Eureka：CAP原则及对比Zookeeper

回顾CAP原则：

　　RDBMS(MySQL、Oracle、sqlServer) ===>ACID

　　NoSQL（redis、MongDB）===>CAP

ACID:

　　A：（Atomicity）原子性

　　C：（Consistency）一致性

　　I：(Isolation)隔离性

　　D：（Durability）持久性

CAP原则：

　　C：（Consistency）强一致性

　　A：（Availability）可用性

　　P： （Partition tolerance）分区容错性

　CAP的三进二：CA、AP、CP 

　　一个分布式系统不可能同时很好的满足这三个原则

　　根据CAP原理，将NoSQL数据库分成了满足CA原则，满足CP原则和满足AP原则三大类：

　　　　CA：单点集群，满足一致性，可用性的系统，通常可扩展性较差

　　　　CP：满足一致性，分区容错性的系统，通常性能不是很高

　　　　AP：满足可用性，分区容错性的系统，通常可能对一致性要求低一些

 

作为服务注册中心，Eureka比Zookeeper好在哪？

　　由于分区容错性P在分布式系统中是必须要保证的，因此只能在A和C之间进行权衡。

　　Zookeeper保证的是CP

　　Eureka保证的是AP

Zookeeper保证的是CP：

　　当向注册中心查询服务列表时，我们可以容忍注册中心返回的是几分钟以前的注册信息，但不能接收服务直接down掉不可用。也就是说，服务注册功能对可用性的要求要高于一致性。但zookeeper会出现这样一种情况，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，且选举期间整个zookeeper集群是不可用的，这就导致在选举期间注册服务瘫痪。在云部署的环境下，因为网络问题使得zookeeper集群失去master节点是较大概率发生的事件，虽然服务最终能够恢复，但是，漫长的选举时间导致注册长期不可用，是不可容忍的。

Eureka保证的是AP　

       Eureka看明白了这一点，因此在设计时就优先保证可用性。Eureka各个节点都是平等的，几个节点挂掉不会影响正常节点的工作，剩余的节点依然可以提供注册和查询服务。而Eureka的客户端在向某个Eureka注册时，如果发现连接失败，则会自动切换至其他节点，只要有一台Eureka还在，就能保住注册服务的可用性，只不过查到的信息可能不是最新的，除此之外，Eureka还有之中自我保护机制，如果在15分钟内超过85%的节点都没有正常的心跳，那么Eureka就认为客户端与注册中心出现了网络故障，此时会出现以下几种情况：

　　Eureka不在从注册列表中移除因为长时间没收到心跳而应该过期的服务
　　Eureka仍然能够接受新服务的注册和查询请求，但是不会被同步到其他节点上 (即保证当前节点依然可用)
　　当网络稳定时，当前实例新的注册信息会被同步到其他节点中。

 

因此，Eureka可以很好的应对因网络故障导致部分节点失去联系的情况，而不会像zookeeper那样使整个注册服务瘫痪