剖析大数据领域 Eureka 的服务降级策略：从原理到实战的稳定性保障指南

一、引言：大数据工程师的「崩溃瞬间」与服务降级的价值

1.1 钩子：你经历过「数据任务雪崩」吗？

凌晨三点，你被告警短信惊醒——实时流处理任务延迟超过 1 小时，离线 ETL 任务全部失败，数据仓库的日终报表无法生成。排查后发现：某个 Spark Executor 节点宕机，导致所有依赖该节点的任务持续重试，最终拖垮了整个 YARN 集群资源。
或者，双 11 大促当天，实时推荐系统的 Flink JobManager 突然收到 10 倍于平时的请求，由于没有限制，新提交的作业直接耗尽了所有 TaskManager 资源，导致核心的订单流处理任务崩溃。

这些场景，是每个大数据工程师的「噩梦」。而解决这类问题的关键，正是服务降级策略——通过主动放弃非核心功能、限制资源使用，保证核心数据处理任务的稳定性。

1.2 定义问题：为什么大数据领域需要 Eureka 的服务降级？

在传统微服务架构中，Eureka 是「服务发现的基石」，负责管理服务实例的注册与状态。但在大数据场景中，「服务」的定义被扩展了：

  • 它可以是 Spark Executor、Flink TaskManager 这样的计算资源实例；
  • 也可以是 HDFS NameNode、Kafka Broker 这样的存储/中间件服务；
  • 甚至是 Airflow、Oozie 这样的任务调度服务。

大数据系统的核心诉求是「数据处理的高可靠性与时效性」——哪怕丢一些非核心的监控数据，也不能让实时订单计算任务失败；哪怕延迟处理离线报表，也不能让实时推荐系统宕机。

而 Eureka 的服务降级策略，本质是基于「服务状态感知」的「资源调度控制」：通过实时监控服务实例的健康状态、资源使用率，主动剔除故障/过载实例，优先保障核心任务的资源需求。

1.3 文章目标：读完这篇你能学到什么？

本文将结合大数据场景的特点，从「原理→实战→最佳实践」三个维度，帮你搞懂：

  • Eureka 服务降级的核心逻辑是什么？
  • 大数据场景下，Eureka 服务降级的触发条件与实现机制；
  • 如何针对 Spark、Flink、YARN 等大数据组件，设计可落地的降级策略；
  • 避免踩坑的最佳实践与常见陷阱。

无论你是刚接触 Eureka 的大数据工程师，还是想优化现有系统稳定性的架构师，这篇文章都能给你具体的指导。

二、基础知识铺垫：Eureka 与服务降级的「底层逻辑」

在深入大数据场景前，我们需要先理清两个核心概念：Eureka 的服务发现机制、服务降级的本质。

2.1 Eureka 的核心逻辑：服务注册与状态管理

Eureka 是 Netflix 开源的服务发现框架，采用「客户端-服务端」架构：

  • Eureka Server：维护所有服务实例的「注册表」，记录实例的 IP、端口、健康状态等信息；
  • Eureka Client：每个服务实例（如 Spark Executor、Flink TaskManager）都要作为 Client，向 Server 注册自己的信息，并定期发送「心跳」（默认 30 秒一次）证明自己「存活」；
  • 状态管理：如果 Client 超过 90 秒未发送心跳，Server 会将其标记为「DOWN」，并从注册表中剔除（默认 90 秒失效）。

简单来说，Eureka 的核心是「实时感知服务实例的死活」——这也是服务降级的基础：只有知道哪些实例「健康」，才能决定「放弃哪些实例」。

2.2 服务降级 vs 熔断 vs 限流：别再混淆这三个概念

很多人会把「服务降级」和「熔断」「限流」搞混，这里用大数据场景举例说明：

概念 核心逻辑 大数据场景示例
服务降级 主动放弃非核心功能/实例，保证核心 当 YARN 资源不足时，暂停离线 ETL 任务，优先给实时流处理任务分配资源
服务熔断 停止调用故障服务，避免雪崩 当 Kafka Broker 连续 10 次超时，暂时停止向该 Broker 发送数据
服务限流 限制请求速率，避免资源耗尽 限制 Flink JobManager 每秒只能接收 10 个新作业提交请求

