CAP

CAP 原則指的是在一個分散式系統中，Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分割槽容錯性），三者不可兼得

在分散式架構裡, P必須有

 Zookeeper保證C P

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資訊，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節點因為網路故障與其他節點失去聯絡時，剩餘節點會重新進行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叢集都是不可用的，這就導致在選舉期間註冊服務癱瘓。在雲部署的環境下，因網路問題使得zk叢集失去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A P

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，剩餘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註冊或如果發現連線失敗，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)，只不過查到的資訊可能不是最新的(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，那麼Eureka就認為客戶端與註冊中心出現了網路故障，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

2. Eureka仍然能夠接受新服務的註冊和查詢請求，但是不會被同步到其它節點上(即保證當前節點依然可用)

3. 當網路穩定時，當前例項新的註冊資訊會被同步到其它節點中

因此， Eureka可以很好的應對因網路故障導致部分節點失去聯絡的情況，而不會像zookeeper那樣使整