上一篇梳理一下 CAP定理：https://blog.csdn.net/Soinice/article/details/96782876

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在分布式系统中必须要保证的，因此我们只能在A和C之间进行权衡。

因此：
Zookeeper保证的是CP，
Eureka则是AP。

但是对CAP/AP/CP很不理解，于是查阅资料，做一个简单的了解。

Zoopkeeper保证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，但是不能接受服务直接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会出现这样的一种情况，当master节点因网路故障与其他节点失去联系时，剩余的节点会重新进行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集群是都是不可用的，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保证AP

Eureka看明白了这一点，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注册时如果发现连接失败，则会自动切换至其他的节点，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有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.当前网络稳定时，当前实例新的注册信息会被同步到其它节点中
因此，Eureka可以很好的应对因网络故障导致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服务治理机制与Dubbo服务治理机制的比较

Eureka支持健康检查，自我保护等。

Zookeeper为CP设计，Eureka为AP设计。

作为服务发现产品，可用性优先级较高，一致性的特点并不重要，宁可返回错误的数据，也比不反回结果要好得多。

服务列表变更Zookeeper服务端会有通知，Eureka则通过长轮询来实现，Eureka未来会实现watch机制。

取与舍

CAP理论提出就是针对分布式数据库环境的，所以，P这个属性是必须具备的。
P就是在分布式环境中，由于网络的问题可能导致某个节点和其它节点失去联系，这时候就形成了P(partition)，也就是由于网络问题，将系统的成员隔离成了2个区域，互相无法知道对方的状态，这在分布式环境下是非常常见的。
因为P是必须的，那么我们需要选择的就是A和C。
大家知道，在分布式环境下，为了保证系统可用性，通常都采取了复制的方式，避免一个节点损坏，导致系统不可用。那么就出现了每个节点上的数据出现了很多个副本的情况，而数据从一个节点复制到另外的节点时需要时间和要求网络畅通的，所以，当P发生时，也就是无法向某个节点复制数据时，这时候你有两个选择：
选择可用性 A(Availability)，此时，那个失去联系的节点依然可以向系统提供服务，不过它的数据就不能保证是同步的了（失去了C属性）。
选择一致性C(Consistency)，为了保证数据库的一致性，我们必须等待失去联系的节点恢复过来，在这个过程中，那个节点是不允许对外提供服务的，这时候系统处于不可用状态(失去了A属性)。

最常见的例子是读写分离，某个节点负责写入数据，然后将数据同步到其它节点，其它节点提供读取的服务，当两个节点出现通信问题时，你就面临着选择A（继续提供服务，但是数据不保证准确），C（用户处于等待状态，一直等到数据同步完成）。

文章参考：

https://blog.csdn.net/zhumengguang/article/details/80156792
https://blog.csdn.net/u013058742/article/details/83541905

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