zookeeper与eureka（zookeeper与eureka的区别）

本篇文章给大家谈谈zookeeper与eureka，以及zookeeper与eureka的区别对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、zookeeper和eureka的区别
• 2、Nacos,Eureka与ZooKeeper的比较
• 3、zookeeper与eureka区别

zookeeper和eureka的区别

zookeeper和eureka的区别：

CAP 原则又称 CAP 定理，念闷1998年，加州大学的计算机科学家 Eric Brewer 提出的，指的是在一个分布式系统中，Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），三者不可兼得（我们常说的鱼和熊掌不可兼得）。CAP 原则也是 NoSQL 数据库的基石。

1、一致性（Consistency，C）：

在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值。（等同于所有节点访问同一份最新的数据副本）。

2、可用性（Availability，A）：

在一个分布式系统的集群中一部分节点故障后，该集群是否还能够正常响应客户端的读写请求。（对数据仔手弯更新具备高可用性）。

3、分区容错性（Partition tolerance，P）：

大多数的分布式系统都分布在多个子网络中，而每个子网络就叫做一个区（partition）。分区容错的意思是，区间通信可能失败。

比如阿里巴巴的服务器，一台服务器放在上海，另一台服务器放在北京，这就是两个区，它们之间可能存在无法通信的情况。在一个分布式系统中一般分区容错是无法避免的，因此可以认为 CAP 中的 P 总是成立的。CAP 理论告诉我们，在 C 和 A 之间是无法同时做到。

zookeeper和eureka的区别：

Spring Cloud Eureka  - AP

Spring Cloud Netflix 在设计 Eureka 时就紧遵AP原则。Eureka Server 也可以运行多个实例来构建集群，解决单点问题，但不同于 ZooKeeper 的选举 leader 的过程，Eureka Server 采用的是Peer to Peer 对等通信。

这是一种去中心化的架构，无 master/slave 之分，每一个 Peer 都是对等的。在这种架构风格中，节点通过彼此互相注册来提高可用性，每个节点需要添加一个或多个有效的 serviceUrl 指向其他节点。每个节点都可被视为其他节点的副本。

在集群环境中如果某台 Eureka Server 宕机，Eureka Client 的请求会自动切换到新的 Eureka Server 节点上，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。

当节点开始接受客户端请求时，所有的操作都会在节点间进行复制操作，将请求复制到该 Eureka Server 当前所知的其它所有节点中。

当一个新的 Eureka Server 节点启动后，会首先尝试从邻近节点获取所有注册列表信息，并完成初始化。Eureka Server 通过 getEurekaServiceUrls方法获取所有的节点，并且会通过心跳契约的方式定期更新。

默认情况下，如果 Eureka Server 在一定时间内没有接收到某个服务实例的心跳，Eureka Server 将会注销该实例。当 Eureka Server 节点在短时间内丢失过多的心跳时，那么这个节点就会进入自我保护模式。

Apache Zookeeper - CP

与 Eureka 有所不同，Apache Zookeeper 在设计时就紧遵CP原则，即任何时候对Zookeeper 的访问请求能得到一致的数据结果，同时系统对网络分割具备容错性，但是 Zookeeper 不能保证每次服务请求都是可达的。

从 Zookeeper 的实际应用情况来看，在使用 Zookeeper 获取服务列表时，如果此时的 Zookeeper 集群中的 Leader 宕机了，该集群就要进行 Leader 的选举，又或者 Zookeeper 集群中半数以上服务器节点不可用，那么将无法处理该请求。所以说，Zookeeper 不能保证服务可用性。

当然，在大多数分布式环境中，尤其是涉及到数据存储的场景，数据一致性应该是首先被保证的，这也是 Zookeeper 设计紧遵CP原则的另一个原因。

但是对于服务发现来说，情况就不太一样了，针对同一个服务，即使注册中心的不同节点保存的服务提供者信息不尽相同，也并不会造成灾难性的后果。

因为对于服务消费者来说，能消费才是最重要的，消费者虽然拿薯扒到可能不正确的服务实例信息后尝试消费一下，也要胜过因为无法获取实例信息而不去消费，导致系统异常要好

Nacos,Eureka与ZooKeeper的比较

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)。由于分区容错性在是分布式系统中滚余必须要保证的，因此我们只能在A和C之间进行权衡。在此Zookeeper保证的是CP, 而Eureka则是AP。

3.1 Zookeeper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。

3.2 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大亏滚请求，但是不会被同步到其空和它节点上(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

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。

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zookeeper与eureka区别

zookeeper与eureka区别：

1：zookeeper保证cp原则（一致性）而Eureka保证的是ap原则（可用性）

2：zookeeper在选举期间注册服务瘫痪不可用，而Eureka各个节点平等，只要一台就能保证服务可以，但查询到的猛银数据不一定是最新的，可以很好的应对网络故障导致的部分节点失联

3：zookeeper有header和follower角色（当header挂掉，会从剩下的follower里面选举一个header），Eureka各个节点平等

4：zookeeper采用半数存活原则（避免脑裂），Eureka采用自我保护机制来解决判肢分区问题

5：kafka就枝冲宴是使用的zookeeper作为注册中心，理论上Eureka更适合作为注册中心

关于zookeeper与eureka和zookeeper与eureka的区别的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。