线上SpringCloud网关调用微服务跨机房了，咋整？
公司内考虑到服务器资源成本的问题，目前业务上还在进行服务的容器化改造和迁移，计划将容器化后的服务，以及一些中间件（MQ、DB、ES、Redis等）尽量都迁移到其他机房。
那你们为什么不用阿里云啊，腾讯云啊，还用自己的机房？
的确是这样，公司内部目前还是有专门的运维团队。也是因为历史原因，当时业务发展比较迅猛，考虑到数据的安全性也是自建机房的。对于中小型公司这样做，显然成本太高了，所以一般都用阿里云。对于中大型企业或者对数据安全性要求高的公司，自建机房维护的也不再少数。
对于中间件来说，比如 Redis 缓存，有的业务也是因为历史原因，当时上线后都是单独申请，并部署的一套集群，但是量并不是很大，所以类似这种情况的，可以考虑跟其他项目使用的集群合并为一个，这样就可能节省了一部分服务器资源。
现在大多数企业都已经微服务化，容器化了。
所以，将非容器化的业务要求都迁移到容器中，这里的容器基本都是指 Kubernetes 平台了，通过容器发布调度服务，对于运维来说，维护变得更加便捷，高效。
对于研发来说，业务需要部署服务，不再需要重新提 JIRA 工单，走一系列审核流程，最后给到你的可能还是一台虚拟机，依赖的软件单独安装部署。用了容器，只要在 集装箱 中提前安装好所需软件环境，按照发布规范打好镜像，发布服务的过程一路就是 点点点...。
继续来说今天的主题。
有一个项目是 SpringCloud 架构的，其中使用到了 网关 Zuul，并且也使用了到了 Eureka 作为注册中心。
因为该项目提前已经迁移到北京机房节点部署的容器环境，我们最终目标是迁移到其他机房(如：天津机房)。
北京有两个机房：A机房、B机房，因为都在北京，所以两个机房之间的 网络延时 是可以接受的。
微服务也同样在这两个机房之间都有部署。
此时，如果只是将微服务部署到 天津机房，会变成如下图所示的关系：
问题很明显，就是网关服务只有北京的，而微服务新增了天津机房的，此时会导致 跨机房调用，即北京网关调用到了天津微服务。
尽管北京到天津 ping 的网络延时仅有 3 毫秒 之差，但是服务与服务之间的调用，可就不止这 3 毫秒了。
其中包括服务器与服务器之间 TCP连接的建立、数据传输的网络开销，如果数据包过大，跨机房访问耗时就会很明显了。
所以呢，尽量避免跨机房访问，当然要将网关也要迁移到天津机房。
但是，大家看 粉红色粗体 的线条，仍然存在跨机房调用，天津网关调用到北京微服务。
对于线上并发访问量稍微大点，或者有些接口响应体大的，又或者网络抖动等场景下，可能就会导致接口响应时间变长了。
如何解决呢？
因大部分业务都部署到天津，可以将天津机房的服务权重调高
SLB配置 (类Nginx)：
upstream {
server 北京机房网关IP 20；
server 天津机房网关IP 80；
}
网关与微服务之间，都是通过 Eureka 注册中心媒介来沟通，即 注册服务 拉取服务。
仅仅在网关层配置好权重还不够，此时还会存在天津网关路由到北京微服务上。
Eureka 内部是基于 Ribbon 实现负载均衡的，自行实现按权重的负载均衡策略，Eureka做一点改造，界面上支持权重的修改。
下图截图了部分示例：
IP后面的就是权重值，可以在界面上输入权重值进行调整。
我们可以将北京微服务权重调低，天津微服务权重调高。
相当于网关以及微服务两侧都是通过基于 权重 的负载均衡算法来尽量减少跨机房调用的，但是无法避免跨机房调用。
上面描述的方案对于 20% 的流量仍然存在跨机房访问，我们能不能做到先访问同一机房的服务，如果同一机房的服务都不可用了，再访问其他机房的呢？
答案是 可以的。
我们可以借助于 Eureka 注册中心里提供了 region 和 zone 的概念来实现。
region 和 zone 两个概念均来自亚马逊的 AWS：
region：简单理解为地理上的分区，比如亚洲地区，或者华北地区等等，没有具体大小的限制。根据项目情况，自行合理划分 region。
zone：简单理解为 region 内的具体机房，比如说 zone 划分为北京、天津，且北京有两个机房，就可以在 region 内划分为三个zone，北京划分为zone1、zone2，天津为zone3。
结合上面的示例，假设仅设置一个 region 为京津地区。
然后我们给这个区域下的网关服务、微服务打上 zone 机房标签，在系统运维上将机房也称作 IDC 数据中心。
网关服务打上zone标签：
微服务打上zone标签：
这个功能都是在 Eureka注册中心 上实现的，在给服务配置 zone 前，调用路径如下所示：
给服务配置 zone 之后，框架内部的路由机制的实现下，调用路径如下所示：
当前使用的 Eureka 是部署在北京，如果想让服务在注册、续约、拉取 动作时也能实现 就近机房访问，部署架构就变成如下这个样子：
北京区域不同机房假设认为网络延时小，所以北京两个机房可以使用同一个 Eureka 集群；天津可以单独再部署一套 Eureka 集群，这样就可以实现优先路由到同机房访问。
基本原理就是这样，贴上一段 Eureka 使用 region 和 zone 的配置供大家参考：
spring:
application:
name: mananger
server:
port: ${EUREKA_SERVER_PORT:8011}
eureka:
instance:
# 全网服务实例唯一标识
instance-id: ${EUREKA_SERVER_IP:127.0.0.1}:${server.port}
# 服务实例的meta数据键值对集合，可由注册中心进行服务实例间传递
metadata-map:
# [HA-P配置]-当前服务实例的zone
zone: ${EUREKA_SERVER_ZONE:tz-1}
profiles: ${spring.profiles.active}
# 开启ip，默认为false＝》hostname
prefer-ip-address: true
