Eureka 与 zookeeper 的区别、
前言
在微服务的开发过程中,如果使用的是 Dubbo 那就必须使用到 Zookeeper ,在使用 Spring Cloud Eureka 时,自然其功能更强大得多。博主也不得不感叹,Spring Cloud Eureka 后来者居上呀,Dubbo 早在几年前停止了维护,在其停止了维护的几年里正是互联网发展的大好时期,Eureka 借机快速发展,夺得了一大片市场,可以说已经超越了 Dubbo 了,17年的时候,阿里巴巴又突然宣布重启对 Dubbo 的维护,在其重启的发布会上,其主导维护者也表示,将希望加入 Eureka 的生态,呃。。。好吧。
废话过多,进入正题。为什么要用 Eureka 与 Zookeeper 进行比较呢,因为两者都有类似的起到服务注册中心的作用,请往下看。
关于 Eureka
1、什么是 Eureka ?
Eureka 是 Netflix 的一个子模块,也是核心模块之一。Eureka 是一个基于 REST(REpresentational State Transfer) 的服务,用于定位服务,以实现云端中间层服务器的负载均衡和故障转移。Eureka还附带了一个基于java的客户端组件——Eureka Client,它使得与服务的交互更加容易。Eureka Client 还有一个内置的负载均衡器,可以进行基本的循环负载均衡,在 Netflix,一个更加复杂的负载均衡器封装了 Eureka,可以根据流量、资源的使用情况、错误条件等因素根据自定义的权重来实现负载均衡,从而提供更好的弹性服务。
对于服务注册与发现对于微服务架构来说是非常重要的,有了服务发现与注册,只需要使用服务的标识符,就可以访问到服务,而不需要修改服务调用的配置文件了。
2、Eureka 基本架构原理
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,则使用 Eureka Client 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。Spring Cloud 的一些其他子模块(例如 Gateway)就可以通过 Eureka Server 来发现系统中的其他微服务,并执行相关的业务逻辑。一个 Eureka 的高可用架构图如下(后面会专门的一篇文章来描述如何实现高可用):
上面图描述了 Eureka 是如何部署在 Netflix 上的,这是 Eureka 典型的使用案例。每个区域都有一个 Eureka 集群,而这个 Eureka 集群只知道该区域中的实例。每个区域至少有一个 Eureka 服务器来处理该区域故障(故障转移)。
关于 Eureka 的更多内容,请查看《 Eureka 基本原理及其架构概述 》
Eureka 源码地址:GitHub For The Eureka
关于 Zookeeper
1、为什么要使用 Zookeeper ?
Zookeeper 是一个用于维护配置信息、命名、提供分布式同步和提供组服务的集中服务。 所有这些类型的服务都以某种形式被分布式应用程序使用。 每次实现它们时,都会有大量的工作用于修复不可避免的 bug 和竞争条件。 由于难以实现这些类型的服务,应用程序在开始时通常会缩减这些服务,这使得它们在出现变更时变得脆弱,难以管理。 即使正确地执行,在部署应用程序时,这些服务的不同实现也会导致管理复杂性。
ZooKeeper 的目标是将这些不同服务的精华提炼成一个非常简单的、集中的协调服务接口。 服务本身是分布式的,并且高度可靠的。 其一致性、集群管理和协议都将由服务来实现,这样应用程序就不需要自己再去实现它们。 这些应用程序的特定用途将由 Zookeeper 的特定组件和应用程序的特定约定组成。 而 Zookeeper Recipes 就向我们展示了如何使用这个简单的服务来构建更强大的抽象。
2、什么是 Zookeeper ?
ZooKeeper 是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,是 Google 的 Chubby 一个开源的实现,是 Hadoop 和 Hbase 的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件,其主要功能包括:配置维护、域名服务、分布式同步、组服务管理等。
ZooKeeper 的目标就是错综复杂的、易出错的服务封装起来,将简其单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统服务暴露出来并提供给用户调用使用。
3、Zooekeeper 基本原理
ZooKeeper 是以 Paxos 算法为基础的,而Paxos 算法存在活锁的问题,即当有多个 proposer 交错提交时,有可能互相排斥导致没有一个 proposer 能提交成功,而 Paxos 作了一些优化,通过选举产生一个leader (领导者),只有 leader 才能提交 proposer。
*注:所谓的 Paxos 算法是一种基于消息传递的一致性算法,并且该算法被认为是类似算法中最有效的。
ZooKeeper 的基本运行流程:
1、选举 Leader(所以一般要求3个,或者以上)。
2、同步数据。
3、选举 Leader 过程中算法有多中,但最终的选举标准是一致的。
4、Leader 被赋予最高的执行ID(竞选成功后的授权),其执行ID类似于Linux中的root权限。
5、集群中服务得到通知并一致的认可选出的 Leader。
6、Leader 服务器宕机,进入1)步,再次进行 Leader 选举。
4、Zookeeper 特性
在 Zookeeper 中,znode 是一个跟UFS(Unix File System) 路径相似的节点,可以往这个节点存储或获取数据。Zookeeper 使用 Watcher 事件进行监测,如果在创建 znode 时 Flag 设置为临时节点的(关于更多 Flag 的设置,请参考:Zookeeper 实战),那么当创建这个 znode 的节点与 Zookeeper 服务失去连接后,这个 znode 将不再存在在 Zookeeper 里。当客户端接收到事件信息,比如连接超时、节点数据改变、子节点改变,都可以调用相应的事件来处理数据。
