简介

  Eureka [ jʊ'rikə ]本身是Netflix开源的一款提供服务注册和发现的产品,并且提供了相应的Java封装。在它的实现中,节点之间相互平等,部分注册中心的节点挂掉也不会对集群造成影响,即使集群只剩一个节点存活,也可以正常提供发现服务。哪怕是所有的服务注册节点都挂了,Eureka Clients(客户端)上也会缓存服务调用的信息。这就保证了我们微服务之间的互相调用足够健壮。

  Zookeeper主要为大型分布式计算提供开源的分布式配置服务、同步服务和命名注册。曾经是Hadoop项目中的一个子项目,用来控制集群中的数据,目前已升级为独立的顶级项目。很多场景下也用它作为Service发现服务解决方案。

对比

  在分布式系统中有个著名的CAP定理(C-数据一致性;A-服务可用性;P-服务对网络分区故障的容错性,这三个特性在任何分布式系统中不能同时满足,最多同时满足两个);

Zookeeper

  Zookeeper是基于CP来设计的,即任何时刻对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,但是它不能保证每次服务请求的可用性。从实际情况来分析,在使用Zookeeper获取服务列表时,如果zookeeper正在选主,或者Zookeeper集群中半数以上机器不可用,那么将无法获得数据。所以说,Zookeeper不能保证服务可用性。

  诚然,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设计成CP的原因。但是对于服务发现场景来说,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——拿到可能不正确的服务实例信息后尝试消费一下,也好过因为无法获取实例信息而不去消费。(尝试一下可以快速失败,之后可以更新配置并重试)所以,对于服务发现而言,可用性比数据一致性更加重要——AP胜过CP。

Eureka

  而Spring Cloud Netflix在设计Eureka时遵守的就是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区分,每一个Peer都是对等的。在这种架构中,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。

  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,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,所有的操作都会进行replicateToPeer(节点间复制)操作,将请求复制到其他Eureka Server当前所知的所有节点中。

  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实例注册表信息,完成初始化。Eureka Server通过getEurekaServiceUrls()方法获取所有的节点,并且会通过心跳续约的方式定期更新。默认配置下,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(默认为90秒,通过eureka.instance.lease-expiration-duration-in-seconds配置)。当Eureka Server节点在短时间内丢失过多的心跳时(比如发生了网络分区故障),那么这个节点就会进入自我保护模式。

什么是自我保护模式?默认配置下,如果Eureka Server每分钟收到心跳续约的数量低于一个阈值(instance的数量(60/每个instance的心跳间隔秒数)自我保护系数),并且持续15分钟,就会触发自我保护。在自我保护模式中,Eureka Server会保护服务注册表中的信息,不再注销任何服务实例。当它收到的心跳数重新恢复到阈值以上时,该Eureka Server节点就会自动退出自我保护模式。它的设计哲学前面提到过,那就是宁可保留错误的服务注册信息,也不盲目注销任何可能健康的服务实例。该模式可以通过eureka.server.enable-self-preservation = false来禁用,同时eureka.instance.lease-renewal-interval-in-seconds可以用来更改心跳间隔,eureka.server.renewal-percent-threshold可以用来修改自我保护系数(默认0.85)。

总结

  ZooKeeper基于CP,不保证高可用,如果zookeeper正在选主,或者Zookeeper集群中半数以上机器不可用,那么将无法获得数据。Eureka基于AP,能保证高可用,即使所有机器都挂了,也能拿到本地缓存的数据。作为注册中心,其实配置是不经常变动的,只有发布和机器出故障时会变。对于不经常变动的配置来说,CP是不合适的,而AP在遇到问题时可以用牺牲一致性来保证可用性,既返回旧数据,缓存数据。

  所以理论上Eureka是更适合作注册中心。而现实环境中大部分项目可能会使用ZooKeeper,那是因为集群不够大,并且基本不会遇到用做注册中心的机器一半以上都挂了的情况。所以实际上也没什么大问题。

ZooKeeper与Eureka对比的更多相关文章

  1. 从CAP到zookeeper和eureka对比

    今天看了一篇eureka对比zookeeper的文章,对zookeeper满足CAP中的CP,eureka满足AP产生了一点疑问,故写此篇文章进行一些探讨. 首先我们来看看CAP的定义 Consist ...

  2. Consul zookeeper etcd eureka

    这里就平时经常用到的服务发现的产品进行下特性的对比,首先看下结论: Feature Consul zookeeper etcd eureka 服务健康检查 服务状态,内存,硬盘等 (弱)长连接,kee ...

