eureka client抓取全量注册表

全量注册表

eureka client启动，从eureka server端抓取全量注册表信息，在本地进行缓存。

增量注册表

每隔30秒从eureka server抓取增量注册表信息，与本地缓存的全量注册表合并

如果配置抓取注册表eureka.shouldFetchRegistry，就会在启动的时候抓取一次全量注册表。

抓取全量注册表

（1）EurekaClient初始化的时候，就会自动抓取全量注册表

（2）先获取本地的Applications缓存（此时是空的）

Applications：就是所有的服务，Applicaiton是一个服务，Applications是所有的服务

Application：包含服务自己的所有的服务实例（InstanceInfo）

application是{appName:[instanceId]}的关系，applications就是[application]的关系

（3）本地的Application缓存是空，调用getAndStoreFullRegistry方法，拉取并缓存全量注册表

（4）调用jersey client（eurekaTransport.queryClient.getApplications()），发送http请求（http://localhost:8080/v2/apps ），GET请求，调用eureka server的getApplications restful接口，获取全量注册表，缓存在自己的本地

eureka server注册表多级缓存机制

eureka server调用ApplicationsResource的getContainers()方法，处理抓取全量注册表的请求。

Accept-Encoding: gzip, deflate ,表示这个请求的响应内容希望被压缩, 如果服务器不支持压缩或者没有开启压缩,则不能起到作用。

Content-Encoding: 如果服务器也是支持压缩或者开启压缩，则会在响应头中加入Content-Encoding: gzip 头部

X-Eureka-Accept：通过调用EurekaAccept.fromString(eurekaAccept)获得客户端接收的是full还是compact

构造Key

cacheKey：全量注册表的缓存key

entityType：缓存值的数据类型（Application, VIP, SVIP）

entityName：缓存值的名称（ALL_APPS， ALL_APPS_DELTA)

requestType：缓存值的序列化类型（json、xml）

requestVersion：缓存值的版本号

eurekaAccept：响应类型

regions：远程服务域

eureka client发送请求读取全量注册表，从多级缓存里去读取注册表的数据

ResponseCache

ResponseCache，就是eureka server端的缓存机制

ApplicationResource构造函数内初始化ResponseCache responseCache = registry.getResponseCache();

responseCache.getGZIP(cacheKey) 或 responseCache.get(cacheKey) 从多级缓存里查询Applications返回。

多级缓存机制（ResponseCache）

只读缓存

ConcurrentMap<Key, Value> readOnlyCacheMap

读写缓存

LoadingCache<Key, Value> readWriteCacheMap;

多级缓存机制：用两个map做两级缓存，只读缓存map，读写缓存map。

先从只读缓存里去读，如果没有的话，会从读写缓存里去读，如果还是没有，会从eureka server的注册表中去读取

为什么使用多级缓存？

避免同时读写内存数据结构造成的并发冲突问题，使写操作不阻塞读操作

当存在大规模的服务注册和更新时，如果只是修改一个ConcurrentHashMap数据，那么势必因为锁的存在导致竞争，影响性能。

而Eureka又是AP模型，只需要满足最终可用就行。所以它在这里用到多级缓存来实现读写分离。注册方法写的时候直接写内存注册表，写完表之后主动失效读写缓存。

获取注册信息接口先从只读缓存取，只读缓存没有再去读写缓存取，读写缓存没有再去内存注册表里取（不只是取，此处较复杂）。并且，读写缓存会更新回写只读缓存

Netflix Eureka - Eureka Client 全量拉取注册表/Eureka Server 注册表多级缓存机制