一. 作為服務註冊中心，eureka比zookeeper好在**
著名的cap理論指出，乙個分布式系統不可能同時滿足c(一致性)、a(可用性)和p(分割槽容錯性)。由於分割槽容錯性p在是分布式系統中必須要保證的，因此我們只能在a和c之間進行權衡。
因此zookeeper保證的是cp,
eureka則是ap。
二. 詳談cap理論
1.一致性
在分布式環境中，一致性是指資料在多個副本之間是否能夠保持一致的特性。在一致性的需求下，當乙個系統在資料一致的狀態下執行更新操作後，應該保證系統的資料任然處於一致的狀態。
對於乙個將資料副本分布在不同分布式節點上的系統來說，如果對第乙個節點的資料進行了更新操作並且更新成功後，卻沒有使得第二個節點的資料得到相應的更新，於是在對第二個節點的資料進行讀取操作時，獲取到的依然是老資料（或稱髒資料），這就是典型的分布式資料不一致情況。在分布式系統中，如果能夠做到針對乙個資料項的更新操作執行成功後，所有的使用者都可以讀取到其最新的值，那麼這樣的系統就被認為具有強一致性。
2.可用性
「有限的時間內」是指，對於使用者的乙個操作請求，系統必須能夠在指定的時間（即響應時間）內返回對應的處理結果，如果超過了這個時間範圍，那麼系統就被認為是不可用的。另外，「有限的時間內」是乙個在系統設計之初就設定好的系統執行指標，通常不同的系統之間回油很大的不同。
「返回結果」是可用性的另乙個非常重要的指標，它要求系統在完成對使用者請求的處理後，返回乙個正常對響應結果。正常的響應結果通常能夠明確地反映出對請求的處理結果，即成功或失敗，而不是乙個讓使用者感到困惑的返回接過。
3.分割槽容錯性
分割槽容錯性約束了乙個分布式系統需要具有如下特徵：分布式系統在遇到任何網路故障的時候，仍然需要能夠保證對外提供滿足一致性和可用性的服務，除非是整個環境都發生了故障。
三. zookeeper對比eureka
3.1zookeeper保證ap
當向註冊中心查詢服務列表時，我們可以容忍註冊中心返回的是幾分鐘以前的註冊資訊，但不能接受服務直接down掉不可用。也就是說，服務註冊功能對可用性的要求要高於一致性。但是zk會出現這樣一種情況，當master節點因為網路故障與其他節點失去聯絡時，剩餘節點會重新進行leader選舉。問題在於，選舉leader的時間太長，30 ~ 120s, 且選舉期間整個zk集群都是不可用的，這就導致在選舉期間註冊服務癱瘓。在雲部署的環境下，因網路問題使得zk集群失去master節點是較大概率會發生的事，雖然服務能夠最終恢復，但是漫長的選舉時間導致的註冊長期不可用是不能容忍的。
3.2eureka保證cp
eureka看明白了這一點，因此在設計時就優先保證可用性。eureka各個節點都是平等的，幾個節點掛掉不會影響正常節點的工作，剩餘的節點依然可以提供註冊和查詢服務。而eureka的客戶端在向某個eureka註冊或時如果發現連線失敗，則會自動切換至其它節點，只要有一台eureka還在，就能保證註冊服務可用(保證可用性)，只不過查到的資訊可能不是最新的(不保證強一致性)。除此之外，eureka還有一種自我保護機制，如果在15分鐘內超過85%的節點都沒有正常的心跳，那麼eureka就認為客戶端與註冊中心出現了網路故障，此時會出現以下幾種情況：
eureka不再從註冊列表中移除因為長時間沒收到心跳而應該過期的服務
eureka仍然能夠接受新服務的註冊和查詢請求，但是不會被同步到其它節點上(即保證當前節點依然可用)
當網路穩定時，當前例項新的註冊資訊會被同步到其它節點中
因此， eureka可以很好的應對因網路故障導致部分節點失去聯絡的情況，而不會像zookeeper那樣使整個註冊服務癱瘓。
Zookeep簡單記錄下
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