SpringCloudConfig+SpringCloudBus+Actuator+Git实现Eureka关键配置属性热更新(全程不重启服务)

news2024/10/2 8:37:20

文章目录

- 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Controller
  - 3.7测试效果
  - 3.8下线场景压测
- 4.SpringCloudBus优化

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
在这里插入图片描述

3.具体实现

3.1搭建热配置服务

在这里插入图片描述
引入依赖：

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-config-server</artifactId>
        <version>2.2.3.RELEASE</version>
    </dependency>
</dependencies>

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
在这里插入图片描述
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
      #服务消费者从注册中心拉取服务列表
      fetch-registry: true
    server:
      #三级缓存开关
      useReadOnlyResponseCache: false

3.4Eureka-Client引入以下依赖

<!-- spring cloud config 客户端 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-config</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>

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
在这里插入图片描述

我们启动所有微服务，访问测试Controller的接口，观察该属性的值：
在这里插入图片描述
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。
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
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：
在这里插入图片描述

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：
在这里插入图片描述
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：
在这里插入图片描述

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

<dependency>
   <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
   <artifactId>spring-cloud-starter-bus-amqp</artifactId>
</dependency>

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
在这里插入图片描述
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