springcloud-eureka与zookeeper的区别

eureka对比和Zookeeper区别

1. 回顾CAP原则

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

NoSQL (Redis\MongoDB) ===> CAP

2. ACID是什么？

  • A (Atomicity) 原子性
  • C (Consistency) 一致性
  • I (Isolation) 隔离性
  • D (Durability) 持久性
  • Atomicity（原子性）：一个事务（transaction）中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，不会结束在中间某个环节。事务在执行过程中发生错误，会被恢复（Rollback）到事务开始前的状态，就像这个事务从来没有执行过一样。
  • Consistency（一致性）：在事务开始之前和事务结束以后，数据库的完整性没有被破坏。这表示写入的资料必须完全符合所有的预设规则，这包含资料的精确度、串联性以及后续数据库可以自发性地完成预定的工作。
  • Isolation（隔离性）：数据库允许多个并发事务同时对其数据进行读写和修改的能力，隔离性可以防止多个事务并发执行时由于交叉执行而导致数据的不一致。事务隔离分为不同级别，包括读未提交（Read uncommitted）、读提交（read committed）、可重复读（repeatable read）和串行化（Serializable）。
  • Durability（持久性）：事务处理结束后，对数据的修改就是永久的，即便系统故障也不会丢失。

3. CAP是什么?

  • C (Consistency) 一致性
  • A (Availability) 可用性
  • P (Partition tolerance) 分区容错性
  • 一致性（C）：在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值。（等同于所有节点访问同一份最新的数据副本）
  • 可用性（A）：不管什么时候访问，都可以正常的获取数据值。好的可用性主要是指系统能够很好的为用户服务，不出现用户操作失败或者访问超时等用户体验不好的情况。
  • 分区容忍性（P）：分区容错性指在遇到某节点或网络分区故障的时候，能够在其他的节点，访问到故障节点的内容（即通过拷贝，每个节点内容都是一样的）

CAP的三进二（只能保持两个同时实现，不能一起实现）：CA、AP、CP

因为在实现分布式时，必须考虑分区容忍性（P），因为节点随时会崩，需要集群实现，每个节点都拷贝相同的内容以保证内容一样，

不等待所有节点拷贝完成就使用，一致性（C）不能保证，因为一致性需要所有节点在任何时间访问的内容都必须一样，

等待所有节点拷贝完成才使用，可用性（A）不能保证，因为必须等待完成，在那个时间段不能使用

4. CAP理论的核心

  • 一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性，可用性和分区容错性这三个需求

  • 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，分区容错的系统，通常性能不是特别高
    • AP：满足可用性，分区容错的系统，通常可能对一致性要求低一些

5. 作为分布式服务注册中心，Eureka比Zookeeper好在哪里？

著名的CAP理论指出，一个分布式系统不可能同时满足C (一致性) 、A (可用性) 、P (容错性)，由于分区容错性P再分布式系统中是必须要保证的，因此我们只能再A和C之间进行权衡。

  • Zookeeper 保证的是 CP —> 满足一致性，分区容错的系统，通常性能不是特别高
  • Eureka 保证的是 AP —> 满足可用性，分区容错的系统，通常可能对一致性要求低一些

Zookeeper保证的是CP（网络问题导致master节点宕机，选举时间长，集群无法使用，无法保证可用性）

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（网络有问题时触发自我保护机制，不会移除过期服务，同时能接受新服务，保证可用性，而不会同步到其他节点，无法保证一致性）

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

posted @ 2021-08-27 22:56  低调的。。。  阅读(291)  评论(0)  编辑  收藏  举报