Eureka Server 为了提供响应效率，提供了两层的缓存结构，将 Eureka Client 所需要的注册信息，直接存储在缓存结构中，实现原理如下图所示。
第一层缓存：readOnlyCacheMap，本质上是 ConcurrentHashMap，依赖定时从 readWriteCacheMap 同步数据，默认时间为 30 秒。
readOnlyCacheMap ： 是一个 CurrentHashMap 只读缓存，这个主要是为了供客户端获取注册信息时使用，其缓存更新，依赖于定时器的更新，通过和 readWriteCacheMap 的值做对比，如果数据不一致，则以 readWriteCacheMap 的数据为准。
第二层缓存：readWriteCacheMap，本质上是 Guava 缓存。
readWriteCacheMap：readWriteCacheMap 的数据主要同步于存储层。当获取缓存时判断缓存中是否没有数据，如果不存在此数据，则通过 CacheLoader 的 load 方法去加载，加载成功之后将数据放入缓存，同时返回数据。
readWriteCacheMap 缓存过期时间，默认为 180 秒，当服务下线、过期、注册、状态变更，都会来清除此缓存中的数据。
Eureka Client 获取全量或者增量的数据时，会先从一级缓存中获取；如果一级缓存中不存在，再从二级缓存中获取；如果二级缓存也不存在，这时候先将存储层的数据同步到缓存中，再从缓存中获取。
通过 Eureka Server 的二层缓存机制，可以非常有效地提升 Eureka Server 的响应时间，通过数据存储层和缓存层的数据切割，根据使用场景来提供不同的数据支持。
多级缓存的意义
这里为什么要设计多级缓存呢？原因很简单，就是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
- responseCacheUpdateIntervalMs ： readOnlyCacheMap 缓存更新的定时器时间间隔，默认为30秒
- responseCacheAutoExpirationInSeconds : readWriteCacheMap 缓存过期时间，默认为 180 秒 。
缓存初始化
readWriteCacheMap使用的是LoadingCache对象，它是guava中提供的用来实现内存缓存的一个api。创建方式如下
LoadingCache<Long, String> cache = CacheBuilder.newBuilder()
//缓存池大小，在缓存项接近该大小时， Guava开始回收旧的缓存项
.maximumSize(10000)
//设置时间对象没有被读/写访问则对象从内存中删除(在另外的线程里面不定期维护)
.expireAfterAccess(10, TimeUnit.MINUTES)
//移除监听器,缓存项被移除时会触发
.removalListener(new RemovalListener <Long, String>() {
@Override
public void onRemoval(RemovalNotification<Long, String> rn) {
//执行逻辑操作
}
})
.recordStats()//开启Guava Cache的统计功能
.build(new CacheLoader<String, Object>() {
@Override
public Object load(String key) {
//从 SQL或者NoSql 获取对象
}
});//CacheLoader类 实现自动加载
其中，CacheLoader是用来实现缓存自动加载的功能，当触发readWriteCacheMap.get(key)方法时，就会回调CacheLoader.load方法，根据key去服务注册信息中去查找实例数据进行缓存
ResponseCacheImpl(EurekaServerConfig serverConfig, ServerCodecs serverCodecs, AbstractInstanceRegistry registry) {
this.serverConfig = serverConfig;
this.serverCodecs = serverCodecs;
this.shouldUseReadOnlyResponseCache = serverConfig.shouldUseReadOnlyResponseCache();
this.registry = registry;
long responseCacheUpdateIntervalMs = serverConfig.getResponseCacheUpdateIntervalMs();
this.readWriteCacheMap =
CacheBuilder.newBuilder().initialCapacity(serverConfig.getInitialCapacityOfResponseCache())
.expireAfterWrite(serverConfig.getResponseCacheAutoExpirationInSeconds(), TimeUnit.SECONDS)
.removalListener(new RemovalListener<Key, Value>() {
@Override
public void onRemoval(RemovalNotification<Key, Value> notification) {
Key removedKey = notification.getKey();
if (removedKey.hasRegions()) {
Key cloneWithNoRegions = removedKey.cloneWithoutRegions();
regionSpecificKeys.remove(cloneWithNoRegions, removedKey);
}
}
})
.build(new CacheLoader<Key, Value>() {
@Override
public Value load(Key key) throws Exception {
if (key.hasRegions()) {
Key cloneWithNoRegions = key.cloneWithoutRegions();
regionSpecificKeys.put(cloneWithNoRegions, key);
}
Value value = generatePayload(key); //注意这里
return value;
}
});
而缓存的加载，是基于generatePayload方法完成的，代码如下。
private Value generatePayload(Key key) {
Stopwatch tracer = null;
try {
String payload;
switch (key.getEntityType()) {
case Application:
boolean isRemoteRegionRequested = key.hasRegions();
if (ALL_APPS.equals(key.getName())) {
if (isRemoteRegionRequested) {
tracer = serializeAllAppsWithRemoteRegionTimer.start();
payload = getPayLoad(key, registry.getApplicationsFromMultipleRegions(key.getRegions()));
} else {
tracer = serializeAllAppsTimer.start();
payload = getPayLoad(key, registry.getApplications());
}
} else if (ALL_APPS_DELTA.equals(key.getName())) {
