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zookeeper和eureka有什么不同

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当年许多企业级应用一般都会面临着以下难题:

1)用户数量越来越多,导致接入设备成本越来越大

2)业务体量和复杂程度不断增加

3)数据趋于海量,处理难度加大

4)安全环境也受重视
所以,随着代码量和愈渐复杂的需求,单体应用的关系也变得纷繁杂乱,导致开发测试和维护也难以为继。
至此,我们将单体应用拆分成面向服务的架构(SOA)即分布式架构;
分布式架构(SOA)系统是将其组件分布在联网的计算机上,在组件与组件之间通过传递消息进行同信和动作协调的系统 ,一个服务通常以独立的行驶存在于操作系统进程中。
而在SOA之下,为了满足更为强健的业务需求,我们又在SOA的基础至上做了升华,即微服务架构(MSA);
为服务架构(MSA)一定是一个分布式架构,但反过来分布式架构并不一定都是微服务架构,MSA相对于SOA它强调的是“业务需要彻底的组件化和服务化”。
在一个分布式系统中,需要满足CPA理论,包括一致性(Consistency)+ 分区容错性(Partition tolerance)+ 可用性(Availability),但是,这三个要素不可能同时满足C(一致性)、P(分区容错性)和A(可用性),最多只能同时实现两点,不可能三者兼顾。
对于互联网来说,由于网络环境是不可信的,所以分区容错性(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之间权衡。故在此Zookeeper保证的是CP,而Eureka则保证的是AP。正常情况下,为了满足用户体验,应该先选可用性。

        Consistency(一致性)
    由于分布式环境存在多个节点,这些节点上的数据在同一时间所存储的数据必须是一致的,这就是一致性协议。
        Availability(可用性)
    可用性很好理解,任何时刻需要保证服务的可用和稳定。
        Partition Tolerance(分区容错)
    所谓分区容错是指某个时刻出现网络或者硬件不可用,甚至宕机,其它的机器还能保证正常可用。

Zookeeper:
Zookeeper采用CP保证数据的一致性的问题,原理采用Zab原子广播协议,当zk因为某种原因(如:master节点因为网络故障与其他节点失去联系)宕机的情况下,会自动触发重新进行leader选举,问题在于,为了保证选举过程中数据的一致性问题,选举leader的时间会过长,30s~120s,并且选举期间整个Zookeeper集群都是不可用的,这就导致在选举期间注册服务瘫痪。意味着微服务采用该模式情况下,可能无法实现通讯(本地有缓存除外)。
在云部署的环境下,因网络问题导致的Zookeeper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:
Eureka 是 Netflix 在线影片公司开源的一个服务注册与发现的组件,和其他Netflix 公司的服务组件(例如负载均衡、熔断器、网关等) 一起,被Spring Cloud 社区整合为Spring Cloud Netflix 模块,提供相应的JAVA封装类。
Eureka各个节点都是平等的,节点之间相互平等,部分注册节点挂掉不会对集群产生影响,发现连接失败会自动切换至其他节点,剩余的节点依然可以提供注册和查询服务,即使只剩下一个节点,也可以正常的提供发现服务(保证可用性),但是查到的信息可能不是最新的(不保证强一致性)。
此外,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:

    Eureka不再从注册列表中溢出因为长时间没有收到心跳而应该过期的服务。

    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)。
    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。
在微服务的开发过程中,如果使用的是 Dubbo 那就必须使用到 Zookeeper ,在使用 Spring Cloud Eureka 时,自然其功能更强大得多。 而且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。
配置Eureka时可使用如下参数,可启动保护机制:
eureka.server.enable-self-preservation=true(当Eureka Server节点在短时间内丢失过多客户端时,那么这个节点将进入自我保护模式,不在注销任何微服务。网络稳定后自动退出自我保护模式)

最后我们总结一下,
Eureka基于AP, 注重服务的可用性,即使所有机器都挂了,也能拿到本地缓存的数据,保证高可用。
Zookeeper基于CP, 注重数据的一致性,若主机挂掉则zk集群整体不对外提供服务了,需要选一个新leader的出来(120s作用)才能继续对外提供服务,不保证高可用。

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