zookeeper和eureka的区别

   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。

  • 首先介绍下CAP
  •       RDBMS(mysql/oracle/sqlServer)    ----->    ACID
  •       NOSQL(redis/mongdb)  ---->   CAP    
  •              ACID:A(atomicity)原子性   C(Consistency)一致性
  •                         I(Isolation)独立性      D(Durability)持久性
  •              CAP:  C(Consistency)强一致性   A(Availability) 可用性  
  •                          P(Partition tolerance)分区容错性
  •              CAP的3进2:
  •                  最多只能同时较好的满足两个。
  •                  CAP理论的核心是: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。
  •                  因此,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;
  •         CA-单点集群,满足一致性,可用性的系统,通常在课扩展性上不太强大。
  •         CP-满足一致性,分区容错性的系统,通常性能不是特别高。
  •         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。

Zookeeper保证CP(一致性与分区容错性)

     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。

Eureka保证AP(高可用与分区容错性)

   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请求,但是不会被同步到其它节点上(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。

zookeeper和eureka的区别_第1张图片

总结:

   Eureka作为单纯的服务注册中心来说要比zookeeper更加“专业”,因为注册服务更重要的是可用性,我们可以接受短期内达不到一致性的状况。不过Eureka目前1.X版本的实现是基于servlet的java web应用,它的极限性能肯定会受到影响。期待正在开发之中的2.X版本能够从servlet中独立出来成为单独可部署执行的服务。

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