12 张图 | 硬刚了一波，Eureka 三层缓存架构

大家好，我是悟空。

先说下哈，这篇文章画原理图用了很多时间，求个三连！

Eureka 注册中心系列文章已经写到第七篇了，这里汇总下：

领导让我研究 Eureka 源码 | 启动过程

领导“叕”让我研究 Eureka 源码：注册过程

值得收藏的 Eureka 控制台详解

原来一个 Map 就能搞定注册表了

6 张图 | 剖析客户端首次同步注册表

11 张图 | 讲透原理，最细的增量拉取

> 本文已收录到我的 github： https://github.com/Jackson0714/PassJava-Learning

一、前言

上一讲我们讲到了 Eureka 注册中心的 Server 端有三级缓存来保存注册信息，可以利用缓存的快速读取来提高系统性能。我们再来细看下：

一级缓存：只读缓存 readOnlyCacheMap，数据结构 ConcurrentHashMap。相当于数据库。

二级缓存：读写缓存 readOnlyCacheMap，Guava Cache。相当于 Redis 主从架构中主节点，既可以进行读也可以进行写。

三级缓存：本地注册表 registry，数据结构 ConcurentHashMap。相当于 Redis 主从架构的从节点，只负责读。

看图更清晰，如下图所示：

另外 ConcurrenthashMap 也是一种 map 结构，也就是以键值对的方式进行存储，如下图所示：

本篇悟空哥会带着大家来看下 Eureka 的缓存架构是怎么样，通过学习这篇，我们也可以借鉴 Eureka 的缓存设计思想，将其运用到项目当中。

二、引发的几个思考

我们再来看下 Eureka 源码，其实不难看懂，下面会做解释。

• 默认会先从只读缓存里面找。
• 没有的话，再从读写缓存里面找。
• 找到了的话就更新只读缓存，并返回找到的缓存。
• 还找不到的话，就从本地缓存 registry 中加载进来。

带来了三个问题：

> （1）三级缓存数据怎么来的？ > > （2）缓存数据如何更新的？ > > （3）缓存如何过期？

三、本地缓存

我们先来看下本地缓存 registry，它是一种定义为 ConcurrentHashMap 的数据结构，之前也详细讲解过。

当客户端发起注册请求的时候，就会把注册信息放到 registry 中。如下代码所示：

registry.putIfAbsent(app)

putIfAbsent 表示如果存在重复的 key，就不会放入值，如果传入的 key 对应的 value 已经存在，就返回存在的 value，不进行替换。

经过 putIfAbsent 操作就把客户端的注册信息放到 registry 中了。

我们再来看下其中的一种缓存结构：读写缓存。

四、读写缓存

读写缓存，顾名思义，就是既可以进行读，也可以进行写的缓存。读主要是给只读缓存来读取的。写主要是将缓存更新到自己的 Map 中。

下面分别从写缓存的原理、写缓存的源码、过期时机的原理、过期时机的源码几个方面来分别解答。

3.1 写缓存的原理和源码

我开始以为当我们读缓存读不到的时候，就会去数据库查了。找了半天，没找到读数据库的地方。

然后我就用 IDEA 工具查找 readOnlyCacheMap 被使用的地方，终于让我找到了。

读写缓存用的是 Guava Cache工具类，这篇不会深究。简单来说就是当访问读写缓存时，如果这个 key 在缓存中不存在，则从本地去查，查到后再放回缓存。

然后又实现抽象方法 load(key)，这个方法的作用就是当读写缓存中没有，则从本地 registry 缓存中拿。

读写缓存过期的时候其实分两种：定时过期和实时过期。由于上面的源码已经定义了定时过期的时间间隔，所以我们先来看定时过期。

3.2 定时过期

当构建这个读写缓存时，就会定义间隔多久过期整个读写缓存。如下代码所示，180 s 会定时过期读写缓存。

expireAfterWrite(180s)

