服務剔除
小結
假如志玲姐姐親了你一口，你卻沒有心動的感覺，那麼一定是你停止了心跳今天社保中心來了一位釘子戶，90多歲的王大爺又興高采烈的來給自己快120歲的老父親領社保了！
工作人員這一想，好像**不對啊，這老父親120歲的年紀都可以上健力士世界紀錄了，要不咱幫老爺子去申請一下？王大爺一聽可慌了，連連表示使不得使不得，就來領個社保而已。但是本著負責的態度，社保中心還是決定實地走訪一下。
眼看要穿幫，王大爺只好老實交代，原來王大爺的老父親早就沒了十好幾年，墳頭草都快長成非洲大草原了，但是在社保中心沒有銷戶，這才造成了這麼乙個bug。
不光社保中心有這個情況，眼下eureka的註冊中心也有同樣的問題，昨天就有幾台伺服器中暑了，沒了響應，很多呼叫請求不停報404，那eureka有什麼行之有效的手段來解決這個問題呢？
心跳不息，生命不止。大道至簡的springcloud就借助這生命的本源，也就是「心跳」，來知曉服務的可用性。我們來看一下心跳檢測有哪些特點：
客戶端發起
我們前面說過eureka的註冊中心是乙個運籌帷幄的角色，足不出戶辦天下事，所以心跳服務是由乙個個服務節點根據配置的時間主動發起的。
同步狀態
我們說的「心跳」不光要告訴註冊中心「我還活著」，還要告訴他我活的好不好，是現在快不行了（out_of_service狀態）還是生龍活虎（up狀態）
服務剔除
現在輪到註冊中心做點事情了，對一段時間無響應的服務，反映到心電圖上就是一根直線跌停板，那便要主動從註冊列表中剔除，以防服務呼叫方請求失敗。
服務續約
也許大家還不知道，服務續約底層也是靠著心跳來實現的，但包含了一套「髒資料」處理流程，老師在服務續約章節會詳細講解。
心跳檢測之於服務註冊來說，就像做心電圖檢查之於辦入院手續，入院手續需要做全方位的檢查，因此要同步數十個屬性到註冊中心，而做乙個心電圖，僅僅需要以下這些資訊就夠了
這兩個指標都配置在服務節點上，分別表示了以下的含義## 客戶端指標eureka.instance.lease-renewal-interval-in-seconds=10
eureka.instance.lease-expiration-duration-in-seconds=20
通常第乙個時間一定是小於第二個時間的，否則還沒等到傳送第二個心跳，就被註冊中心推進太平間了。畢竟兩次心跳之間的間隔時間，還得再多加幾秒的網路延遲，才是判斷服務是否掛掉的最小時間。
大家通過乙個案例，思考一下在極端情況下服務剔除的作用。2023年5月份，因市政施工導致杭州支付寶機房的光纜被挖斷，隨後全國部分使用者陸續出現支付寶無法登陸的情況。支付寶隨後緊急通過技術手段，將使用者請求切換到其他機房，這才在近2個小時後使受影響使用者逐漸恢復。
假設我們自己的應用也碰到了類似情況，當一部分服務因為網路問題導致不可用，那麼如何在盡可能短的時間內，剔除不可用的節點？
這就要借助eureka的服務剔除功能，服務剔除是心跳檢測的後手，正是為了讓無心跳響應的服務節點自動下線，讓我們來看一下eureka的服務剔除流程
啟動定時任務
註冊中心在啟動的時候也會同步開啟乙個後台任務，預設每間隔60秒觸發服務剔除任務，當然我們也可以通過在服務端```eureka.server.eviction-interval-timer-in-ms=30000``做如下引數配置修改觸發間隔，這裡將間隔設定成了30秒。此處建議不要設定的時間過短。
呼叫evict
不像服務註冊的山路十八彎，服務剔除比較直接了當，通過abstractinstanceregistry的eviction方法直接執行。
遍歷過期服務 接下來註冊中心會遍歷所有服務節點，揪出所有過期服務。如何判斷乙個服務是過期服務呢，只要滿足以下兩點中任意一點就可以當做過期
計算可剔除的服務總個數
所有服務是否能被全部剔除呢？當然不是，服務中心也要顧及自身的穩定性，因此他設定了乙個係數（預設0.85），可剔除的服務數量，不能大於已註冊服務的總數量乘以這個係數。比如當前有100個服務，其中99個已經斷了氣，那麼註冊中心實際上只能剔除100*0.85 = 85個服務節點，而不是99個。
亂序剔除服務
本節帶大家學習了關於心跳檢測和服務剔除的知識
心跳檢測的作用，心跳包含的內容以及控制引數
註冊中心服務剔除操作的核心流程
elasticsearch心跳監測
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