原来一个 Map 就能搞定注册表了
原来一个 Map 就能搞定注册表了
Eureka 注册中心系列文章汇总：
大家好，我是悟空。
本篇从源码角度带你学习 Eureka 服务端接收注册的流程。另外我从源码中也发现了一些值得我们学习的地方，如 Eureka 存储注册表的数据结构、利用读写锁来控制更细粒度的并发性，提高程序的运行效率。
接下来，会从以下几个方面讲解：
- 客户端发送注册请求。
- Eureka 注册中心接收注册请求。
- 服务端将客户端注册信息保存到一个 Map 里面。
关于源码的获取直接到官网下载就好了。https://github.com/Netflix/eureka
本文已收录到我的 github：https://github.com/Jackson0714/PassJava-Learning
[TOC]
一、注册入口
上一讲我们知道了 Eureka Client 是通过发送 http 请求来注册的，那么肯定是有一个地方来接收这个 http 请求的，也就是注册入口。这是怎么玩的呢？
其实是用到了 jersey 框架，这个框架不用深究，我们只需要知道这个框架在哪引用以及做什么事情的就可以了。
可以把 jersey 类比 mvc 框架，jersey 有 servlet 专门处理 http 请求。引用 jersey 框架的地方：
\eureka\eureka-server\src\main\webapp\WEB-INF\web.xml
然后处理 HTTP 请求的 controller 在哪呢？
其实是在 eureka-core 项目的 resources 目录下，里面定义了很多的 Resource 结尾的类，它们就是用来处理 HTTP 请求的。
\eureka\eureka-core\src\main\java\com\netflix\eureka\resources
通过XxResource 类的英文注释我们也可以知道，这个 jersey resource 类是用来处理 HTTP 请求的。
A jersey resource that handles request
最后找到了 ApplicationResource 类的 addInstance 方法就是我们要找的处理注册请求的方法。
二、接收注册请求
整体流程如下：
2.1 接收注册请求的方法
addInstance 方法里面的核心代码就是
registry.register(info, true);
registry 就是 PeerAwareInstanceRegistryImpl 的实例对象。它实现了 PeerAwareInstanceRegistry 接口。
调用它的 register() 方法后会调用抽象类 AbstractInstanceRegistry 的 register() 方法，核心代码就是在这个抽象类的 register() 方法。另外要说下的就是上面的抽象类和接口分别实现和继承了接口 InstanceRegistry。
接口和类的关系图如下：
那么注册信息会放到哪个里面呢？
三、存放注册信息的地方
我们看到源码里面定义了一个 gNewMap，是 ConcurrentHashMap，然后赋值给了 gMap 变量
ConcurrentHashMap<String, Lease<InstanceInfo>> gNewMap
所以其实是用 gMap 变量来存注册信息的。我们来分析 gMap 的结构。
首先 gMap 是 ConcurrentHashMap 结构，所以就是 key-value 这种键值对的。
key就是一个 唯一 id，String 类型。值类似这种：i-00000004value里面存的是 Lease<InstanceInfo>。Lease是一个类，里面持有一个 instanceInfo 的 holder。这个 instanceInfo 就是注册过来的服务实例信息，包含 ip 地址，端口号等。
把服务实例信息放到 gMap 中也很简单，调用 put 方法就可以了。
gMap.put(registrant.getId(), lease);
下面是我注册了两个服务实例的状态：
四、值得学习的地方
4.1 ConcurrentHashMap?
上面讲到 ConcurrentHashMap，为什么不是用 hashmap ?
ConcurrentHashMap<String, Lease<InstanceInfo>>()
原因：
- 在并发编程中使用 HashMap 可能造成死循环 ( JDK 1.7 和 1.8 可能会造成数据丢失)
- HashTable 效率非常较低。
简单说下 ConcurrentHashMap 的底层原理是怎么样的？
ConcurrentHashMap 内部细分了若干个小的 HashMap，称之为段(Segment)。 默认情况下一个 ConcurrentHashMap 被进一步细分为 16 个段，既就是锁的并发度。如果需要在 ConcurrentHashMap 中添加一个新的表项，并不是将整个 HashMap 加锁，而是首先根据 hashcode 得到该表项应该存放在哪个段中，然后对该段加锁，并完成 put 操作。在多线程环境中，如果多个线程同时进行put操作，只要被加入的表项不存放在同一个段中，则线程间可以做到真正的并行。
4.2 readWriteLock？
我们看到源码中有用到读锁 ReentrantReadWriteLock，如下所示
readWriteLock = new ReentrantReadWriteLock();
Lock read = readWriteLock.readLock();
read.lock();
...
read.unlock();
4.2.1 为什么分为读锁和写锁？
原因：
在没有读写锁之前，假设使用普通的 ReentrantLock，那么虽然保证了线程安全，但是也浪费了一定的资源，因为如果多个读操作同时进行，其实并没有线程安全问题，可以允许让多个读操作并行，以便提高程序效率。
但是写操作不是线程安全的，如果多个线程同时写，或者在写的同时进行读操作，便会造成线程安全问题。
读写锁就解决了这样的问题，它设定了一套规则，既可以保证多个线程同时读的效率，同时又可以保证有写入操作时的线程安全。
读锁： 允许多个线程获取读锁，同时访问同一个资源。
写锁： 只允许一个线程获取写锁，不允许同时访问同一个资源。
整体思路：
是它有两把锁，第 1 把锁是写锁，获得写锁之后，既可以读数据又可以修改数据，而第 2 把锁是读锁，获得读锁之后，只能查看数据，不能修改数据。读锁可以被多个线程同时持有，所以多个线程可以同时查看数据。
在读的地方合理使用读锁，在写的地方合理使用写锁，灵活控制，可以提高程序的执行效率。
4.2.2 读写锁的获取规则
在使用读写锁时遵守下面的获取规则：
- 如果有一个线程已经占用了读锁，则此时其他线程如果要申请读锁，可以申请成功。
- 如果有一个线程已经占用了读锁，则此时其他线程如果要申请写锁，则申请写锁的线程会一直等待释放读锁，因为读写不能同时操作。
- 如果有一个线程已经占用了写锁，则此时其他线程如果申请写锁或者读锁，都必须等待之前的线程释放写锁，同样也因为读写不能同时，并且两个线程不应该同时写。
读写锁互斥总结：
- 读读共享。
- 写写互斥、读写互斥、写读互斥。
五、总结
本篇从源码的角度，分析了 Eureka 服务端接收注册信息的流程，核心逻辑就是将服务实例的注册信息放到 ConcurrentHashMap 里面，同时利用读锁来控制细粒度的并发注册。另外介绍了下我们不太熟悉的 Jersey 框架，它是用来处理 HTTP 请求的，比如用来处理客户端注册的 HTTP 请求。
从源码分析中，我学到了 Eureka 存储注册表用到的数据结构 ConcurrentHashMap<String, Lease<InstanceInfo>>()，大家可以借鉴下用到项目中。然后又复习了一遍 ConcurrentHashMap原理、可重入读写锁的原理，学习就是不断记忆，不断遗忘的过程，学习源码正好可以复习一波~
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