ip-address: ${EUREKA_SERVER_IP:127.0.0.1}
# [HA-P配置]-当前服务实例的region
client:
region: ${EUREKA_SERVER_REGION:cn-bj}
# [HA-P配置]-开启当前服务实例优先发现同zone的注册中心，默认为true
prefer-same-zone-eureka: true
# [服务注册]-允许当前服务实例注册，默认为true
register-with-eureka: true
# [服务续约]-允许当前服务实例获取注册信息，默认为true
fetch-registry: true
# [HA-P配置]-可用region下zone集合
availability-zones:
cn-bj: ${eureka.instance.metadata-map.zone},zone-bj,zone-tj
service-url:
# [HA-P配置]-各zone下注册中心地址列表
zone-bj: http://BJIP1:8011/eureka,http://BJIP2:8012/eureka
zone-tj: http://TJIP1:8013/eureka,http://TJIP2:8014/eureka
prefer-same-zone-eureka :
eureka.instance.metadata-map.zone:
服务提供者和消费者都要配置该参数，表示自己属于哪一个机房的。网关服务也属于消费者，从注册中心拉取到注册表之后会根据这个参数中指定的 zone 进行过滤，过滤后向同 zone 内的服务会有多个实例 ，通过 Ribbon 来实现负载均衡调用。如果同一 zone 内的所有服务都不可用时，会其他 zone 的服务发起调用。
另外注意一点 availability-zones 下 region 的配置是 ${eureka.instance.metadata-map.zone},... 这样配置的好处是，你只要指定好了 eureka.instance.metadata-map.zone，优先会将这个参数放到可用分区下作为第一个 zone 来访问。
网关使用的 zuul，其内部也是通过 ribbon 和 eureka 的结合来实现服务之间的调用，因为网关实际也是个服务消费者，同样会注册到 eureka 上，被网关拉取过来的注册表里的服务，作为服务提供者，同样会注册到eureka上。
通过一张图把控整个请求的大致脉络：
上述图示中部分核心源码如下所示：
PollServerListUpdater#start(final UpdateAction action) 启动后会每隔30秒（默认）去Eureka注册中心拉取一次注册表信息，更新本地缓存的数据结构。
调用到了DyamicServerListLoadBalancer匿名实现类中。
通过DyamicServerListLoadBalancer类调用了 updateListOfServer() 方法更新服务列表，serverListImpl的实现是DiscoveryEnabledNIWSServerList类
在DiscoveryEnabledNIWSServerList类内部会调用 obtainServersViaDiscovery() 方法，其内部通过 EurekaClient 来实现从 Eureka 注册中心拉取服务列表。
过滤器内部获取同一机房（zone）的服务列表，先后会调用 ZonePreferenceServerListFilter 和 ZoneAffinityServerListFilter 两个过滤器实现 zone 的过滤。
最开始获取的Servers一共是有4条记录，根据调试的代码看，我们是为了获取 zone 为2的服务，所以得到的结果是一条，即 zone = "2"，说明找到了同 zone 服务。
请求接口后会调用到 LoadBalancerContext#getServerFromLoadBalancer(...)，内部会调用到ILoadBalancer 具体实现的 chooseServer() 方法，最终会获取到 zone="2" 里的一个Server。
那么这里是如何选择的Server呢？
本地调试时，只配置了已给可用的zone，所以这里条件满足会直接调用 super.chooseServer(key) 父类的方法：
BaseLoadBalancer#chooseServer(...) 父类的选择Server的方法，其内部通过 IRule#choose(key) 会调用到具体的负载均衡器的实现：
上述截图中，能看到 MetadataWeightedRule ，这个类是我们自行基于权重负载均衡实现。
该实现类是继承了 ZoneAviodanceRule ，目的就是利用了 zone 的概念，所重写的 choose(Object key) 方法，调用了 this.getPredicate().getEligibleServers(...) 会走同样的过滤规则获取到同一机房（zone）下的所有服务列表，然后在基于每个服务配置的权重筛选一个Server。
好了，到此基本就分析完了，从网关请求，通过 ribbon 组件从 eureka 注册中心拉取服务列表，如何基于 zone 分区来实现多数据中心的访问。
对于 服务注册，要保证服务能注册到同一个 zone 内的注册中心，如果跨 zone 注册，会导致网络延时较大，出现拉取注册表，心跳超时等问题。
对于 服务调用，要保证优先调用同一个 zone 内的服务，当无法找到同 zone 或者 同 zone 内的服务不可用时，才会转向调用其他 zone 里的服务。
本文提到的只是网关到微服务之间的调用，实际项目中，微服务还会调用其他第三方的服务，也要同时考虑到跨机房调用的问题，尽量都让各服务之间在同机房调用，减少网络延时，提高服务的稳定性。
END
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