Spring Cloud 封装了 Netflix 公司开发的 Eureka 模块来实现服务注册和发现(请对比Zookeeper)。
Eureka 采用了 C-S 的设计架构。Eureka Server 作为服务注册功能的服务器，它是服务注册中心。
而系统中的其他微服务，使用 Eureka 的客户端连接到 Eureka Server并维持心跳连接。这样系统的维护人员就可以通过 Eureka Server 来监控系统中各个微服务是否正常运行。SpringCloud 的一些其他模块（比如Zuul）就可以通过 Eureka Server 来发现系统中的其他微服务，并执行相关的逻辑。
与Dubbo的架构对比：
Eureka包含两个组件：Eureka Server和Eureka Client。
Eureka Server提供服务注册服务。
各个节点启动后，会在EurekaServer中进行注册，这样EurekaServer中的服务注册表中将会存储所有可用服务节点的信息，服务节点的信息可以在界面中直观的看到。
EurekaClient是一个Java客户端，用于简化Eureka Server的交互，客户端同时也具备一个内置的、使用轮询(round-robin)负载算法的负载均衡器。在应用启动后，将会向Eureka Server发送心跳(默认周期为30秒)。如果Eureka Server在多个心跳周期内没有接收到某个节点的心跳，EurekaServer将会从服务注册表中把这个服务节点移除（默认90秒）。
三大角色：
Eureka Server 提供服务注册和发现。
Service Provider服务提供方将自身服务注册到Eureka，从而使服务消费方能够找到。
Service Consumer服务消费方从Eureka获取注册服务列表，从而能够消费服务。
同样作为服务注册中心，Eureka和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。
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Zookeeper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。
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。
总结：
Eureka作为单纯的服务注册中心来说要比zookeeper更加专业，因为注册服务更重要的是可用性，我们可以接受短期内达不到一致性的状况。不过Eureka目前1.X版本的实现是基于servlet的Java web应用，它的极限性能肯定会受到影响。期待正在开发之中的2.X版本能够从servlet中独立出来成为单独可部署执行的服务。