Eureka 服务发现
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。
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。
Eureka保证AP
Eureka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：
- 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；
- 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) ；
- 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。
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。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。
ZooKeeper作为发现服务的问题
ZooKeeper(注：ZooKeeper是著名Hadoop的一个子项目，旨在解决大规模分 布式应用场景下，服务协调同步(Coordinate Service)的问题;它可以为同在一个分布式系统中的其他服务提供：统一命名服务、配置管理、分布式锁服务、集群管理等功能)是个伟大的开源项目，它 很成熟，有相当大的社区来支持它的发展，而且在生产环境得到了广泛的使用;但是用它来做Service发现服务解决方案则是个错误。
在分布式系统领域有个著名的 CAP定理(C– 数据一致性;A-服务可用性;P-服务对网络分区故障的容错性，这三个特性在任何分布式系统中不能同时满足，最多同时满足两个);ZooKeeper是个 CP的，即任何时刻对ZooKeeper的访问请求能得到一致的数据结果，同时系统对网络分割具备容错性;但是它不能保证每次服务请求的可用性(注：也就 是在极端环境下，ZooKeeper可能会丢弃一些请求，消费者程序需要重新请求才能获得结果)。但是别忘了，ZooKeeper是分布式协调服务，它的 职责是保证数据(注：配置数据，状态数据)在其管辖下的所有服务之间保持同步、一致;所以就不难理解为什么ZooKeeper被设计成CP而不是AP特性 的了，如果是AP的，那么将会带来恐怖的后果(注：ZooKeeper就像交叉路口的信号灯一样，你能想象在交通要道突然信号灯失灵的情况吗?)。而且， 作为ZooKeeper的核心实现算法 Zab，就是解决了分布式系统下数据如何在多个服务之间保持同步问题的。
作为一个分布式协同服务，ZooKeeper非常好，但是对于Service发现服务来说就不合适了;因为对于Service发现服务来说就算是 返回了包含不实的信息的结果也比什么都不返回要好;再者，对于Service发现服务而言，宁可返回某服务5分钟之前在哪几个服务器上可用的信息，也不能 因为暂时的网络故障而找不到可用的服务器，而不返回任何结果。所以说，用ZooKeeper来做Service发现服务是肯定错误的，如果你这么用就惨 了!
而且更何况，如果被用作Service发现服务，ZooKeeper本身并没有正确的处理网络分割的问题;而在云端，网络分割问题跟其他类型的故障一样的确会发生;所以最好提前对这个问题做好100%的准备。就像 Jepsen在 ZooKeeper网站上发布的博客中所说：在ZooKeeper中，如果在同一个网络分区(partition)的节点数(nodes)数达不到 ZooKeeper选取Leader节点的“法定人数”时，它们就会从ZooKeeper中断开，当然同时也就不能提供Service发现服务了。
如果给ZooKeeper加上客户端缓存(注：给ZooKeeper节点配上本地缓存)或者其他类似技术的话可以缓解ZooKeeper因为网络故障造成节点同步信息错误的问题。 Pinterest与 Airbnb公 司就使用了这个方法来防止ZooKeeper故障发生。这种方式可以从表面上解决这个问题，具体地说，当部分或者所有节点跟ZooKeeper断开的情况 下，每个节点还可以从本地缓存中获取到数据;但是，即便如此，ZooKeeper下所有节点不可能保证任何时候都能缓存所有的服务注册信息。如果 ZooKeeper下所有节点都断开了，或者集群中出现了网络分割的故障(注：由于交换机故障导致交换机底下的子网间不能互访);那么ZooKeeper 会将它们都从自己管理范围中剔除出去，外界就不能访问到这些节点了，即便这些节点本身是“健康”的，可以正常提供服务的;所以导致到达这些节点的服务请求 被丢失了。(注：这也是为什么ZooKeeper不满足CAP中A的原因)
更深层次的原因是，ZooKeeper是按照CP原则构建的，也就是说它能保证每个节点的数据保持一致，而为ZooKeeper加上缓存的做法的 目的是为了让ZooKeeper变得更加可靠(available);但是，ZooKeeper设计的本意是保持节点的数据一致，也就是CP。所以，这样 一来，你可能既得不到一个数据一致的(CP)也得不到一个高可用的(AP)的Service发现服务了;因为，这相当于你在一个已有的CP系统上强制栓了 一个AP的系统，这在本质上就行不通的!一个Service发现服务应该从一开始就被设计成高可用的才行!
