SpringCloud-Netflix学习笔记06——Eureka对比Zookeeper

回顾CAP原则

  RDBMS Mysql、Oracle、sqlServer===>ACID

  NoSQLredis、mongdb===> CAP

ACID是什么

• AAtomicity原子性
• CConsistency 一致性
• I Isolation隔离性
• DDurability持久性

CAP是什么

• CConsistency强一致性
• AAvailability可用性
• PPartition tolerance分区容错性

  CAP的三进二CA、AP、CP

  CAP理论的核心

• 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
• 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
  1、CA单点集群满足一致性可用性的系统通常可扩展性较差
  2、CP满足一致性分区容错性的系统通常性能不是特别高
  3、AP满足可用性分区容错性的系统通常可能对一致性要求低一些

作为服务注册中心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、P容错性。

  由于分区容错性P在分布式系统中是必须要保证的因此我们只能在A和C之间进行权衡。

• Zookeeper保证的是CP
• Eureka保证的是AP

  Zookeeper保证的是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为网络问题使得zk集群失去master节点是较大概率会发生的事件虽然服务最终能够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保证的是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注册时如果发现连接失败则会自动切换至其他节点只要有一台Eureka还在就能保住注册服务的可用性只不过查到的信息可能不是最新的除此之外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他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他节点中

  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。