zookeeper 的 CP 模型不适合注册中心
zookeeper 是一个非常优秀的项目，非常成熟，被大量的团队使用，但对于服务发现来讲，zookeeper 真的是一个错误的方案。
在 CAP 模型中，zookeeper 是 CP，意味着面对网络分区时，为了保持一致性，他是不可用的。
因为 zookeeper 是一个分布式协调系统，如果使用最终一致性（AP）的话，将是一个糟糕的设计，他的核心算法是 Zab，所有设计都是为了一致性。
对于协调系统，这是非常正确的，但是对于服务发现，可用性是第一位的，例如发生了短暂的网络分区时，即使拿到的信息是有瑕疵的、旧的，也好过完全不可用。
zookeeper 为协调服务所做的一致性保障，用在服务发现场景是错误的。
注册中心本质上的功能就是一个查询函数：
ServiceList = F(service-name)以 service-name 为查询参数，得到对应的可用的服务端点列表 endpoints(ip:port)。
我们假设不同的客户端得到的服务列表数据是不一致的，看看有什么后果。
一个 serviceB 部署了 10 个实例，都注册到了注册中心。
现在有 2 个服务调用者 service1 和 service2，从注册中心获取 serviceB 的服务列表，但取得的数据不一致。
s1 = { ip1,ip2 ... ip9 }
s2 = { ip2,ip3 ... ip10 }这个不一致带来的影响是什么？
就是 serviceB 各个实例的流量不均衡。
ip1 和 ip10 的流量是单份的，ip2-ip9 流量是双份的。
这个不均衡有什么严重影响吗？并没有，完全可以接受，而且，又不会一直这样。
所以，注册中心使用最终一致性模型（AP）完全可以的。
现在我们看一下 CP 带来的不可用的影响。
3个机房部署 5 个 ZK 节点。
现在机房3出现网络分区了，形成了孤岛。
发生网络分区时，各个区都会开始选举 leader，那么节点数少的那个分区将会停止运行，也就是 ZK5 不可用了。
这时，serviceA 就访问不了机房1和机房2的 serviceB 了，而且连自己所在机房的 serviceB 也访问不了了。
不能访问其他机房还可以理解，不能访问自己机房的服务就理解不了了，本机房内部的网络好好的，不能因为你注册中心有问题就不能访问了吧。
因为注册中心为了保障数据一致性而放弃了可用性，导致同机房服务之间无法调用，这个是接受不了的。
所以，注册中心的可用性比数据强一致性更加重要，所以注册中心应该是偏向 AP，而不是 CP。
以上表述的是 zookeeper 的 CP 模型并不适合注册中心的需求场景。
zookeeper 的性能不适合注册中心
在大规模服务集群场景中，zookeeper 的性能也是瓶颈。
zookeeper 所有的写操作都是 leader 处理的，在大规模服务注册写请求时，压力巨大，而且 leader 是单点，无法水平扩展。
还有所有服务于 zookeeper 的长连接也是很重的负担。
zookeeper 对每一个写请求，都会写一个事务日志，同时会定期将内存数据镜像dump到磁盘，保持数据一致性和持久性。
这个动作会降低性能，而且对于注册中心来讲，是不需要的。
小结
从 CP 模型上来讲，zookeeper 并不适合注册中心高可用的需要。
从性能上来讲，zookeeper 也无法满足注册中心大规模且频繁注册写的场景。
你可能会问，zookeeper 既然这么多问题，他咋不改呢？
其实，这并不算是 zookeeper 的问题，是人家本来就不适合做注册中心，非要用他的话，肯定一堆问题。
zookeeper 的特长是做分布式协调服务，例如 kafka、hbase、flink、hadoop 等大项目都在用 zookeeper，用的挺好的，因为是用对了地方。
例如可以看下：kafka 中 zookeeper 具体是做什么的？
你有什么看法，欢迎留言交流。
参考资料：
http://jm.taobao.org/2018/06/...
https://medium.com/knerd/eure...
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