if (isRemoteRegionRequested) {
tracer = serializeDeltaAppsWithRemoteRegionTimer.start();
versionDeltaWithRegions.incrementAndGet();
versionDeltaWithRegionsLegacy.incrementAndGet();
payload = getPayLoad(key,
registry.getApplicationDeltasFromMultipleRegions(key.getRegions()));
} else {
tracer = serializeDeltaAppsTimer.start();
versionDelta.incrementAndGet();
versionDeltaLegacy.incrementAndGet();
payload = getPayLoad(key, registry.getApplicationDeltas());
}
} else {
tracer = serializeOneApptimer.start();
payload = getPayLoad(key, registry.getApplication(key.getName()));
}
break;
case VIP:
case SVIP:
tracer = serializeViptimer.start();
payload = getPayLoad(key, getApplicationsForVip(key, registry));
break;
default:
logger.error("Unidentified entity type: {} found in the cache key.", key.getEntityType());
payload = "";
break;
}
return new Value(payload);
} finally {
if (tracer != null) {
tracer.stop();
}
}
}
此方法接受一个 Key 类型的参数，返回一个 Value 类型。 其中 Key 中重要的字段有：
-
KeyType，表示payload文本格式，有 JSON 和 XML 两种值。 -
EntityType，表示缓存的类型，有Application,VIP,SVIP三种值。 -
entityName，表示缓存的名称，可能是单个应用名，也可能是ALL_APPS或ALL_APPS_DELTA。
Value 则有一个 String 类型的payload和一个 byte 数组，表示gzip压缩后的字节。
缓存同步
在ResponseCacheImpl这个类的构造实现中，初始化了一个定时任务，这个定时任务每个
ResponseCacheImpl(EurekaServerConfig serverConfig, ServerCodecs serverCodecs, AbstractInstanceRegistry registry) {
//省略...
if (shouldUseReadOnlyResponseCache) {
timer.schedule(getCacheUpdateTask(),
new Date(((System.currentTimeMillis() / responseCacheUpdateIntervalMs) * responseCacheUpdateIntervalMs)
+ responseCacheUpdateIntervalMs),
responseCacheUpdateIntervalMs);
}
}
默认每30s从readWriteCacheMap更新有差异的数据同步到readOnlyCacheMap中
private TimerTask getCacheUpdateTask() {
return new TimerTask() {
@Override
public void run() {
logger.debug("Updating the client cache from response cache");
for (Key key : readOnlyCacheMap.keySet()) { //遍历只读集合
if (logger.isDebugEnabled()) {
logger.debug("Updating the client cache from response cache for key : {} {} {} {}",
key.getEntityType(), key.getName(), key.getVersion(), key.getType());
}
try {
CurrentRequestVersion.set(key.getVersion());
Value cacheValue = readWriteCacheMap.get(key);
Value currentCacheValue = readOnlyCacheMap.get(key);
if (cacheValue != currentCacheValue) { //判断差异信息，如果有差异，则更新
readOnlyCacheMap.put(key, cacheValue);
}
} catch (Throwable th) {
logger.error("Error while updating the client cache from response cache for key {}", key.toStringCompact(), th);
} finally {
CurrentRequestVersion.remove();
}
}
}
};
}
缓存失效
在AbstractInstanceRegistry.register这个方法中，当完成服务信息保存后，会调用invalidateCache失效缓存
public void register(InstanceInfo registrant, int leaseDuration, boolean isReplication) {
//....
invalidateCache(registrant.getAppName(), registrant.getVIPAddress(), registrant.getSecureVipAddress());
//....
}
最终调用ResponseCacheImpl.invalidate方法，完成缓存的失效机制
public void invalidate(Key... keys) {
for (Key key : keys) {
logger.debug("Invalidating the response cache key : {} {} {} {}, {}",
key.getEntityType(), key.getName(), key.getVersion(), key.getType(), key.getEurekaAccept());
readWriteCacheMap.invalidate(key);
Collection<Key> keysWithRegions = regionSpecificKeys.get(key);
if (null != keysWithRegions && !keysWithRegions.isEmpty()) {
for (Key keysWithRegion : keysWithRegions) {
logger.debug("Invalidating the response cache key : {} {} {} {} {}",
key.getEntityType(), key.getName(), key.getVersion(), key.getType(), key.getEurekaAccept());
readWriteCacheMap.invalidate(keysWithRegion);
}
}
}
}