微服务：注册中心ZooKeeper、Eureka、Consul 、Nacos对比
为了支持弹性扩缩容特性，一个微服务的提供者的数量和分布往往是动态变化的，也是无法预先确定的。因此，原本在单体应用阶段常用的静态LB机制就不再适用了，需要引入额外的组件来管理微服务提供者的注册与发现，而这个组件就是服务注册中心。
CAP理论
CAP理论是分布式架构中重要理论
一致性(Consistency) (所有节点在同一时间具有相同的数据)
可用性(Availability) (保证每个请求不管成功或者失败都有响应)
分隔容忍(Partition tolerance) (系统中任意信息的丢失或失败不会影响系统的继续运作)
关于
P的理解，我觉得是在整个系统中某个部分，挂掉了，或者宕机了，并不影响整个系统的运作或者说使用，
而可用性是，某个系统的某个节点挂了，但是并不影响系统的接受或者发出请求，CAP 不可能都取，只能取其中2个
原因是
如果C是第一需求的话，那么会影响A的性能，因为要数据同步，不然请求结果会有差异，但是数据同步会消耗时间，期间可用性就会降低。
如果A是第一需求，那么只要有一个服务在，就能正常接受请求，但是对与返回结果变不能保证，原因是，在分布式部署的时候，数据一致的过程不可能想切线路那么快。
再如果，同事满足一致性和可用性，那么分区容错就很难保证了，也就是单点，也是分布式的基本核心，好了，明白这些理论，就可以在相应的场景选取服务注册与发现了
服务注册中心解决方案
设计或者选型一个服务注册中心，首先要考虑的就是服务注册与发现机制。纵观当下各种主流的服务注册中心解决方案，大致可归为三类：
应用内：直接集成到应用中，依赖于应用自身完成服务的注册与发现，最典型的是Netflix提供的Eureka
应用外：把应用当成黑盒，通过应用外的某种机制将服务注册到注册中心，最小化对应用的侵入性，比如Airbnb的SmartStack，HashiCorp的Consul
DNS：将服务注册为DNS的SRV记录，严格来说，是一种特殊的应用外注册方式，SkyDNS是其中的代表
注1：对于第一类注册方式，除了Eureka这种一站式解决方案，还可以基于ZooKeeper或者Etcd自行实现一套服务注册机制，这在大公司比较常见，但对于小公司而言显然性价比太低。
注2：由于DNS固有的缓存缺陷，本文不对第三类注册方式作深入探讨。
除了基本的服务注册与发现机制，从开发和运维角度，至少还要考虑如下五个方面：
测活：服务注册之后，如何对服务进行测活以保证服务的可用性？
负载均衡：当存在多个服务提供者时，如何均衡各个提供者的负载？
集成：在服务提供端或者调用端，如何集成注册中心？
运行时依赖：引入注册中心之后，对应用的运行时环境有何影响？
可用性：如何保证注册中心本身的可用性，特别是消除单点故障？
| Nacos | Eureka | Consul | CoreDNS | Zookeeper | |
|---|---|---|---|---|---|
| 一致性协议 | CP+AP | AP | CP | — | CP |
| 健康检查 | TCP/HTTP/MYSQL/Client Beat | Client Beat | TCP/HTTP/gRPC/Cmd | — | Keep Alive |
| 负载均衡策略 | 权重/ metadata/Selector |
Ribbon | Fabio | RoundRobin | — |
| 雪崩保护 | 有 | 有 | 无 | 无 | 无 |
| 自动注销实例 | 支持 | 支持 | 支持 | 不支持 | 支持 |
| 访问协议 | HTTP/DNS | HTTP | HTTP/DNS | DNS | TCP |
| 监听支持 | 支持 | 支持 | 支持 | 不支持 | 支持 |
| 多数据中心 | 支持 | 支持 | 支持 | 不支持 | 不支持 |
| 跨注册中心同步 | 支持 | 不支持 | 支持 | 不支持 | 不支持 |
| SpringCloud集成 | 支持 | 支持 | 支持 | 不支持 | 支持 |
| Dubbo集成 | 支持 | 不支持 | 支持 | 不支持 | 支持 |
| K8S集成 | 支持 | 不支持 | 支持 | 支持 | 不支持 |
Consul是支持自动注销服务实例， 请见文档： https://www.consul.io/api-docs/agent/service，在check的 DeregisterCriticalServiceAfter 这个参数-- 感谢@超帅的菜鸟博主提供最新信息
新版本的Dubbo也扩展了对 Consul 的支持。 参考: https://github.com/apache/dubbo/tree/master/dubbo-registry
Apache Zookeeper -> CP
与 Eureka 有所不同，Apache Zookeeper 在设计时就紧遵CP原则，即任何时候对 Zookeeper 的访问请求能得到一致的数据结果，同时系统对网络分割具备容错性，但是 Zookeeper 不能保证每次服务请求都是可达的。
从 Zookeeper 的实际应用情况来看，在使用 Zookeeper 获取服务列表时，如果此时的 Zookeeper 集群中的 Leader 宕机了，该集群就要进行 Leader 的选举，又或者 Zookeeper 集群中半数以上服务器节点不可用（例如有三个节点，如果节点一检测到节点三挂了 ，节点二也检测到节点三挂了，那这个节点才算是真的挂了），那么将无法处理该请求。所以说，Zookeeper 不能保证服务可用性。
当然，在大多数分布式环境中，尤其是涉及到数据存储的场景，数据一致性应该是首先被保证的，这也是 Zookeeper 设计紧遵CP原则的另一个原因。
但是对于服务发现来说，情况就不太一样了，针对同一个服务，即使注册中心的不同节点保存的服务提供者信息不尽相同，也并不会造成灾难性的后果。
因为对于服务消费者来说，能消费才是最重要的，消费者虽然拿到可能不正确的服务实例信息后尝试消费一下，也要胜过因为无法获取实例信息而不去消费，导致系统异常要好（淘宝的双十一，京东的618就是紧遵AP的最好参照）。
当master节点因为网络故障与其他节点失去联系时，剩余节点会重新进行leader选举。问题在于，选举leader的时间太长，30~120s，而且选举期间整个zk集群都是不可用的，这就导致在选举期间注册服务瘫痪。
在云部署环境下， 因为网络问题使得zk集群失去master节点是大概率事件，虽然服务能最终恢复，但是漫长的选举事件导致注册长期不可用是不能容忍的。
Eureka保证高可用(A)和最终一致性：
服务注册相对要快，因为不需要等注册信息replicate到其他节点，也不保证注册信息是否replicate成功
当数据出现不一致时，虽然A, B上的注册信息不完全相同，但每个Eureka节点依然能够正常对外提供服务，这会出现查询服务信息时如果请求A查不到，但请求B就能查到。如此保证了可用性但牺牲了一致性。
其他方面，eureka就是个servlet程序，跑在servlet容器中; Consul则是go编写而成。
Nacos：
Nacos是阿里开源的，Nacos 支持基于 DNS 和基于 RPC 的服务发现。在Spring Cloud中使用Nacos，只需要先下载 Nacos 并启动 Nacos server，Nacos只需要简单的配置就可以完成服务的注册发现。
Nacos除了服务的注册发现之外，还支持动态配置服务。动态配置服务可以让您以中心化、外部化和动态化的方式管理所有环境的应用配置和服务配置。动态配置消除了配置变更时重新部署应用和服务的需要，让配置管理变得更加高效和敏捷。配置中心化管理让实现无状态服务变得更简单，让服务按需弹性扩展变得更容易。
一句话概括就是Nacos = Spring Cloud注册中心 + Spring Cloud配置中心。