3.3 实时过期

当有新的服务实例进行注册或者下线、发生故障时，就会把这个对应的服务实例的缓存给过期掉。

如下图所示，最上面的时注册中心，下面三个是服务实例。服务实例发生注册、下线、发生故障，注册中心都是可以感知到的，然后就会主动过期读写缓存对应的服务实例。

3.4 实时过期源码

从源码层面我们再来看下读写缓存过期的源码。调用了 invalidateCache 方法，进行过期。

文件路径：com/netflix/eureka/registry/AbstractInstanceRegistry.java

五、只读缓存

5.1 定时更新

只读缓存 readOnlyCacheMap，有一个定时更新的机制，每隔 30 秒就会更新一次只读缓存中的某些 key。

它其实是遍历自己的所有注册信息，然后和读写缓存进行比对，如果注册信息不一致，则替换为读写缓存的数据。

源码如下，有一个定时调度任务，每隔 30 秒调度一次。

5.2 更新

另外当客户端获取注册信息时，也会先读只读缓存，如果只读缓存中没有，则会从读写缓存中找，找到后就放到只读缓存中。如果读写缓存中没有，则从本地注册表 registry 中加载到读写缓存中，然后将注册表信息返回。

> 这里大家是否有个疑问：既然这个缓存叫做只读缓存，怎么还能被更新，不应该是不变的吗？

其实这里的不变是相对于客户端来说的，客户端获取注册表信息时，最开始访问的就是只读缓存，类似数据库或 Redis 的主从架构，主负责读写，从负责读。然后系统内部会把主节点的信息同步给从节点。大家明白了吗？

六、缓存相关配置

下面我们来看下 Eureka Server 对于缓存有哪些配置呢？

6.1 是否开启只读缓存

> eureka.server.useReadOnlyResponseCache

当客户端获取注册信息时，是否先从只读缓存获取。如果为 false，则直接从读写缓存获取。默认为 true。

6.2 定时更新只读缓存的间隔时间

> eureka.server.responseCacheUpdateIntervalMs

默认每隔 30 秒将读写缓存更新的缓存同步到只读缓存。

七、缓存带来的问题

三级缓存看似可以带来性能的提升。但是也会引入其他问题，比如缓存不一致问题。

只读缓存每隔 30s 才会刷新一次，和读写缓存会造成数据的不一致，客户端在 30s 内获取的注册表信息是滞后的。

当使用 Eureka 集群时，这种缓存不一致的问题会更明显，不同的节点之间也会出现只读缓存的数据不一致，所以 Eureka 只能保证高可用，并不能保证强一致性，也就是保证了 AP，不保证 CP，另外我们可以选用强一致性的注册中心，比如 Zookeeper、Nacos，这是后续要讲的内容了。

> 如何缓解不一致的问题呢？

（1）在服务端，我们可以设置更新只读缓存的时间间隔，默认是 30 秒，缩短一点，比如 15 秒，频率太高，可能对 Eureka 造成性能问题。

（2）服务端，我们也可以考虑关闭从只读缓存读注册表信息，Eureka Client 直接从读写缓存读取。

八、总结

本篇学习了 Eureka 注册中心 Server 端的三层缓存架构，分为 registry、readOnlyCacheMap、readWriteCacheMap，用来保存服务注册信息。

• 默认情况下，每隔 30 秒从读写缓存将注册信息更新到只读缓存。
• 默认情况下，客户端读取注册表时，先从只读缓存读，如果没有，则从读写缓存中读取，如果还是没有，则从本地注册表 registry 读取。
• 默认情况下，每隔 180 秒定时过期读写缓存。
• 服务实例注册、下线、故障时，会实时过期读写缓存。

参考资料： www.passjava.cn 《微服务架构深度解析》 Eureka 源码

> 作者简介：悟空，8年一线互联网开发和架构经验，用故事讲解分布式、架构设计、Java 核心技术。《JVM性能优化实战》专栏作者，开源了《Spring Cloud 实战 PassJava》项目，公众号：悟空聊架构。本文已收录至 www.passjava.cn