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作为服务注册中心，Eureka与Zookeeper区别

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)和P(分区容错性)。由于分区容错性在是分布式系统中必须要保证的，因此我们只能在A和C之间进行权衡。在此Zookeeper保证的是CP, 而Eureka则是AP。

RDBMS==>（MySql,Oracle,SqlServer等关系型数据库）遵循的原则是：ACID原则（A：原子性。C：一致性。I：独立性。D：持久性。）。

NoSql==>    （redis,Mogodb等非关系型数据库）遵循的原则是：CAP原则（C：强一致性。A:可用性。P：分区容错性）。

在分布式领域有一个很著名的CAP定理：C：数据一致性。A：服务可用性。P：分区容错性（服务对网络分区故障的容错性）。

Zookeeper保证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，但不能接受服务直接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。但是zk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。在云部署的环境下，因网络问题使得zk集群失去master节点是较大概率会发生的事，虽然服务能够最终恢复，但是漫长的选举时间导致的注册长期不可用是不能容忍的。

zookeeper原理

Eureka保证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注册或时如果发现连接失败，则会自动切换至其它节点，只要有一台Eureka还在，就能保证注册服务可用(保证可用性)，只不过查到的信息可能不是最新的(不保证强一致性)。除此之外，Eureka还有一种自我保护机制，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：1. Eureka不再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 2. 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它节点上(即保证当前节点依然可用) 3. 当网络稳定时，当前实例新的注册信息会被同步到其它节点中

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。

eureka的核心角色

• eureka server

  • 存储服务注册列表

• eureka client

  • eureka的客户端

    • 拉取server的注册列表

    • 周期性与server保持一个心跳机制（默认周期30秒）

服务状态

• 服务续约

  • eureka客户端每隔30秒，发送一个心跳给eureka server，证明此服务是存活，进行续约的操作行为

• 服务下线

  • 当application server应用停止，向eureka server，发送cancel请求，server接受到此请求指令，就会从服务列表删除此服务

• 服务剔除

• eureka server启动后在后台启动一个任务，此任务对在一定时间内没有续约的服务进行剔除

• 保护模式

• 触发了eureka server的自我保护机制

  • 条件：Eureka Server 在运行期间会去统计心跳失败比例在 15 分钟之内是否低于 85%，如果低于 85%，Eureka Server 会将这些实例保护起来

  • 哲学道理：宁可先保护此服务实例，都不会盲目的删除此服务

eureka原理