Zookeeper 源码地址:GitHub For The Zookeeper
Eureka 与 zookeeper 的区别
1、了解什么是 CAP原则
CAP 原则又称 CAP 定理,1998年,加州大学的计算机科学家 Eric Brewer 提出的,指的是在一个分布式系统中,Consistency(一致性)、 Availability(可用性)、Partition tolerance(分区容错性),三者不可兼得(我们常说的鱼和熊掌不可兼得)。CAP 原则也是 NoSQL 数据库的基石。
2、CAP 原则的三个指标
1、一致性(Consistency,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)。
2、可用性(Availability,A):在一个分布式系统的集群中一部分节点故障后,该集群是否还能够正常响应客户端的读写请求。(对数据更新具备高可用性)。
3、分区容错性(Partition tolerance,P):大多数的分布式系统都分布在多个子网络中,而每个子网络就叫做一个区(partition)。分区容错的意思是,区间通信可能失败。比如阿里巴巴的服务器(不知道各位有没有发现,不管你到那个城市去,你访问的服务器总是该城市的,其中使用 了算法,由于篇幅有限就不再这儿一一讲解了),一台服务器放在上海,另一台服务器放在北京,这就是两个区,它们之间可能存在无法通信的情况。在一个分布式系统中一般分区容错是无法避免的,因此可以认为 CAP 中的 P 总是成立的。CAP 理论告诉我们,在 C 和 A 之间是无法同时做到。
3、区别
Spring Cloud Eureka -> AP
Spring Cloud Netflix 在设计 Eureka 时就紧遵AP原则(尽管现在2.0发布了,但是由于其闭源的原因 ,博主一直无法进一步的研究,但是目前 Ereka 1.x 任然是比较活跃的)。Eureka Server 也可以运行多个实例来构建集群(后面专门的文章讲解),解决单点问题,但不同于 ZooKeeper 的选举 leader 的过程,Eureka Server 采用的是Peer to Peer 对等通信。这是一种去中心化的架构(参看:微服务与微服务架构思想与原则),无 master/slave 之分,每一个 Peer 都是对等的。在这种架构风格中,节点通过彼此互相注册来提高可用性,每个节点需要添加一个或多个有效的 serviceUrl 指向其他节点。每个节点都可被视为其他节点的副本。
在集群环境中如果某台 Eureka Server 宕机,Eureka Client 的请求会自动切换到新的 Eureka Server 节点上,当宕机的服务器重新恢复后,Eureka 会再次将其纳入到服务器集群管理之中。当节点开始接受客户端请求时,所有的操作都会在节点间进行复制(replicate To Peer)操作,将请求复制到该 Eureka Server 当前所知的其它所有节点中。
当一个新的 Eureka Server 节点启动后,会首先尝试从邻近节点获取所有注册列表信息,并完成初始化。Eureka Server 通过 getEurekaServiceUrls() 方法获取所有的节点,并且会通过心跳契约的方式定期更新。默认情况下,如果 Eureka Server 在一定时间内没有接收到某个服务实例的心跳(默认周期为30秒),Eureka Server 将会注销该实例(默认为90秒,如果某个 eureka.instance.lease-expiration-duration-in-seconds 进行自定义配置)。当 Eureka Server 节点在短时间内丢失过多的心跳时,那么这个节点就会进入自我保护模式(后面有文章会谈及关于 Eureka Server 的自我保护机制)。
Apache Zookeeper -> CP
与 Eureka 有所不同,Apache Zookeeper 在设计时就紧遵CP原则,即任何时候对 Zookeeper 的访问请求能得到一致的数据结果,同时系统对网络分割具备容错性,但是 Zookeeper 不能保证每次服务请求都是可达的。从 Zookeeper 的实际应用情况来看,在使用 Zookeeper 获取服务列表时,如果此时的 Zookeeper 集群中的 Leader 宕机了,该集群就要进行 Leader 的选举,又或者 Zookeeper 集群中半数以上服务器节点不可用(例如有三个节点,如果节点一检测到节点三挂了 ,节点二也检测到节点三挂了,那这个节点才算是真的挂了),那么将无法处理该请求。所以说,Zookeeper 不能保证服务可用性。
当然,在大多数分布式环境中,尤其是涉及到数据存储的场景,数据一致性应该是首先被保证的,这也是 Zookeeper 设计紧遵CP原则的另一个原因。但是对于服务发现来说,情况就不太一样了,针对同一个服务,即使注册中心的不同节点保存的服务提供者信息不尽相同,也并不会造成灾难性的后果。因为对于服务消费者来说,能消费才是最重要的,消费者虽然拿到可能不正确的服务实例信息后尝试消费一下,也要胜过因为无法获取实例信息而不去消费,导致系统异常要好(淘宝的双十一,京东的幺六八就是紧遵AP的最好参照)。
4、结束语
ZooKeeper 基于 CP,不能保证高可用,Eureka 基于AP,能保证高可用。作为注册中心而言,配置是不经常变动的,只有当新版本发布或者服务器出故障时会变动。CP 不合适于配置经常变动的,而 AP 在遇到问题时可以牺牲其一致性来保证系统服务的高可用性,既返回旧数据。
Eureka从理论上讲作为系统服务的注册中心是最适合的。也有不少人认为,在现实生产环境中他(她)遇到的很多项目都采用的是 Zookeeper + Dubbo 实现的服务注册与发现,那是因为你们的集群(业务流量需求)还不够庞大,流量小,一般环境运行都比较稳定的,基本上不会遇到注册中心的实例(节点)半数以上都挂了的情况,问题也不会那么的明显罢了,或根本就遇不到。
所以在实际生产环境中,选择 Zookeeper 还是选择 Eureka ,这个就要取决于系统架构师对于业务环境的权衡了。
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