服务降级的本质是「资源优先级分配」——在资源有限或故障时，优先保障核心任务；而熔断和限流是「被动防御」，防止故障扩散。

2.3 大数据场景的特殊要求：为什么 Eureka 适合？

大数据系统的「服务」有两个显著特点：

  1. 实例数量大：一个 Spark 作业可能有几百个 Executor 实例，一个 Flink 集群可能有几十个 TaskManager；
  2. 状态易变：Executor 可能因为内存溢出宕机，TaskManager 可能因为 CPU 过载无响应。

Eureka 的轻量级、高可用、实时状态感知刚好匹配这些需求：

  • 轻量级：Eureka Client 对实例资源消耗极小（仅需少量内存和网络带宽）；
  • 高可用：Eureka Server 支持集群部署，即使部分节点宕机，也能保证服务可用；
  • 实时性：通过心跳机制，能在 1 分钟内感知实例状态变化。

三、核心内容：大数据场景下 Eureka 服务降级的「实战框架」

接下来，我们进入最核心的部分：如何在大数据场景中设计并实现 Eureka 的服务降级策略。

我们将从「触发条件→实现机制→具体策略」三个层次展开，并结合 Spark、Flink、YARN 等组件的实际案例说明。

3.1 第一步：明确降级的「触发条件」

服务降级不是「随便放弃实例」，而是当系统达到「临界状态」时的主动决策。大数据场景下，常见的触发条件有四类：

3.1.1 触发条件 1：服务实例健康状态恶化

这是最常见的触发条件——当实例的「健康检查」失败时，Eureka 会将其标记为「DOWN」，从而被降级。

大数据场景示例：

  • Spark Executor 实例因为内存溢出（OOM）崩溃，无法发送心跳；
  • Flink TaskManager 实例的 CPU 使用率持续超过 95%，无法处理新的任务；
  • HDFS DataNode 实例的磁盘使用率超过 90%，无法写入新数据。

实现方式：
Eureka Client 可以通过「自定义健康检查」上报实例的真实状态。例如，在 Spark Executor 的 Eureka Client 中，添加一个健康检查接口：

// Spark Executor 的 Eureka 健康检查类
public class SparkExecutorHealthCheck implements HealthIndicator {
    @Override
    public Health health() {
        // 获取当前 Executor 的内存使用率
        double memoryUsage = getExecutorMemoryUsage();
        // 获取当前 Executor 的 CPU 使用率
        double cpuUsage = getExecutorCpuUsage();
        
        if (memoryUsage > 85% || cpuUsage > 90%) {
            // 健康状态为 DOWN，携带详细信息
            return Health.down()
                    .withDetail("memoryUsage", memoryUsage)
                    .withDetail("cpuUsage", cpuUsage)
                    .build();
        }
        // 健康状态为 UP
        return Health.up().build();
    }
}

然后在 application.yml 中配置健康检查路径：

eureka:
  client:
    serviceUrl:
      defaultZone: http://eureka-server:8761/eureka/
  instance:
    # 启用自定义健康检查
    health-check-url-path: /actuator/health
    # 心跳间隔（默认 30 秒）
    lease-renewal-interval-in-seconds: 10
    # 心跳超时时间（默认 90 秒）
    lease-expiration-duration-in-seconds: 30

当健康检查失败时，Eureka Server 会将该 Executor 实例标记为「DOWN」，Spark Driver 在调度任务时，会自动跳过这些实例——这就是基于健康状态的降级。

3.1.2 触发条件 2：全局资源耗尽

当整个集群的资源（如 YARN 的内存、CPU，或 HDFS 的存储空间）耗尽时，需要降级非核心任务，保证核心任务的资源需求。

大数据场景示例：

  • YARN 集群的内存使用率超过 90%，无法启动新的 Spark Executor；
  • HDFS 的剩余存储空间不足 10%，无法写入新的离线数据；
  • Kafka 的分区副本同步延迟超过 5 分钟，无法处理新的实时数据。

实现方式：
需要结合集群资源监控系统（如 Prometheus、Ganglia）与 Eureka 的「动态配置」功能。例如：

  1. 用 Prometheus 监控 YARN 的资源使用率，当内存使用率超过 90% 时，发送告警到 Alertmanager；
  2. Alertmanager 调用 Eureka Server 的「动态配置接口」，将所有「非核心服务」的实例标记为「DOWN」；
  3. 任务调度器（如 Spark Driver、Flink JobManager）从 Eureka 注册表中获取「核心服务」实例，优先分配资源。

