Eureka和Zookeeper的区别
CAP原则
CAP原则又称CAP定理，指的是在一个分布式系统中，一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition tolerance）。CAP 原则指的是，这三个要素最多只能同时实现两点，不可能三者兼顾。
ACID原则
ACID原则是数据库事务正常执行的四个，分别指原子性、一致性、独立性及持久性
CAP原则的三进二：CA CP AP
CAP理论的核心
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- 一个分布式系统，不可能同时很好的满足一致性，可用性，分区容错性这三个需求
- 根据CAP原则，其精髓是要么AP，要么CP，要么AC
- CA :单点集群，满足一致性，可用性，一般扩展性较差
- CP：满足一致性，分区容错性，一般系统性能不是太高
- AP：满足可用性和分区容错性，牺牲了一致性
作为注册中心，Eureka比较Zookeeper的优点
作为分布式的注册中心，分区容错性是必须具备的，那么区别 就是C和A的选择。
- Zookeeper选择的了CP
- Eureka 选择了AP
Zooceeper保证的是CP
当我们向注册中心查询服务时，我们可以允许注册中心返回的是几分钟之前的注册信息，但是无法接受注册中心直接down掉，无法使用，也就是希望其可用性高于一致性。但是zk会出现这种情况。当zk集群的master因网络波动等原因与其他节点失去联系后，zk集群会重新选举出一个新的leader，这个选举的过程耗时较长30-120s，而且在这个选举过程中，整个zk集群是无法使用的，处于瘫痪状态。
在现下的云环境中，因为网络波动导致zk继续master和其他节点失去联系是非常容易出现的事情，虽然最后能够恢复，但是漫长的选举时间导致注册无法使用是难以接受的。
Eureka
Eureka就是看到了这一点，所以在设计时优先保证了可用性，Eureka的各个节点之间时平等的,几个节点挂掉，不影响其他节点继续提供服务，当Eureka客户端向服务端注册服务时，发现当前节点无法连接，会继续向下一节点注册服务，只要有一台Eureka节点存在，就能保证可用性，只是查询的服务不一定是最新的。
Eureka还有一种自我保护机制，如果15分钟内，有85%的节点没有正常的心跳，那么就任务服务端和客户端之间产生了网络波动，会有以下几种情况出现：
1.Eureka不在从注册列表中移出因长时间没有心跳而应该过期的服务。
2.Eureka依然会接受新的注册和查询服务，但是不会同步到其他节点上（保证当前节点可用）
3.待网络稳定后，向其他节点同步新的服务
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