如果抛开CAP原理不管，正确的设置与维护ZooKeeper服务就非常的困难;错误会 经常发生， 导致很多工程被建立只是为了减轻维护ZooKeeper的难度。这些错误不仅存在与客户端而且还存在于ZooKeeper服务器本身。Knewton平台 很多故障就是由于ZooKeeper使用不当而导致的。那些看似简单的操作，如：正确的重建观察者(reestablishing watcher)、客户端Session与异常的处理与在ZK窗口中管理内存都是非常容易导致ZooKeeper出错的。同时，我们确实也遇到过 ZooKeeper的一些经典bug： ZooKeeper-1159 与 ZooKeeper-1576; 我们甚至在生产环境中遇到过ZooKeeper选举Leader节点失败的情况。这些问题之所以会出现，在于ZooKeeper需要管理与保障所管辖服务 群的Session与网络连接资源(注：这些资源的管理在分布式系统环境下是极其困难的);但是它不负责管理服务的发现，所以使用ZooKeeper当 Service发现服务得不偿失。
做出正确的选择：Eureka的成功
我们把Service发现服务从ZooKeeper切换到了Eureka平台，它是一个开 源的服务发现解决方案，由Netflix公司开发。(注：Eureka由两个组件组成：Eureka服务器和Eureka客户端。Eureka服务器用作 服务注册服务器。Eureka客户端是一个java客户端，用来简化与服务器的交互、作为轮询负载均衡器，并提供服务的故障切换支持。)Eureka一开 始就被设计成高可用与可伸缩的Service发现服务，这两个特点也是Netflix公司开发所有平台的两个特色。( 他们都在讨论Eureka)。自从切换工作开始到现在，我们实现了在生产环境中所有依赖于Eureka的产品没有下线维护的记录。我们也被告知过，在云平台做服务迁移注定要遇到失败;但是我们从这个例子中得到的经验是，一个优秀的Service发现服务在其中发挥了至关重要的作用!
首先，在Eureka平台中，如果某台服务器宕机，Eureka不会有类似于ZooKeeper的选举leader的过程;客户端请求会自动切换 到新的Eureka节点;当宕机的服务器重新恢复后，Eureka会再次将其纳入到服务器集群管理之中;而对于它来说，所有要做的无非是同步一些新的服务 注册信息而已。所以，再也不用担心有“掉队”的服务器恢复以后，会从Eureka服务器集群中剔除出去的风险了。Eureka甚至被设计用来应付范围更广 的网络分割故障，并实现“0”宕机维护需求。当网络分割故障发生时，每个Eureka节点，会持续的对外提供服务(注：ZooKeeper不会)：接收新 的服务注册同时将它们提供给下游的服务发现请求。这样一来，就可以实现在同一个子网中(same side of partition)，新发布的服务仍然可以被发现与访问。
但是，Eureka做到的不止这些。正常配置下，Eureka内置了心跳服务，用于淘汰一些“濒死”的服务器;如果在Eureka中注册的服务， 它的“心跳”变得迟缓时，Eureka会将其整个剔除出管理范围(这点有点像ZooKeeper的做法)。这是个很好的功能，但是当网络分割故障发生时， 这也是非常危险的;因为，那些因为网络问题(注：心跳慢被剔除了)而被剔除出去的服务器本身是很”健康“的，只是因为网络分割故障把Eureka集群分割 成了独立的子网而不能互访而已。
幸运的是，Netflix考虑到了这个缺陷。如果Eureka服务节点在短时间里丢失了大量的心跳连接(注：可能发生了网络故障)，那么这个 Eureka节点会进入”自我保护模式“，同时保留那些“心跳死亡“的服务注册信息不过期。此时，这个Eureka节点对于新的服务还能提供注册服务，对 于”死亡“的仍然保留，以防还有客户端向其发起请求。当网络故障恢复后，这个Eureka节点会退出”自我保护模式“。所以Eureka的哲学是，同时保 留”好数据“与”坏数据“总比丢掉任何”好数据“要更好，所以这种模式在实践中非常有效。
最后，Eureka还有客户端缓存功能(注：Eureka分为客户端程序与服务器端程序两个部分，客户端程序负责向外提供注册与发现服务接口)。 所以即便Eureka集群中所有节点都失效，或者发生网络分割故障导致客户端不能访问任何一台Eureka服务器;Eureka服务的消费者仍然可以通过 Eureka客户端缓存来获取现有的服务注册信息。甚至最极端的环境下，所有正常的Eureka节点都不对请求产生相应，也没有更好的服务器解决方案来解 决这种问题时;得益于Eureka的客户端缓存技术，消费者服务仍然可以通过Eureka客户端查询与获取注册服务信息，这点很重要。
Eureka的构架保证了它能够成为Service发现服务。它相对与ZooKeeper来说剔除了Leader节点的选取或者事务日志机制，这 样做有利于减少使用者维护的难度也保证了Eureka的在运行时的健壮性。而且Eureka就是为发现服务所设计的，它有独立的客户端程序库，同时提供心 跳服务、服务健康监测、自动发布服务与自动刷新缓存的功能。但是，如果使用ZooKeeper你必须自己来实现这些功能。Eureka的所有库都是开源 的，所有人都能看到与使用这些源代码，这比那些只有一两个人能看或者维护的客户端库要好。
维护Eureka服务器也非常的简单，比如，切换一个节点只需要在现有EIP下移除一个现有的节点然后添加一个新的就行。Eureka提供了一个 web-based的图形化的运维界面，在这个界面中可以查看Eureka所管理的注册服务的运行状态信息：是否健康，运行日志等。Eureka甚至提供 了Restful-API接口，方便第三方程序集成Eureka的功能。
