分布式架构之CAP理论/AP架构/CP架构

上一篇梳理一下 CAP定理：https://blog.youkuaiyun.com/Soinice/article/details/96782876

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。

因此： 
Zookeeper保证的是CP， 
Eureka则是AP。

但是对CAP/AP/CP很不理解，于是查阅资料，做一个简单的了解。

Zoopkeeper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，但是不能接受服务直接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会出现这样的一种情况，当master节点因网路故障与其他节点失去联系时，剩余的节点会重新进行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集群是都是不可用的，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

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注册时如果发现连接失败，则会自动切换至其他的节点，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有收到心跳而应该过期