代码示例（Eureka Server 动态更新实例状态）：

// 调用 Eureka Server 的 REST API 更新实例状态
RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();
String eurekaServerUrl = "http://eureka-server:8761/eureka/apps/SPARK-EXECUTOR/executor-1";

// 将实例状态设置为 DOWN
HttpHeaders headers = new HttpHeaders();
headers.setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON);
String requestBody = "{\"status\":\"DOWN\"}";

HttpEntity<String> requestEntity = new HttpEntity<>(requestBody, headers);
restTemplate.exchange(eurekaServerUrl, HttpMethod.PUT, requestEntity, Void.class);
3.1.3 触发条件 3：突发流量/请求过载

当实时数据处理请求突然暴增（如大促、热点事件），需要限制新请求的进入，避免压垮核心服务。

大数据场景示例：

  • Flink JobManager 每秒收到 100 个新作业提交请求（平时仅 10 个），导致无法处理现有作业；
  • Kafka Producer 每秒发送 100 万条消息（平时仅 10 万条），导致 Broker 磁盘 IO 过载；
  • Spark Thrift Server 每秒收到 500 个 SQL 查询请求（平时仅 50 个），导致集群响应延迟。

实现方式：
结合限流组件（如 Sentinel、Hystrix）与 Eureka 的「服务优先级」配置。例如：

  1. 在 Eureka Client 的 metadata 中配置服务优先级： 
    eureka:
  instance:
    metadata-map:
      # 核心服务：priority=1，非核心：priority=2
      priority: 1
      service-type: real-time-stream
  2. 当流量超过阈值时，限流组件调用 Eureka Server 的接口，只保留优先级为 1 的实例，降级优先级为 2 的实例；
  3. 新请求只能分配到核心实例，非核心实例不再接收新请求。
3.1.4 触发条件 4：依赖服务故障

当大数据任务依赖的外部服务（如数据库、缓存、第三方 API）故障时，需要降级依赖该服务的任务，避免连锁故障。

大数据场景示例：

  • 实时推荐系统依赖的 Redis 缓存集群宕机，无法获取用户画像数据；
  • 离线 ETL 任务依赖的 MySQL 数据库连接超时，无法读取源数据；
  • Flink 流处理任务依赖的 Kafka Broker 集群故障，无法消费数据。

实现方式：
通过 Eureka 的「服务依赖关系管理」，当依赖服务的实例状态变为「DOWN」时，自动降级依赖它的任务。例如：

  1. 在 Eureka Client 的 metadata 中配置依赖服务： 
    eureka:
  instance:
    metadata-map:
      dependencies: redis-cluster,kafka-broker
  2. Eureka Server 监控依赖服务的状态，当 redis-cluster 的实例全部「DOWN」时，将依赖它的「实时推荐任务」实例标记为「DOWN」；
  3. 任务调度器自动跳过这些实例，避免任务失败。

3.2 第二步：掌握降级的「实现机制」

Eureka 的服务降级，本质是**「状态感知→决策→执行」的闭环**。具体来说，分为三个步骤：

3.2.1 步骤 1：状态采集——Eureka Client 上报实例状态

Eureka Client 通过「心跳」和「健康检查」向 Server 上报实例的状态。常见的状态包括：

  • UP：实例健康，可正常提供服务；
  • DOWN：实例故障，无法提供服务；
  • OUT_OF_SERVICE：实例过载或依赖服务故障，暂时无法提供服务；
  • UNKNOWN：状态未知（如刚启动，未完成初始化）。

在大数据场景中，我们需要扩展 Eureka 的状态类型，比如添加「OVERLOAD」（过载）、「LOW_DISK」（磁盘不足）等状态，更精准地描述实例的状态。

3.2.2 步骤 2：决策——Eureka Server 或客户端判断是否降级

决策的主体可以是Eureka Server（集中式决策）或Eureka Client（分布式决策）：

  • 集中式决策：Eureka Server 根据全局资源状态（如 YARN 资源使用率）、服务优先级，统一决定降级哪些实例；
  • 分布式决策：Eureka Client（如 Spark Driver）从 Server 获取注册表后，根据本地策略（如任务优先级）决定跳过哪些实例。

大数据场景推荐：优先使用「集中式决策」——因为大数据集群的资源是全局共享的，集中式决策能更合理地分配资源。

3.2.3 步骤 3：执行——任务调度器跳过降级实例

决策的结果最终要传递给任务调度器（如 Spark Driver、Flink JobManager、YARN ResourceManager），让其在调度任务时跳过降级实例。

