spring cloud（第三部）註冊中心的選擇

CP與AP的概念

• 什麼是CAP
  CAP原則又稱CAP定理，指的是在一個分佈式系統中，Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分區容錯性），三者不可兼得

zookeeper與eureka

• 特性比較
  

• 應用場景分析
  一、從功能上看，eureka的定位是做爲一個註冊中心存在，而對於zookeeper，服務註冊只是它的一個基礎功能
  二、eureka和zookeeper同樣，均可以組成高可用的集羣，eureka的各個節點屬於平等地位，而zookeeper集羣的各節點具備主從的區別，不一樣的角色承擔不一樣任務
  三、zookeeper經過zab協議實現了paxos算法，具備數據的強一致性，由於這些特性，因此它具備分佈式鎖和分佈式隊列的支持，zookeeper特有的watcher註冊監聽機制，因此也使它具有了服務協調的應用場景

註冊中心的選擇

• zookeeper適合微服務的場景嗎
  它實現了強一致性，原理參考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25594630   當leader發生宕機之後，須要從新選舉出一個新的leader出來，重要的是須要保證節點的數據一致性，須要通過一些列的流程如：投票初始化、廣播、數據比較、數據同步等，比較耗時，在這期間不能對外提供服務，對於微服務來講，出現暫時的註冊中心不可用

• 微服務的場景下eureka更合適
  eureka的各級節點不存在主從概念，徹底對等，當某些節點宕機後，仍然能夠從可用的eureka server獲取服務列表、註冊新的服務，只是不能保證各server的服務列表是最新的（不保證強一致）

• zookeeper的強一致性適用在哪裏
  zookeeper在hadoop等大數據生態下是風生水起，是由watcher機制、持久化、一致性等的緣由決定的，不是做爲一個孤立的註冊中心存在的。
  舉例：在hbase中有一個關於RootRegion的管理，它就是存在zookeeper中的，有什麼用途呢？就是咱們的client查詢一個數據的時候，先須要查詢RootRegion，從其內找到數據存儲位置，假如不能保證強一致性，會致使什麼嚴重後果？有可能會致使讀取元數據的時候取不到資源位置，直接找不到咱們須要的數據，這對於一個存儲系統來講是簡直不能接受的。

• 關於註冊的總結
  dubbo註冊的是細粒度的服務（ip+port+service）
  spring cloud的註冊服務，指的是粗粒度的服務（ip+port）,由於它暴露的是http層面的，提供了http接口即意味着暴露