一致性(Consistency) (所有節點在同一時間具有相同的數據)
可用性(Availability) (保證每個請求不管成功或者失敗都有響應)
分隔容忍(Partition tolerance) (系統中任意信息的丟失或失敗不會影響系統的繼續運作)

關於P的理解，我覺得是在整個系統中某個部分，掛掉了，或者宕機了，並不影響整個系統的運作或者說使用，而可用性是，某個系統的某個節點掛了，但是並不影響系統的接受或者發出請求，CAP 不可能都取，只能取其中2個

原因是如果C是第一需求的話，那麽會影響A的性能，因為要數據同步，不然請求結果會有差異，但是數據同步會消耗時間，期間可用性就會降低。如果A是第一需求，那麽只要有一個服務在，就能正常接受請求，但是對與返回結果變不能保證，原因是，在分布式部署的時候，數據一致的過程不可能想切線路那麽快。再如果，同事滿足一致性和可用性，那麽分區容錯就很難保證了，也就是單點，也是分布式的基本核心，好了，明白這些理論，就可以在相應的場景選取服務註冊與發現了

Zookeeper保證CP

當向註冊中心查詢服務列表時，我們可以容忍註冊中心返回的是幾分鐘以前的註冊信息，但不能接受服務直接down掉不可用。也就是說，服務註冊功能對可用性的要求要高於一致性。但是zk會出現這樣一種情況，當master節點因為網絡故障與其他節點失去聯系時，剩余節點會重新進行leader選舉。問題在於，選舉leader的時間太長，30 ~ 120s, 且選舉期間整個zk集群都是不可用的，這就導致在選舉期間註冊服務癱瘓。在雲部署的環境下，因網絡問題使得zk集群失去master節點是較大概率會發生的事，雖然服務能夠最終恢復，但是漫長的選舉時間導致的註冊長期不可用是不能容忍的。

Eureka保證AP

Eureka看明白了這一點，因此在設計時就優先保證可用性。Eureka各個節點都是平等的，幾個節點掛掉不會影響正常節點的工作，剩余的節點依然可以提供註冊和查詢服務。而Eureka的客戶端在向某個Eureka註冊或時如果發現連接失敗，則會自動切換至其它節點，只要有一臺Eureka還在，就能保證註冊服務可用(保證可用性)，只不過查到的信息可能不是最新的(不保證強一致性)。除此之外，Eureka還有一種自我保護機制，如果在15分鐘內超過85%的節點都沒有正常的心跳，那麽Eureka就認為客戶端與註冊中心出現了網絡故障，此時會出現以下幾種情況：
1. Eureka不再從註冊列表中移除因為長時間沒收到心跳而應該過期的服務

因此， Eureka可以很好的應對因網絡故障導致部分節點失去聯系的情況，而不會像zookeeper那樣使整個註冊服務癱瘓。

Consul 保證CA

也能提供較高的可用性，並能 k-v store 服務保證一致性 CA 類型的場景

etcd 保證CP

etcd是一個采用HTTP協議的健/值對存儲系統，它是一個分布式和功能層次配置系統，可用於構建服務發現系統。其很容易部署、安裝和使用，提供了可靠的數據持久化特性。它是安全的並且文檔也十分齊全。

etcd比Zookeeper是比更好的選擇，因為它很簡單，然而，它需要搭配一些第三方工具才可以提供服務發現功能。

CAP理論以及服務註冊與發現