示例：Spark Driver 如何使用 Eureka 注册表：

// 从 Eureka Server 获取所有健康的 Spark Executor 实例
val eurekaClient = new DefaultEurekaClient(config)
val instances = eurekaClient.getApplication("SPARK-EXECUTOR").getInstances()
val healthyInstances = instances.filter(_.getStatus() == InstanceStatus.UP)

// 将健康实例的 IP 和端口传递给 Spark 调度器
val executorEndpoints = healthyInstances.map(instance => 
    s"${instance.getIPAddr()}:${instance.getPort()}"
)
val sparkConf = new SparkConf()
    .set("spark.executor.instances", healthyInstances.size.toString)
    .set("spark.executor.endpoints", executorEndpoints.mkString(","))

// 提交 Spark 作业
val sc = new SparkContext(sparkConf)

3.3 第三步：设计「可落地的降级策略」

结合大数据场景的特点，我们总结了四类高频降级策略，并给出具体的实现案例。

3.3.1 策略 1：基于「实例状态」的降级——剔除故障实例

适用场景：实例因故障（如宕机、OOM）无法提供服务。
实现步骤：

  1. 在 Eureka Client 中配置自定义健康检查（如检查内存、CPU 使用率）；
  2. 当健康检查失败时，Eureka Server 将实例标记为「DOWN」；
  3. 任务调度器从注册表中过滤「DOWN」状态的实例，只使用「UP」状态的实例。

案例：Spark Executor 宕机后的降级
假设我们有一个 Spark 作业，使用 100 个 Executor 实例。其中 10 个 Executor 因 OOM 宕机，健康检查失败，Eureka Server 将它们标记为「DOWN」。Spark Driver 从 Eureka 注册表中获取到 90 个健康实例，调整作业的并行度为 90，继续运行——避免了因 10 个故障实例导致整个作业失败。

3.3.2 策略 2：基于「资源使用率」的降级——限制过载实例

适用场景：实例因资源过载（如 CPU 100%、内存不足）无法高效提供服务。
实现步骤：

  1. 用 Prometheus 监控实例的资源使用率；
  2. 当资源使用率超过阈值（如 CPU > 90%），调用 Eureka Server 的接口将实例标记为「OVERLOAD」；
  3. 任务调度器过滤「OVERLOAD」状态的实例，只使用资源充足的实例。

案例：Flink TaskManager 过载后的降级
某实时流处理任务使用 20 个 Flink TaskManager 实例。其中 5 个实例的 CPU 使用率持续超过 95%，无法处理新的任务。Prometheus 触发告警，Eureka Server 将这 5 个实例标记为「OVERLOAD」。Flink JobManager 从注册表中获取到 15 个健康实例，调整任务的并行度为 15，保证现有任务的延迟在可接受范围内。

3.3.3 策略 3：基于「服务优先级」的降级——优先核心任务

适用场景：全局资源不足时，优先保障核心任务的资源需求。
实现步骤：

  1. 在 Eureka Client 的 metadata 中配置服务优先级（如 priority=1 为核心，priority=2 为非核心）；
  2. 当全局资源使用率超过阈值（如 YARN 内存 > 90%），Eureka Server 降级所有 priority=2 的实例；
  3. 任务调度器只分配资源给 priority=1 的实例。

案例：YARN 资源不足时的降级
某大数据集群有两个任务：

  • 核心任务：实时订单计算（priority=1），需要 50 个 YARN Container；
  • 非核心任务：离线用户行为统计（priority=2），需要 30 个 YARN Container。

当 YARN 内存使用率超过 90% 时，Eureka Server 降级所有 priority=2 的实例（即离线任务的 Container），释放 30 个 Container 的资源。实时订单计算任务获取到足够的资源，继续运行——避免了核心任务因资源不足而失败。

3.3.4 策略 4：基于「依赖关系」的降级——避免连锁故障

适用场景：依赖的外部服务故障时，降级依赖它的任务。
实现步骤：

  1. 在 Eureka Client 的 metadata 中配置依赖服务（如 dependencies=redis-cluster）；
  2. 当依赖服务的实例全部「DOWN」时，Eureka Server 将依赖它的实例标记为「OUT_OF_SERVICE」；
  3. 任务调度器过滤「OUT_OF_SERVICE」状态的实例，避免任务因依赖故障而失败。

