Eureka 集群是怎么保持数据一致的？

迈不过友情╰ 2022-12-30 13:31 265阅读 0赞

**服务注册中心不可能是单点的，一定会有一个集群，那么集群中的服务注册信息如何在集群中保持一致的呢？**  
首先要明确的是 Eureka 是弱数据一致性的。

下面从2个方面来说明：

什么是弱数据一致性  
Eureka 是如何同步数据的

**1. 弱数据一致性**  
我们知道 ZooKeeper 也可以实现数据中心，ZooKeeper 就是强一致性的。  
分布式系统中有一个重要理论：CAP。

1.  Consistency 数据一致性  
    分布式系统中，数据会存在多个副本中，有一些问题会导致写入数据时，一部分副本成功、一部分副本失败，造成数据不一致。
2.  满足一致性就要求对数据的更新操作成功后，多副本的数据必须保持一致。
3.  Availability 可用性  
    在任何时候客户端对集群进行读写操作时，请求能够正常响应。
4.  Partition Tolerance 分区容忍性  
    发生通信故障时，集群被分割为多个无法通信的分区时，集群仍然可用。

ZooKeeper 选择了 C，就是尽可能的保证数据一致性，某些情况下可以牺牲可用性。  
Eureka 则选择了 A，所以 Eureka 具有高可用性，在任何时候，服务消费者都能正常获取服务列表，但不保证数据的强一致性，消费者可能会拿到过期的服务列表  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pveV90b20_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
**2. Eureka 的数据同步方式**  
2.1 复制方式  
分布式系统的数据在多个副本之间的复制方式，主要有：  
主从复制  
就是 Master-Slave 模式，有一个主副本，其他为从副本，所有写操作都提交到主副本，再由主副本更新到其他从副本。  
写压力都集中在主副本上，是系统的瓶颈，从副本可以分担读请求

对等复制  
就是 Peer to Peer 模式，副本间不分主从，任何副本都可以接收写操作，然后每个副本间互相进行数据更新。

对等复制模式，任何副本都可以接收写请求，不存在写压力瓶颈，但各个副本间数据同步时可能产生数据冲突。

Eureka 采用的就是 Peer to Peer 模式。

2.2 同步过程  
Eureka Server 启动后，会通过 Eureka Client 请求其他 Eureka Server 节点中的一个节点，获取注册的服务信息，然后复制到其他 peer 节点。

Eureka Server 每当自己的信息变更后，例如 Client 向自己发起注册、续约、注销请求， 就会把自己的最新信息通知给其他 Eureka Server，保持数据同步。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pveV90b20_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
如果自己的信息变更是另一个Eureka Server同步过来的，这是再同步回去的话就出现数据同步死循环了。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pveV90b20_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
Eureka Server 在执行复制操作的时候，使用 HEADER\_REPLICATION 这个 http header 来区分普通应用实例的正常请求，说明这是一个复制请求，这样其他 peer 节点收到请求时，就不会再对其进行复制操作，从而避免死循环。

还有一个问题，就是数据冲突，比如 server A 向 server B 发起同步请求，如果 A 的数据比 B 的还旧，B 不可能接受 A 的数据，那么 B 是如何知道 A 的数据是旧的呢？这时 A 又应该怎么办呢？

数据的新旧一般是通过版本号来定义的，Eureka 是通过 lastDirtyTimestamp 这个类似版本号的属性来实现的。  
lastDirtyTimestamp 是注册中心里面服务实例的一个属性，表示此服务实例最近一次变更时间

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pveV90b20_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
还有一个重要的机制：hearbeat 心跳，即续约操作，来进行数据的最终修复，因为节点间的复制可能会出错，通过心跳就可以发现错误，进行弥补。

**3. 小结**  
**1. Eureka 是弱数据一致性，选择了 CAP 中的 AP。**  
**2. Eureka 采用 Peer to Peer 模式进行数据复制。**  
**3. Eureka 通过 lastDirtyTimestamp 来解决复制冲突。**  
**4. Eureka 通过心跳机制实现数据修复。**

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