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做程序员的，对Spring和Cloud一定不会感到陌生

如何才能实打实的消化它们呢

接下来沃师傅将会告诉你，如何夯实Spring Cloud

CAP理论

在总结两者的区别之前，我们先来看一个 CAP 理论。什么叫 CAP 理论呢？CAP 理论是由 Eric Brewer 教授提出，是分布式系统中的一个重要的概念。具体如下：

C（Consistency）：数据一致性。大家都知道，分布式系统中，数据会有副本。由于网络或者机器故障等因素，可能有些副本数据写入正确，有些却写入错误或者失败，这样就导致了数据的不一致了。而满足数据一致性规则，就是保证所有数据都要同步。

A（Availability）：可用性。我们需要获取什么数据时，都能够正常的获取到想要的数据（当然，允许可接受范围内的网络延迟），也就是说，要保证任何时候请求数据都能够正常响应。

P（Partition Tolerance）：分区容错性。当网络通信发生故障时，集群仍然可用，不会因为某个节点挂了或者存在问题，而影响整个系统的正常运作。对于分布式系统来说，出现网络分区是不可避免的，因此分区容错性是必须要具备的，也就是说，CAP三者，P是必须的，是个客观存在的事实，不可避免，也无法绕过。

zookeeper的CP原则

对于 zookeeper 来书，它是 CP 的。也就是说，zookeeper 是保证数据的一致性的，但是这里还需要注意一点是，zookeeper 它不是强一致的，什么意思呢？打个比方，现在客户端 A 提交一个写操作，zookeeper 在过半数节点操作成功之后就可以返回，但此时，客户端 B 的读操作请求的是 A 写曹操尚未同步到的节点，那么读取的就不是 A 最新提交的数据了。

那如何保证强一致性呢？我们可以在读取数据的时候先执行一下sync 操作，即与 leader 节点先同步一下数据，再去取，这样才能保证数据的强一致性。

但是 zookeeper 也有个缺陷，刚刚提到了 leader 节点，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 zookeeper 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 zookeeper 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。比如双十一当天，那就是灾难性的。

Eureka的AP原则

大规模网络部署时，失败是在所难免的，因此我们无法回避这个问题。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。

Eureka 在被设计的时候，就考虑到了这一点，因此在设计时优先保证可用性，这就是 AP 原则。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（即保证A原则），只不过查到的信息可能不是最新的（不保证B原则）。

正因为应用实例的注册信息在集群的所有节点间并不是强一致的，所以需要客户端能够支持负载均衡以及失败重试。在 Netflix 的生态中，ribbon 可以提供这个功能。

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。

作为服务注册中心，最重要的是要保证可用性，可以接收段时间内数据不一致的情况。个人觉得 Eureka 作为单纯的服务注册中心来说要比 zookeeper 更加“专业”一点。

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