案例：Redis 缓存故障后的降级
某实时推荐系统依赖 Redis 缓存获取用户画像数据。当 Redis 集群全部宕机时，Eureka Server 发现所有 dependencies=redis-cluster 的实例（即推荐系统的 TaskManager），将它们标记为「OUT_OF_SERVICE」。Flink JobManager 跳过这些实例，暂时使用默认的用户画像数据（如「新用户」标签），保证推荐系统的基本功能——避免了因 Redis 故障导致推荐系统完全不可用。

四、进阶探讨：避免踩坑的「最佳实践」与「常见陷阱」

4.1 常见陷阱：这些错误你肯定犯过

陷阱 1：降级策略「一刀切」，误杀核心实例

场景：某工程师配置了「当 CPU 使用率超过 80% 时降级」，结果核心的实时流处理实例因瞬间峰值被误判为过载，导致任务失败。
原因：没有区分「瞬时峰值」和「持续过载」——CPU 使用率偶尔超过 80% 是正常的，但持续超过 5 分钟才需要降级。
解决：添加「时间窗口」条件，比如「CPU 使用率超过 90% 且持续 5 分钟以上」才触发降级。

陷阱 2：降级后的「恢复机制」缺失

场景：某 Spark Executor 因磁盘满被降级，运维人员清理磁盘后，Eureka Server 没有自动恢复该实例的状态，导致资源浪费。
原因：没有配置「自动恢复策略」——Eureka Server 默认不会自动将「DOWN」状态的实例恢复为「UP」，需要手动触发。
解决：在 Eureka Client 中配置「健康检查自动恢复」，当实例状态恢复正常时，自动向 Eureka Server 上报「UP」状态：

eureka:
  instance:
    # 健康检查恢复后，自动上报 UP 状态
    auto-reregister: true
陷阱 3：忽略大数据任务的「长周期性」

场景：某离线 ETL 任务运行 4 小时后，因 YARN 资源不足被降级，直接 kill 了任务，导致数据不一致。
原因：没有考虑大数据任务的「长周期性」——离线任务通常需要处理大量数据，中途 kill 会导致数据重复或丢失。
解决：对长周期任务，采用「优雅降级」策略：

  1. 当触发降级条件时，先暂停任务的「数据读取」，保留已处理的数据；
  2. 等待资源恢复后，从暂停点继续运行任务；
  3. 若资源长时间无法恢复，再终止任务并记录 checkpoint。
陷阱 4：没有「降级演练」，关键时刻失效

场景：某公司在双 11 前配置了降级策略，但没有演练，结果大促当天触发降级时，Eureka Server 无法连接，导致策略失效。
原因：没有定期演练——降级策略需要结合实际场景测试，否则可能因配置错误、网络问题等失效。
解决：每月至少进行一次降级演练，模拟以下场景：

  • 手动停止某个核心实例，测试降级是否生效；
  • 模拟资源耗尽，测试非核心任务是否被暂停；
  • 模拟依赖服务故障，测试依赖任务是否被降级。

4.2 最佳实践：来自一线架构师的经验

实践 1：定义「服务优先级矩阵」

在设计降级策略前，先明确所有服务/任务的优先级。例如：

服务类型 优先级 降级条件 恢复条件
实时订单计算 1 YARN 内存 > 95% 或实例故障 YARN 内存 < 85% 且实例健康
实时推荐系统 1 Redis 故障或 Kafka 延迟 > 5 分钟 Redis 恢复且 Kafka 延迟 < 1 分钟
离线用户行为统计 2 YARN 内存 > 90% 或 HDFS 空间不足 YARN 内存 < 80% 且 HDFS 空间充足
监控报警服务 3 任何资源不足或故障 资源恢复或故障修复

