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 P 是在分布式系统中必须保证的,因此我们只能在 A 和 C 之间进行权衡。

  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,但不能接受服务器直接 DOWN 掉不可用。 也就是说, 服务注册功能对可用性要求高于一致性。但是 Zookeeper 会出现这样一种情况,当 master 节点因为网络故障和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 集群都是不可以的,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 保证则是 AP。

  Eureka 看明白了这一点,因此在设计时就优先保证了可用性。 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 注册时如果发现链接失败,则会自动切换至其他节点,只要有一台 Eureka 还在,就能保证注册服务可用(保证可用性),只不过查到的信息可能不是罪行的(不保证强一致性)。除此之外,Eureka 还有一种自我保护机制,如果在十五分钟内超过 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他节点上(即保障当前节点依然可用)

  3. 当网络稳定时,当前实例新的注册信息会被同步到其他节点中。、

因此,Eureka 可以很好的应对网络故障导致部分节点失去联系的情况,而不会像 Zookeeper 那样使整个服务瘫痪。

  

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