Eureka和Zookeeper区别
- CAP原则
RDBMS (MySQL\Oracle\sqlServer) ===> ACID
NoSQL (Redis\MongoDB) ===> CAP
- ACID是什么？
A (Atomicity) 原子性
C (Consistency) 一致性
I (Isolation) 隔离性
D (Durability) 持久性
- CAP是什么?
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
- 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
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
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