eureka 和zookeeper 区别 优势【转】

作为服务注册中心,Eureka比Zookeeper好在哪里

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。

4.1 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。

4.2 Eureka保证AP

Eureka看明白了这一点,因此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: 
1. 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 
2. 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) 
3. 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。

5. 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。不过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。

时间: 2024-08-30 09:18:31

eureka 和zookeeper 区别 优势【转】的相关文章

Eureka与Zookeeper的区别

作为服务注册中心,Eureka比Zookeeper好在哪里 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P是在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. 因此 Zookeeper保证的是CP 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

eureka和ZooKeeper的区别

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

Eureka对比Zookeeper、CAP定理

eureka对比Zookeeper: Zookeeper在设计的时候遵循的是CP原则,即一致性,Zookeeper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Zookeeper集群是不可用的,这就导致在选举期间注册服务处于瘫痪状态,在云部署的环境下,因网络环境使Zookeeper集群失去master节点是较大概率发生的事情,虽然服务能够最终恢复,但是漫长的选举时间导致

Eureka与zookeeper

Eureka的优势 1.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"

Springcloud 的Eureka和ZooKeeper比较

关于CAP理论,可以去看看阮一峰的文章[http://www.ruanyifeng.com/blog/2018/07/cap.html] C(一致性)A(可用性)P(分区容错性) ZooKeeper: zookeeper保证了cp(一致性.分区容错性),但是作为服务注册中心,我们可以容忍注册中心返回的是几分钟以前的注册信息.但是服务中心却必须保证可用性, 即服务注册中心对于高可用性的需求高于一致性.对于可用性,zookeeper有一个leader选举方案.当master主节点宕机与其他节点失去联

Eureka 与 ZooKeeper(一)

CAP理论:c 强一致性 a 可用性 p 分区容错性 ZooKeeper遵循的是CP,  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

Eureka比Zookeeper好在哪里?

Eureka遵守AP,Zookeeper遵守CP RDBMS(oracle/mysql.sqlServer) ====> ACID, 关系型数据库遵循ACID原则: NoSQL(redis/mongodb)====> CAP 一.ACID的介绍 ACID分别为: 原子性(Automicity):事务里面的所有操作,要么全部做完,要么全不做:事务成功的条件是事务里面的所有操作都成功,只要有一个操作失败,整个事务就失败,需要回滚: 一致性(Consistency):数据库要一直处于一致的状态,事务

【Eureka篇三】Eureka比Zookeeper好在哪里?(8)

Eureka遵守AP,Zookeeper遵守CP RDBMS(oracle/mysql.sqlServer) ====> ACID, 关系型数据库遵循ACID原则 NoSQL(redis/mongodb)====> CAP 一.ACID的介绍 原子性(Automicity):事务里面的所有操作,要么全部做完,要么全不做:事务成功的条件是事务里面的所有操作都成功,只要有一个操作失败,整个事务就失败,需要回滚: 一致性(Consistency):数据库要一直处于一致的状态,事务的运行不会改变数据库

服务注册中心,Eureka与Zookeeper比较

转自https://my.oschina.net/thinwonton/blog/1622905 1. 前言 服务注册中心,给客户端提供可供调用的服务列表,客户端在进行远程服务调用时,根据服务列表然后选择服务提供方的服务地址进行服务调用.服务注册中心在分布式系统中大量应用,是分布式系统中不可或缺的组件,例如rocketmq的name server,hdfs中的namenode,dubbo中的zk注册中心,spring cloud中的服务注册中心eureka. 在spring cloud中,除了可