背景
在这边文章 中，我们将用我们在实践中遇到的问题来说明，为什么使用ZooKeeper做Service发现服务是个错误。
服务部署环境
让我们从头开始梳理。我们在部署服务的时候，应该首先考虑服务部署的平台（平台环境），然后才能考虑平台上跑的软件 系统或者如何在选定的平台上自己构建一套系统。例如，对于云部署平台来说，平台在硬件层面的伸缩（注：作者应该指的是系统的冗余性设计，即系统遇到单点失 效问题，能够快速切换到其他节点完成任务）与如何应对网络故障是首先要考虑的。当你的服务运行在大量服务器构建的集群之上时（注：原话为大量可替换设 备），则肯定会出现单点故障的问题。对于knewton来说，我们虽然是部署在AWS上的，但是在过往的运维中，我们也遇到过形形色色的故障；所以，你应 该把系统设计成“故障开放型”（expecting failure）的。其实有很多同样使用AWS的 公司跟我们遇到了（同时有很多 书是介绍这方面的）相似的问题。你必须能够提前预料到平台可能会出现的问题如：意外故障（注：原文为box failure，只能意会到作者指的是意外弹出的错误提示框），高延迟与 网络分割问题（注：原文为network partitions。意思是当网络交换机出故障会导致不同子网间通讯中断）——同时我们要能构建足够弹性的系统来应对它们的发生。
永远不要期望你部署服务的平台跟其他人是一样的！当然，如果你在独自运维一个数据中心，你可能会花很多时间与钱来避免硬件故障与网络分割问题，这 是另一种情况了；但是在云计算平台中，如AWS，会产生不同的问题以及不同的解决方式。当你实际使用时你就会明白，但是，你最好提前应对它们（注：指的是 上一节说的意外故障、高延迟与网络分割问题）的发生。
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。
结论
关于Service发现服务通过本文我们想说明两点：1、留意服务运行的硬件平台；2、时刻关注你要解决的问题，然后决定 使用什么平台。Knewton就是从这两个方面考虑使用Eureka替换ZooKeeper来作为service发现服务的。云部署平台是充满不可靠性 的，Eureka可以应对这些缺陷；同时Service发现服务必须同时具备高可靠性与高弹性，Eureke就是我们想要的！
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