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前言1.痛点2.解决方案3.具体实现3.1搭建热配置服务3.2编写配置文件3.3搭建版本控制仓库3.4Eureka-Client引入以下依赖3.5Eureka-Client微服务编写以下配置bootstrap.yml提前加载3.6分别编写测试Controller3.7测试效果3.8下线场景压测
4.SpringCloudBus优化5.写到最后
前言
在上文讲到，在发布服务的场景下通过MQ利用“下线”这一事件驱动去更新Ribbon缓存，搭配上更改Eureka的两个配置信息成功实现了Eureka服务下线无感知。当时就说这个过程中存在一个非常鸡肋的地方，就是在通知前要去更改Eureka的配置参数。本文将通过配置热更新搭配SpringCloudBus消息总线的方式来将其解决。
1.痛点
发布服务场景特殊，如果关闭Eureka-Server三级缓存、对Eureka-Client的参数进行修改势必会对高可用性产生影响。如果可以在这个过程中进行配置热更新，在下线旧服务发布新服务这一特定情况下对Eureka配置进行更改做到既支持服务的无感知下线，又不影响非此场景下Eureka的性能就好了。
2.解决方案
使用SpringCloudConfig+Actuator+Git来实现配置热更新，服务发布的场景下热更新配置，人为保证Eureka数据强一致用来实现服务下线无感知。服务发布完恢复Eureka原生配置保证高可用。总结来看就是在对服务数据一致性有要求的情况下，去做到一致性；没有此要求的情况下去还原高可用
3.具体实现
3.1搭建热配置服务
引入依赖：
3.2编写配置文件
#服务端口
server:
port: 8086
#指定应用名称
spring:
application:
name: config-center
cloud:
config:
label: master #配置git仓库分支
server:
git:
uri: https://gitee.com/lazy-sheep-java/cloud-config.git #配置git仓库地址
search-paths: cloud-config/application.yml #配置仓库路径
#username: git_username #访问git仓库的用户名,公开仓库不配置用户名
#password: git_password #访问git仓库的用户密码,公开仓库不配置密码
3.3搭建版本控制仓库
创建一个yml配置文件 application-dev.yml文件内容 声明：该文件内容是和项目中的参数一致的，没有作出更改
eureka:
client:
registry-fetch-interval-seconds: 3
#每次获取全量注册信息
disable-delta: true
server:
#三级缓存开关
useReadOnlyResponseCache: false
3.4Eureka-Client引入以下依赖
3.5Eureka-Client微服务编写以下配置bootstrap.yml提前加载
spring:
application:
name: payment-service
cloud:
config:
uri: http://localhost:8086 #config服务端的地址
label: master
profile: dev #开发环境
并在application.yml中配置actuator支持
#Actuator
management:
endpoint:
shutdown:
enabled: false
endpoints:
web:
exposure:
include: "*"
3.6分别编写测试Controller
@RestController
@RefreshScope
public class TryConfigController {
@Value("${eureka.client.registry-fetch-interval-seconds}")
private String seconds;
@GetMapping("info")
public String info(){
return seconds;
}
}
@RestController
@RefreshScope
public class TryController {
@Value("${eureka.server.useReadOnlyResponseCache}")
private String flag;
@GetMapping("info")
public String info(){
return flag;
}
}
3.7测试效果
到此时Eureka-Client端application.yml中的核心配置参数eureka.client.registry-fetch-interval-seconds的值为10秒，并且Eureka-server端三级缓存为开启状态
我们启动所有微服务，访问测试Controller的接口，观察该属性的值： 可以看到为10S，与此同时观察控制台日志输出情况，Eureka-Client拉取Eureka-Server端的服务列表时间间隔： 可见此时Eureka配置参数还与该模块下的application.yml保持一致！ 在不全程不重启微服务的前提下，当我们向存在git仓库中的application-dev.yml文件进行更改（关闭了三级缓存，将Eureka-Client从Eureka-server拉取服务列表的时间变为2S），并且push上去。 此时分别调用Actuator提供的动态刷新接口去刷新对应微服务的热配置http://localhost:8088/actuator/refresh，http://localhost:10086/actuator/refresh，刷新成功并返回了如下结果： 此时调用测试接口，测试Eureka配置属性变化： 这说明不重启情况下完成了配置热更新，为了进一步观察效果，直接去日志中查看： 这说明热更新成功实现！
3.8下线场景压测
基于此，去做Eureka服务下线感知情况的压测，调用下线接口后立即压测，观察下线服务是否被负载均衡到： 立即使用Jmeter压测，可以看到异常情况是没有的： 观察控制台，下线服务实例是否被负载均衡到？ 8083 8081 8084 可见完全没问题，这时就可以kill掉下线的服务实例，去发布新服务了，当新服务发布完毕又去push配置来热更新还原原生配置保证Eureka高可用：
4.SpringCloudBus优化
Spring-Cloud-Bus:广播配置文件的更改或服务的监控管理，用于实现微服务的监控和相互通信,配合SpringCloudConfig使用，实现配置的动态刷新。当一个服务刷新数据时，将信息放入消息总线中，其他监听该消息总线的服务就能得到通知并更新自身的配置
整个流程下来相信大家可以深刻体会到，每次Git中的配置文件发生更改，我都要去基于属性变更的微服务去调用http://localhost:对应端口/actuator/refresh发送POST请求，如果服务集群部署数量较少那运维工作量还不算大，但反之就有点折磨运维老哥了。 基于此，可以使用SpringCloudBus的广播模式将配置文件更新的动作广播出去，让受其管理的微服务、集群都去刷新配置 具体实现如下： 1.在目标微服务中配置好mq（如文章上面所示），并引入Spring-Cloud-Bus的依赖
2.当Git中的配置文件更新，直接调用接口：http://localhost:任选一个服务列表中的端口/actuator/bus-refresh POST,正常情况会返回一个204 即完成受Spring-Cloud-Bus管控的所有微服务的配置热更新： 出现Keys refreshed[…]说明更新配置广播完毕，所有的目标微服务的配置都完成了热更新！一次调用更新所有，大大简化了操作
5.写到最后
以下是项目开源地址，欢迎大家体验：项目地址请点我！
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