开发者学堂课程【微服务框架 Spring Cloud 快速入门：Eureka 比 Zookeeper 好在哪里】学习笔记与课程紧密联系，让用户快速学习知识
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Eureka比Zookeeper好在哪里
目录
一、 前言
二、 Netflix在设计Eureka时遵守的是AP原则
三、 Eureka比Zookeeper好在哪里
一 .前言
1.microsevicecloud-ureka-7001- EurekaServer7001App iSpring Boot pp] D\devSoft\Java\jidk1.8.0_111\bin\javaw.exe (2018年4月20日下午4:16:33)
2.microservicecloud-eureka-70QR - EurekaServer7002 App[Spring Boot App] D：\devsoft\Java\jdk1.8.0.111\bin\javaw.exe (2018年4月20日下午4:16:36)
3.microsevicecloud-eureka-7003- EurekaServer7003_App {Spring Boot ppl D:devSoft\Java\jdk18.0_111\bin\javaw.exe (2018年4月20日下午4:16.39)
4.microservicecloud-provider-dept-8001-
DeptProvider8001_App [Spring Boot App] D:\dersoft\Java\jidk1.8.0111\bin\jiavaw.exe (2018年4月20日下午41642)
以上为三个集群和一个微服务。现如今有7001.7002.7003.后续会有8001.8002.8003。三个eureka集群，三个微服务注册集团。
查看内存耗费量：一个微服务就是一个进程。
二、Netflix在设计Eureka时遵守的是AP原则
以及作为服务注册中心,Eureka比Zookeeper好在哪里
CAP
RDBMS (mysql/ oracle/sqlServer）====》ACID
NOSQL(redis/mongdb)====》CAP
Eureka与Zookeeper区别在哪？
——Eureka遵守AP；Zookeeper遵守CP
在分布式数据库中CAP原理CAP+ BASE
传统的ACID分别是什么
关系型数据库遵循ACID规则
事务在英文中是transaction，和现实世界中的交易很类似，它有如下四个特性:
1. A(Atomicity）原子性
原子性很容易理解，也就是说事务里的所有操作要么全部做完，要么都不做，事务成功的条件是事务里的所有操作都成功，只要有一个操作失败，整个事务就失败，需要回滚。比如银行转账，从A账户转10Q元至B账户，分为两个步骤:
(1)从A账户取100元;(2)存入100元至B账户。这两步要么一起完成，要么一起不完成，如果只完成第一步，第二步失败，钱会莫名其妙少了100元。
2. C(consistency）一致性
一致性也比较容易理解，也就是说数据库要一直处于一致的状态，事务的运行不会改变数据库原本的一致性约束。
3. I(Isolatlon)独立性
所谓的独立性是指并发的事务之间不会互相影响，如果一个事务要访问的数据正在被另外一个事务修改，只要另外一个事务未提交，它所访问的数据就不受末提交事务的影响。比如现有有个交易是从A账户转100元至B账户，在这个交易还未完成的情况下，如果此时B查询自己的账户，是看不到新增加的100元的
4. D(Durability)持久性
持久性是指一旦事务提交后，它所做的修改将会永久的保存在数据库上，即使出现宕机也不会丢失。
CAP
C:consistency(强一致性）
A:Availability (可用性)
P:Partition tolerance （分区容错性)
分布式系统里面有句话叫cap的三进二，就是任何一个分布式的系统，没有办法同时满足强一致，高可用和分区容错性，只能三个里面进两个，这个时候请大家看官网的介绍。
经典 CAP 图：
MongoDB；Hbase；Redis属于CP
RDBMS属于CA
CouchDB;Cassandra;DynamoDB; Riak属于AP
最多只能同时较如的满足两个。
CAP理论的核心是: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，因此，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，通常在可扩展性上不太强大。
C-满足一致性，分区容忍必的系统，通常性能不是特别高。
AP-满足可用性，分区容忍性的系统，通常可能对一致性要求低一些。
CAP的3进2
CAP理论就是说在分布式存储系统中，最多只能实现上面的两点。而由于当前的网络硬件肯定会出现延迟丢包等问题(例如机房一部分在北京昌平，一部分在上海浦东，那么网络延时与网络闪断，则导致分区容错性P)，所以分区容忍性是必须需要实现的。
所以只能在一致性和可用性之间进行权衡，没有NoSQL系统能同时保证这三点。
假设双十一或者是京东618，
CAP
P 固定
C
A
针对整个淘宝网站，1111当天，你觉得你来选择的话?你选
AP
CP
若针对这样的状况，只能保证 AP，不能选择 CP。而对象是整个网站，不是一个具体的某一款产品，那么这个时候如果作为网站的总技术经理或架构师来思考这么一个问题，第一个 Cp:首先 p 是绝对固定要被拿走的，因为都是分布式的环境分区容错性。必须保证 ap，cp。假设先选c，所以叫强一致性。要那么根据双十一的网站，大家都有这种感觉，点进以后，有一种东西叫多少人点赞，多少人点差。就是点赞的有多少人喜欢这个产品。假设当天是一瓶红酒或者一件毛衣，有136433人喜欢和147522个人喜欢，这个数据是很重要的。再来第二点，大家也需要根据当天晚上所有顾客的浏览，比方说这个配置view被人看过16万次，某个网页是被人看过3400，那么这时跟代表了客户对某种产品，对某一个网页的访问喜爱。那么换句话说是什么？会给提供所喜欢的这种功能，有多少人点过这件毛衣，点过这双耐克运动鞋是记录的。所以说这个前一致是重要的。
现今不保证 a，只管 c，也就是说这一瞬间有多少人喜欢这件毛衣，是134633还是115222，但是弄丢了，那么双十一当天，整个网站不能访问。假设淘宝的网站不能访问双十一当天，广大人民群众购物不，那一定会出现一种东西叫帮他上头条。那淘宝双十一当天网站瘫痪，这谁都承受不起的。所以所选择的套路是什么？当天晚上整个网站不能塌，大家觉得同一处：所谓两害相衡，取其轻彭一方。那么等双十一这个高峰过去，在核对数据，把这个数据c一致性，到底有多少人点赞，多少人点差统计出来，所以说这个时候使用高可用 ap，比 cp 重要。
========== ===========
C 强一致性A:高可用性P:分布式容忍性
CA 传统 Oracle 数据库
AP大多数网站架构的选择
CP Redis、Mongodb
注意:分布式架构的时候必须做出取舍。
返回 Eureka
三、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)和P(分区容错性)。由于分区容错性P在是分布式系统中必须要保证的，因此只能在A和C之间进行权衡。
因此
Zookeeper 保证的是CP,
Eureka则是AP。
àZookeeper 保证CP
当向注册中心查询服务列表时，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火要高于一致性。但是z水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。问题在丁，逃举 leader 的时间太长，30～120s,且选举期间整个zk集X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，因网络问题使得水k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。
àEureka 保让 AP
Eureka 看明日了这一点，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，剩杂的节点依然可以提供注册和鱼询服务。lEureka的客户端在向某个 Eureka 注册或时如果发现连接失败，则会自动划换全其它节点，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（这种判断就认为客户端与注册中心出现了网络故障）
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。
结论：
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。
切记！！！Zookeeper 保证的是 CP,Eureka 则是 AP。
zookeeper 和 Eureka 主抓服务注册以及利弊，比较及认识讲解。
