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Spring Cloud Eureka 和 zookeeper 的区别

CAP理论

在了解eureka和zookeeper区别之前，我们先来了解一下这个知识，cap理论。 1998年的加州大学的计算机科学家 Eric Brewer 提出，分布式有三个指标。Consistency，Availability，Partition tolerance。简称即为CAP。Eric 提出 CAP 不能全部达到，这就是CAP定理。

 

接下来我们分别说下cap。

C

Consistency，一致性的意思。 一致性就是说，我们读写数据必须是一摸一样的。 比如一条数据，分别存在两个服务器中，server1和server2。 我们此时将数据a通过server1修改为数据b。此时如果我们访问server1访问的应该是b。 当我们访问server2的时候，如果返回的还是未修改的a，那么则不符合一致性，如果返回的是b，则符合数据的一致性。

A

Availability，可用性的意思。 这个比较好理解，就是说，只要我对服务器，发送请求，服务器必须对我进行相应，保证服务器一直是可用的。

P

Partition tolerance，分区容错的意思。 一般来说，分布式系统是分布在多个位置的。比如我们的一台服务器在北京，一台在上海。可能由于天气等原因的影响。造成了两条服务器直接不能互相通信，数据不能进行同步。这就是分区容错。我们认为，分区容错是不可避免的。也就是说 P 是必然存在的。

为什么CAP只能达到 CP 或者 AP？

由以上我们得知，P是必然存在的。 如果我们保证了CP，即一致性与分布容错。当我们通过一个服务器修改数据后，该服务器会向另一个服务器发送请求，将数据进行同步，但此时，该数据应处于锁定状态，不可再次修改，这样，如果此时我们想服务器发送请求，则得不到相应，这样就不能A，高可用。 如果我们保证了AP，那么我们不能对服务器进行锁定，任何时候都要得到相应，那么数据的一致性就不好说了。

eureka和zookeeper的cap理论

eureka是基于ap的。zookeeper是基于cp的。

Eureka的实现

eureka的架构实现图如下：

 

eureka的基本原理

上图是来自eureka的官方架构图，这是基于集群配置的eureka；

  • 处于不同节点的eureka通过Replicate进行数据同步
  • Application Service为服务提供者
  • Application Client为服务消费者
  • Make Remote Call完成一次服务调用

服务启动后向Eureka注册，Eureka Server会将注册信息向其他Eureka Server进行同步，当服务消费者要调用服务提供者，则向服务注册中心获取服务提供者地址，然后会将服务提供者地址缓存在本地，下次再调用时，则直接从本地缓存中取，完成一次调用。

当服务注册中心Eureka Server检测到服务提供者因为宕机、网络原因不可用时，则在服务注册中心将服务置为DOWN状态，并把当前服务提供者状态向订阅者发布，订阅过的服务消费者更新本地缓存。

服务提供者在启动后，周期性（默认30秒）向Eureka Server发送心跳，以证明当前服务是可用状态。Eureka Server在一定的时间（默认90秒）未收到客户端的心跳，则认为服务宕机，注销该实例。

eureka的自我保护机制

在默认配置中，Eureka Server在默认90s没有得到客户端的心跳，则注销该实例，但是往往因为微服务跨进程调用，网络通信往往会面临着各种问题，比如微服务状态正常，但是因为网络分区故障时，Eureka Server注销服务实例则会让大部分微服务不可用，这很危险，因为服务明明没有问题。

为了解决这个问题，Eureka 有自我保护机制，通过在Eureka Server配置如下参数，可启动保护机制。

 
ini
 
复制代码
 
eureka.server.enable-self-preservation=true 
 
它的原理是，当Eureka Server节点在短时间内丢失过多的客户端时（可能发送了网络故障），那么这个节点将进入自我保护模式，不再注销任何微服务，当网络故障回复后，该节点会自动退出自我保护模式。
 
eureka保证ap
 
eureka优先保证可用性。在Eureka平台中，如果某台服务器宕机，Eureka不会有类似于ZooKeeper的选举leader的过程；客户端请求会自动切换 到新的Eureka节点；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；而对于它来说，所有要做的无非是同步一些新的服务 注册信息而已。所以，再也不用担心有“掉队”的服务器恢复以后，会从Eureka服务器集群中剔除出去的风险了。Eureka甚至被设计用来应付范围更广 的网络分割故障，并实现“0”宕机维护需求。当网络分割故障发生时，每个Eureka节点，会持续的对外提供服务（注：ZooKeeper不会）：接收新 的服务注册同时将它们提供给下游的服务发现请求。这样一来，就可以实现在同一个子网中（same side of partition），新发布的服务仍然可以被发现与访问。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注册或时如果发现连接失败，则会自动切换至其它节点，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
  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 Eureka还有客户端缓存功能（注：Eureka分为客户端程序与服务器端程序两个部分，客户端程序负责向外提供注册与发现服务接口）。 所以即便Eureka集群中所有节点都失效，或者发生网络分割故障导致客户端不能访问任何一台Eureka服务器；Eureka服务的消费者仍然可以通过 Eureka客户端缓存来获取现有的服务注册信息。甚至最极端的环境下，所有正常的Eureka节点都不对请求产生相应，也没有更好的服务器解决方案来解 决这种问题时；得益于Eureka的客户端缓存技术，消费者服务仍然可以通过Eureka客户端查询与获取注册服务信息。
 
zookeeper保证cp
 
作为一个分布式协同服务，ZooKeeper非常好，但是对于Service发现服务来说就不合适了；因为对于Service发现服务来说就算是 返回了包含不实的信息的结果也比什么都不返回要好；再者，对于Service发现服务而言，宁可返回某服务5分钟之前在哪几个服务器上可用的信息，也不能 因为暂时的网络故障而找不到可用的服务器，而不返回任何结果。所以说，用ZooKeeper来做Service发现服务是肯定错误的。 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，但不能接受服务直接down掉不可用。也就是说，服务注册功能对可用性的要求要高于一致性。但是zk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。问题在于，选举leader的时间太长，30 ~ 120s, 且选举期间整个zk集群都是不可用的，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zk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和zookeeper的区别总结
 
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。Eureka作为单纯的服务注册中心来说要比zookeeper更加“专业”，因为注册服务更重要的是可用性，我们可以接受短期内达不到一致性的状况。
 

 链接：https://juejin.cn/post/6844904185381519374