傳統的ACID

• A（Atomicity） 原子性
• C（Consistency） 一致性
• I （Isolation）獨立性
• D（Durability）持久性

關系型數據庫（MySQL，Oracle，SqlServer）

CAP

• C（Consistency）強一致性
• A（Availability）可用性
• P（Partition tolerance）分區容錯性

NOSQL （redis/mongdb）

任何一個分布式系統最多滿足兩個

CAP理論的核心是：一個分布式系統不可能同時很好的滿足一致性，可用性和分區容錯性這三個需求，因此，根據CAP原理將NoSQL數據庫分成了滿足CA原則、滿足CP原則和滿足AP原則則三大類：

• CA 單點集群，滿足一致性，可用性的系統，通常在可擴展性上不太強大
• CP 原則 滿足一致性，分區容忍必的系統，通常性能不是特別高
• AP 滿足可用性，分區容忍性的系統，通常可能對一致性要求低一些
  

作為服務注冊中心，Eureka比Zookeeper好在哪里

著名的CAP理論指出，一個分布式系統不可能同時滿足C(一致性)、A(可用性)和P(分區容錯性)。由于分區容錯性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。
• Zookeeper保證CP
  當向注冊中心查詢服務列表時，我們可以容忍注冊中心返回的是幾分鐘以前的注冊信息，但不能接受服務直接down掉不可用。也就是說，服務注冊功能對可用性的要求要高于一致性。但是zk會出現這樣一種情況，當master節點因為網絡故障與其他節點失去聯系時，剩余節點會重新進行leader選舉。問題在于，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注冊服務癱瘓。在云部署的環境下，因網絡問題使得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注冊長期不可用是不能容忍的。
• Eureka保證AP
  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，剩余的節點依然可以提供注冊和查詢服務。而Eureka的客戶端在向某個Eureka注冊或時如果發現連接失敗，則會自動切換至其它節點，只要有一臺Eureka還在，就能保證注冊服務可用(保證可用性)，只不過查到的信息可能不是最新的(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，那么Eureka就認為客戶端與注冊中心出現了網絡故障，此時會出現以下幾種情況：

Eureka不再從注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注冊和查詢請求，但是不會被同步到其它節點上(即保證當前節點依然可用)

當網絡穩定時，當前實例新的注冊信息會被同步到其它節點中

因此， Eureka可以很好的應對因網絡故障導致部分節點失去聯系的情況，而不會像zookeeper那樣使整個注冊服務癱瘓。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Eureka 与Zookeeper 的区别，Eureka相较于Zookeeper好在哪？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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