zk和eureka的区别(CAP原则)

本文探讨了Eureka和Zookeeper作为服务注册中心的区别。Eureka设计时更侧重于高可用性,即使部分节点失效,仍能提供服务;而Zookeeper在节点选举期间可能导致服务暂时不可用。Eureka的自我保护机制确保在大部分节点失联时,仍可提供基本服务,避免误删健康服务。

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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。

1 Zookeeper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。

zookeeper原理

zookeeper也可以作为注册中心,用于服务治理(zookeeper还有其他用途,例如:分布式事务锁等)   
每启动一个微服务,就会去zk中注册一个临时子节点,
例如:5台订单服务,4台商品服务
(5台订单服务在zk中的订单目录下创建的5个临时节点)
(4台商品服务在zk中的商品目录下创建的4个临时接点)

每当有一个服务down机,由于是临时接点,此节点会立即被删除,并通知订阅该服务的微服务更新服务列表
(zk上有watch,每当有节点更新,都会通知订阅该服务的微服务更新服务列表)

每当有一个新的微服务注册进来,就会在对应的目录下创建临时子节点,并通知订阅该服务的微服务更新服务列表
(zk上有watch,每当有节点更新,都会通知订阅该服务的微服务更新服务列表)

每个微服务30s向zk获取新的服务列表

 

2 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。

eureka原理

每一个微服务中都有eureka client,用于服务的注册于发现 (服务的注册:把自己注册到eureka server) (服务的发现:从eureka server获取自己需要的服务列表) 每一个微服务启动的时候,都需要去eureka server注册 当A服务需要调用B服务时,需要从eureka服务端获取B服务的服务列表,然后把列表缓存到本地,然后根据ribbon的客户端负载均衡规则,从服务列表中取到一个B服务,然后去调用此B服务 当A服务下次再此调用B服务时,如果发现本地已经存储了B的服务列表,就不需要再从eureka服务端获取B服务列表,直接根据ribbon的客户端负载均衡规则,从服务列表中取到一个B服务,然后去调用B服务 微服务,默认每30秒,就会从eureka服务端获取一次最新的服务列表 如果某台微服务down机,或者添加了几台机器, 此时eureka server会通知订阅他的客户端,并让客户端更新服务列表, 而且还会通知其他eureka server更新此信息 心跳检测,微服务每30秒向eureka server发送心跳, eureka server若90s之内都没有收到某个客户端的心跳,则认为此服务出了问题, 会从注册的服务列表中将其删除,并通知订阅它的客户端更新服务列表, 而且还会通知其他eureka server更新此信息 eureka server保护机制,通过打卡开关,可以让eureka server处于保护状态,主要是用于某eureka server由于网络或其他原因,导致接收不到其他微服务的心跳,此时不能盲目的将其他微服务从服务列表中删除。 具体规则:如果一段时间内,85%的服务都没有发送心跳,则此server进入保护状态,此状态下,可以正常接受注册,可以正常提供查询服务,但是不与其他server同步信息,也不会通知订阅它的客户端,这样就不会误杀其他微服务

3. 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。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/chihirotan/p/11366394.html

<think>嗯,用户想了解EurekaCAP原则的关系,以及在分布式系统中如何实现CAP原则的考虑。首先,我需要回忆一下CAP定理的基本内容。CAP定理指出,分布式系统无法同时满足一致性(Consistency)、可用性(Availability)分区容错性(Partition Tolerance),只能选择其中两个。Eureka作为Netflix开发的服务发现工具,通常在微服务架构中使用,所以它在CAP中的定位是什么? 我记得Eureka主要设计偏向于AP系统,即在发生网络分区时优先保证可用性分区容错性,而牺牲强一致性。这点ZooKeeper不同,ZooKeeper是CP系统,优先保证一致性分区容错性。接下来,我需要详细说明Eureka是如何实现AP的。例如,Eureka的节点之间通过异步复制来同步服务注册信息,这样即使出现网络问题,各节点仍然可以独立提供服务发现功能,尽管可能存在短暂的数据不一致。 然后,用户可能想知道在Eureka中实现CAP的具体机制。比如,客户端缓存、自我保护机制等。自我保护机制是Eureka的一个关键特性,当节点检测到大量服务实例心跳失败时,会进入保护模式,防止过多实例被注销,从而保证可用性。同时,服务实例的心跳续约客户端缓存机制也能在部分节点不可用时维持服务发现的可用性。 另外,用户可能关心在分布式系统中使用Eureka时的注意事项。比如,如何配置集群以确保高可用性,如何调整心跳间隔续约时间,以及如何处理网络分区时的数据不一致问题。需要提到Eureka的集群部署方式,通过相互注册多个Eureka Server节点来增强系统的容错能力。同时,可能存在的最终一致性问题客户端负载均衡策略的选择也需要说明。 还需要考虑引用相关的内容,可能参考Netflix的官方文档或者一些经典的分布式系统论文。例如,Eureka的官方文档中提到的设计选择,或者CAP定理的原始论文。确保引用的信息准确,并在适当的位置添加引用标识。 最后,生成的相关问题需要围绕EurekaCAP的扩展,比如与ZooKeeper的比较、实际应用中的配置调整、处理网络分区的方法等。这些问题应该能够帮助用户进一步深入理解EurekaCAP中的权衡实际应用中的考量。</think>### EurekaCAP原则的关系及实现分析 在分布式系统中,Eureka作为服务发现组件,其设计与CAP原则密切相关。根据CAP定理,分布式系统无法同时满足一致性(Consistency)、可用性(Availability)分区容错性(Partition Tolerance),而Eureka在设计上选择了**AP模式**(优先保障可用性分区容错性,弱化一致性)[^1]。 #### 1. EurekaCAP实现机制 - **可用性(Availability)** Eureka客户端(服务实例)通过定期向Eureka Server发送心跳(默认30秒)维持注册状态。即使Eureka Server集群部分节点宕机,客户端仍可通过本地缓存的服务列表继续通信[^2]。例如: ```java // 客户端配置示例:定义心跳间隔 eureka.instance.lease-renewal-interval-in-seconds=30 ``` - **分区容错性(Partition Tolerance)** Eureka Server采用去中心化集群架构,节点之间通过异步复制(Async Replication)同步注册表数据。即使发生网络分区,各节点仍可独立提供注册与查询服务。 - **一致性(Consistency)的妥协** 异步复制可能导致不同Eureka Server节点的数据短暂不一致,但客户端通过定时拉取最新注册表(默认30秒)实现最终一致性: $$ \text{客户端数据新鲜度} = \min(\text{拉取间隔}, \text{Server同步延迟}) $$ #### 2. 关键设计考量 - **自我保护机制** 当Eureka Server检测到超过阈值(如85%)的心跳丢失时,会触发保护模式,保留过期实例信息以避免大规模服务注销[^3]。 ```yaml # Eureka Server配置:关闭自我保护(生产环境不建议) eureka.server.enable-self-preservation=false ``` - **多级缓存设计** Eureka Server使用`ReadWriteCache``ReadOnlyCache`两级缓存减少并发竞争,同时通过定时任务更新只读缓存以平衡性能与一致性。 #### 3. 与ZooKeeper(CP系统)的对比 | 特性 | Eureka(AP) | ZooKeeper(CP) | |--------------------|-------------------|---------------------| | 数据一致性 | 最终一致性 | 强一致性(ZAB协议) | | 服务发现可用性 | 网络分区下仍可用 | 分区期间可能不可用 | | 适用场景 | 高可用微服务架构 | 配置管理、分布式锁 |
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