  3. Zookeeper与Eureka的区别

    Zookeeper与Eureka的区别 想要了解Zk与eureka的区别首先要知道CAP定理 CAP定理 Mysql强一致性(数据唯一出处),设计数据库设计的三范式 (表必须有主键:表不能有重复的列: ...

  4. zookeeper和eureka的区别在哪?

    zookeeper和eureka的区别在哪?传统的关系型数据库是ACID(原子性,一致性,独立性,持久性), nosql数据库是CAP(强一致性,可用性,分区容错性),分布式系统只能3进2,三个选两个 ...

  5. 谈谈注册中心 zookeeper 和 eureka中的CP和 AP

    谈谈注册中心 zookeeper 和 eureka中的CP和 AP 前言 在分布式架构中往往伴随CAP的理论.因为分布式的架构,不再使用传统的单机架构,多机为了提供可靠服务所以需要冗余数据因而会存在分 ...

  6. zookeeper和Eureka对CAP理论的支持

    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 ...

  7. Zookeeper 和Eureka比较

    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)和P(分区容错性).由于分区容错性P在是分布式系统中必须要保证的, ...

  8. zookeeper和Eureka的区别

    RDBMS==>(MySql,Oracle,SqlServer等关系型数据库)遵循的原则是:ACID原则 A:Atomicity 原子性 C:Consistency 一致性 I:Isolatio ...

  9. zookeeper代替eureka与springcloud整合

    注册中心 zookeeper: zookeeper是一个分布式协调工具,可以实现注册中心功能 关闭Linux服务器防火墙后启动zookeeper服务器 zookeeper服务器取代Eureka服务器, ...

随机推荐

  1. Problem A: 选举 解题报告

    Problem A: 选举 题意 给出一个投票过程.有\(n\)个选民和\(m\)个候选人,每个选民\(i\)有个不重且有序的可投集合\(\{a_i\}\). 对于第一轮投票,选民\(i\)会投给\( ...

  2. MFC:ID命名和数字约定

    今天早上双击一个刚刚编译完成的应用程序,界面刚刚显示,又自动触发了一个菜单事件,打开了一个网页.真的很意外.关闭窗口,再次双击,又自动打开了一个网页,再关闭,再双击,又不自动打开网页了.这是什么情况? ...

  3. Python之旅:MySQL系列

    第一篇:初识数据库 第二篇:库操作 第三篇:表操作 第四篇:数据操作 第五篇:索引原理与慢查询优化 第六篇:数据备份.pymysql模块 第七篇:视图.触发器.事务.存储过程.函数 第八篇:ORM框架 ...

  4. activiti 用户手册中 10分钟 小例子 简单代码搭建 及 其中的 各种坑

    看mossle的 5.16 用户手册中的  快速起步:10分钟教程 想自己跑一下,虽然官方文档已经写的非常详细了,但是实际操作中还是遇到各种坑,这里记录下来. 首先官网下载最新的 5版本 full G ...

  5. linux c 编程 ------ 程序入口参数,即 main 参数

    #include <stdio.h> int main(int argc, char *argv[]) { printf(]); int i = argc; printf("th ...

  6. bzoj千题计划239:bzoj4069: [Apio2015]巴厘岛的雕塑

    http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=4069 a!=1: 从高位到低位一位一位的算 记录下哪些位必须为0 dp[i][j] 表示前i个数分为 ...

  7. 判断线段之间的关系(D - Intersecting Lines POJ - 1269 )

    题目链接:https://vjudge.net/contest/276358#problem/D 题目大意:每一次给你两条直线,然后问你这两条直线的关系(平行,共线,相交(输出交点)). 具体思路:先 ...

  8. Python 入门基础5 --元组、字典、集合

    今日目录: 一.元组 二.字典 三.集合 四.后期添加内容 一.元组 1.定义 t1 = () # 参数为for可以循环的对象(可迭代对象) 思考: 如何定义一个只有一个值的元组? ("li ...

  9. CSS position:absolute浅析

    一.绝对定位的特征 绝对定位有着与浮动一样的特性,即包裹性和破坏性. 就破坏性而言,浮动仅仅破坏了元素的高度,保留了元素的宽度:而绝对定位的元素高度和宽度都没有了. 请看下面代码: <!DOCT ...

  10. 【干货】查看windows文件系统中的数据—利用簇号查看文件与恢复文件

    前面我们使用这个软件发现了很多删除掉的数据,今天来看看簇.FAT文件系统中,存在一个簇的链接,我知道了簇1在哪里就可以顺藤摸瓜恢复所有的信息. 这里使用FAT 12为例子,FAT其他万变不离其宗,甚至 ...