Zookeeper 和 Eureka 的区别

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在 Spring Cloud Netflix 中可以使用 Eureka 作为注册中心,但是也可以通过配置的方式使用 Zookeeper 作为配置中心,既然都支持,就需要知道两者的区别。

CAP 理论(分布式一致性定理)

著名的 CAP 理论指出,一个分布式系统不可能同时满足 C(Consistency,一致性)、A(Availability,可用性),P(Partition-tolerance,分区容错性)。

由于分区容错性在分布式系统中是必须要保证的,因此只能在 A 和 C 之间进行权衡。

在此 Zookeeper 保证的是 CP,而 Eureka 则是 AP


C(Consistency,一致性)

在分布式系统中,是否立即达到数据同步的效果(平时多说的强一致性)。

在分布式系统一定最终会一致的。如果请求时,整个分布式系统同步后才返回结果,叫做强一致性(满足一致性)。

如果先返回结果,在一定时间后才实现一致性就叫做弱一致性。



A(Availability,可用性)

在分布式系统中,其中一些节点出现问题,整个整体是否还可用。



P(Partition-tolerance,分区容错性)

在分布式系统中,是否可以在有限的时间内达到数据一致性的效果,如果因为网络等问题最终没有达到一致性,这时称为出现分区错误。



Zookeeper 保证 CP

在 Zookeeper 集群中,Zookeeper 的数据保证的是一致性。

当 Leader 出现问题时,整个 Zookeeper 不可用,需要花费 30~120 s 来进行重新选择 leader,当 leader 选举成功以后才能进行访问整个 Zookeeper 集群。

通过这点也可以看出 Zookeeper 是强一致性的,集群所有节点必须能通信,才能用集群。

虽然这样集群数据安全了,但是可用性大大降低了。

而作为注册中心来说可用性是很重要的。


Eureka 保证 AP

Eureka 发现了 Zookeeper 的问题,所以它舍弃了 Zookeeper 中的强一致性,而保证了可用性。

在 Eureka 集群中所有的节点都是保存完整的信息的,当 Eureka Client 向 Eureka 中注册信息时,如果发现节点不可用,会自动切换到另一台 Eureka Server,也就是说整个集群中即使只有一个 Eureka Server 可用,那么整个集群也是可用的。

同时 Eureka 的自我保护机制也是实现可用性非常重要的体现。


Zookeeper 和 Eureka 对比(最完整的对比)

对比项 Zookeeper Eureka
CAP CP AP
Dubbo 集成 已支持 -
Spring Cloud 集成 已支持 已支持
kv(键值对)服务 支持 - Zookeeper 支持数据存储

Eureka 不支持

使用接口(多语言能力)

Java、Python、C……

提供客户端

(zkClient、Curator)

HTTP 协议

(跨语言)

ZK 的跨语言支持比较弱
watch 支持 支持 支持 什么是 watch 支持?

就是客户端监听服务端的变化情况。

Zookeeper 通过订阅监听来实现;

Eureka 通过轮询的方式来实现。

集群监控 - metrics metrics,运维者可以收集并报警这些度量信息达到监控目的