优先级矩阵能帮你快速判断「该降级哪些服务」，避免决策混乱。

实践 2：结合「大数据调度系统」实现优雅降级

大数据任务通常由调度系统（如 Airflow、Oozie、DolphinScheduler）管理，因此降级策略需要与调度系统结合：

  1. 在调度系统中标记任务的优先级；
  2. 当 Eureka 触发降级时，调度系统自动暂停非核心任务；
  3. 当资源恢复时，调度系统自动恢复暂停的任务。

案例：Airflow 与 Eureka 的集成
在 Airflow 的 DAG 中添加「Eureka 降级检查」任务：

from airflow import DAG
from airflow.operators.python import PythonOperator
from eureka_client import EurekaClient

def check_eureka_status():
    eureka_client = EurekaClient(service_name="OFFLINE-ETL-TASK")
    instances = eureka_client.get_instances()
    # 若健康实例数 < 50%，暂停任务
    if len(instances) < 5:
        raise Exception("Eureka 降级：健康实例不足")

with DAG("offline_etl_dag", schedule_interval="@daily") as dag:
    check_eureka = PythonOperator(
        task_id="check_eureka_status",
        python_callable=check_eureka_status
    )
    # 后续任务依赖 check_eureka
    extract = PythonOperator(task_id="extract", ...)
    transform = PythonOperator(task_id="transform", ...)
    load = PythonOperator(task_id="load", ...)
    
    check_eureka >> extract >> transform >> load
实践 3：用「监控系统」可视化降级状态

降级策略的效果需要实时监控，否则无法及时发现问题。推荐使用「Prometheus + Grafana」构建监控 dashboard，重点监控以下指标：

  • Eureka 注册表中的实例数量（UP/DOWN/OVERLOAD 状态）；
  • 核心服务的资源使用率（CPU、内存、磁盘）；
  • 降级触发的次数与原因；
  • 核心任务的延迟与成功率。

Grafana Dashboard 示例：

  • 面板 1：显示 Eureka 中各状态的实例数量（折线图）；
  • 面板 2：显示核心服务的 CPU 使用率（热力图）；
  • 面板 3：显示降级触发的次数（柱状图）；
  • 面板 4：显示核心任务的延迟（仪表盘）。
实践 4：使用「云原生工具」增强降级能力

随着云原生技术的普及，Eureka 可以与 K8s、Istio 等工具结合，实现更灵活的降级策略：

  • K8s：将大数据实例（如 Spark Executor、Flink TaskManager）部署为 K8s Pod，通过 K8s 的「资源配额」和「节点选择器」，结合 Eureka 的状态，实现更细粒度的资源分配；
  • Istio：通过 Istio 的「流量管理」功能，将请求路由到健康的实例，同时实现熔断、限流与降级的联动。

五、结论：服务降级是大数据系统的「稳定性保险」

5.1 核心要点回顾

  1. Eureka 的核心：通过心跳和健康检查，实时感知服务实例的状态；
  2. 服务降级的本质：基于状态感知的资源优先级分配，保证核心任务的稳定性；
  3. 大数据场景的特殊要求：实例数量大、状态易变，需要轻量级、高可用的服务发现框架；
  4. 关键策略：基于实例状态、资源使用率、服务优先级、依赖关系的降级；
  5. 最佳实践：定义优先级矩阵、结合调度系统、监控可视化、云原生增强。

5.2 未来展望：智能降级的趋势

随着 AI 与大数据的结合，未来的服务降级将向「智能预测」方向发展：

  • 基于机器学习的状态预测：通过历史数据训练模型，预测实例的故障风险，提前降级；
  • 基于强化学习的决策优化：根据系统的实时状态，动态调整降级策略，最大化核心任务的成功率；
  • 自适应降级：根据任务的重要性和资源需求，自动调整优先级，无需人工配置。

5.3 行动号召：现在就去优化你的系统

  1. 检查现有系统：你的大数据系统是否使用了 Eureka？是否配置了降级策略？
  2. 定义优先级矩阵：列出所有服务/任务的优先级，明确降级条件；
  3. 进行降级演练：模拟故障场景，测试降级策略的有效性；
  4. 分享经验：在评论区留言，说说你遇到的降级问题或经验，一起讨论。

最后：服务降级不是「放弃治疗」，而是「主动防御」。在大数据时代，系统的稳定性不是「偶然」，而是「设计出来的」——希望这篇文章能帮你打造更可靠的大数据系统。

附录：参考资源

  1. Eureka 官方文档：https://github.com/Netflix/eureka
  2. Spring Cloud Eureka 文档：https://spring.io/projects/spring-cloud-netflix
  3. Prometheus 监控 Eureka：https://prometheus.io/docs/instrumenting/exporters/
  4. Flink 与 Eureka 集成：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-stable/docs/deployment/resource-providers/yarn/#eureka-service-discovery

（注：文中代码示例为伪代码，实际使用时需根据具体组件调整。）

# 大数据 # eureka # 云原生
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