spring cloud（第三部）注册中心的选择

CP与AP的概念

• 什么是CAP
  CAP原则又称CAP定理，指的是在一个分布式系统中，Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），三者不可兼得

zookeeper与eureka

• 特性比较
  

• 应用场景分析
  一、从功能上看，eureka的定位是做为一个注册中心存在，而对于zookeeper，服务注册只是它的一个基础功能
  二、eureka和zookeeper同样，均可以组成高可用的集群，eureka的各个节点属于平等地位，而zookeeper集群的各节点具备主从的区别，不一样的角色承担不一样任务
  三、zookeeper经过zab协议实现了paxos算法，具备数据的强一致性，由于这些特性，因此它具备分布式锁和分布式队列的支持，zookeeper特有的watcher注册监听机制，因此也使它具有了服务协调的应用场景

注册中心的选择

• zookeeper适合微服务的场景吗
  它实现了强一致性，原理参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25594630   当leader发生宕机之后，须要从新选举出一个新的leader出来，重要的是须要保证节点的数据一致性，须要通过一些列的流程如：投票初始化、广播、数据比较、数据同步等，比较耗时，在这期间不能对外提供服务，对于微服务来讲，出现暂时的注册中心不可用

• 微服务的场景下eureka更合适
  eureka的各级节点不存在主从概念，彻底对等，当某些节点宕机后，仍然能够从可用的eureka server获取服务列表、注册新的服务，只是不能保证各server的服务列表是最新的（不保证强一致）

• zookeeper的强一致性适用在哪里
  zookeeper在hadoop等大数据生态下是风生水起，是由watcher机制、持久化、一致性等的缘由决定的，不是做为一个孤立的注册中心存在的。
  举例：在hbase中有一个关于RootRegion的管理，它就是存在zookeeper中的，有什么用途呢？就是咱们的client查询一个数据的时候，先须要查询RootRegion，从其内找到数据存储位置，假如不能保证强一致性，会致使什么严重后果？有可能会致使读取元数据的时候取不到资源位置，直接找不到咱们须要的数据，这对于一个存储系统来讲是简直不能接受的。

• 关于注册的总结
  dubbo注册的是细粒度的服务（ip+port+service）
  spring cloud的注册服务，指的是粗粒度的服务（ip+port）,由于它暴露的是http层面的，提供了http接口即意味着暴露