Zookeeper和Eureka有哪些区别?
CAP定理
2000年,加州大学的计算机科学家 Eric Brewer提出了CAP猜想 2002 年,麻省理工学院的 Seth Gilbert 和 Nancy Lynch 从理论上证明了 CAP 猜想,CAP猜想成为了CAP定理
「CAP定理,简单来说就是分布式系统不可能同时满足Consistency 一致性、Availability 可用性、Partition Tolerance 分区容错性三个要素」
Consistency 一致性
一致性的含义为,在节点的任意时刻,访问任意节点返回的数据是一致的。即Client端写入一个数据后,Server端将数据同步到整个系统,从而保证系统的数据都相同
Availability 可用性
可用性的含义为,集群能够对用户的请求给予响应。
Partition Tolerance 分区容错性
分区容错的含义为,当出现分区故障时,系统仍要对外提供服务。分布式系统中,每个服务节点都是不可靠的,当某些节点出现异常时,或者节点之间的通讯产生异常时,整个系统就产生了分区问题,分布式系统中分区问题是客观存在的。
CAP权衡
CA
CP
❝在网络分区发生时,两个分布式节点之间无法进行通信,我们对一个节点进行的修改操作将无法同步到另外一个节点,所以数据的「一致性」将无法满足,因为两个分布式节点的数据不再保持一致。除非我们牺牲「可用性」,也就是暂停分布式节点服务,在网络分区发生时,不再提供修改数据的功能,直到网络状况完全恢复正常再继续对外提供服务❞
「当选择CP时,相当于放弃系统的可用性,换取一致性」。zookeeper是选择了CP的系统
角色 | 作用 |
---|---|
Leader | 事务请求的唯一调度者和处理者 (事务请求为除查询之外的请求) |
Follower | 处理非事务请求,参与Leader选举投票 |
Observer | 处理非事务请求,不参与选举投票 |
在Leader服务器失效时,会重新从Follower服务器中选举一个新的服务器作为Leader服务器。「在重新选举Leader服务器的过程中,事务请求会被挂起,选举完Leader服务器之后才会执行这些请求」。即为了保证一致性,放弃了系统的可用性
AP
「当选择AP时,相当于放弃系统一致性,换取可用性」。eureka是选择了AP的系统
和zookeeper集群中有三种角色不同的是,eureka集群中每个节点扮演相同的角色,他们通过互相注册的方式来感知对方的存在,当有注册信息时,他们会同步给集群内的其他节点。下面我从源码角度分析一下eureka是如何放弃一致性来保证可用性的(放心,不会放源码的,说一下大概思路。源码也比较简单,有兴趣的可以看我写的博客https://blog.csdn.net/zzti_erlie/article/details/104088914)
eureka注册中心的信息保存在AbstractInstanceRegistry类的成员变量中
// AbstractInstanceRegistry
privatefinal ConcurrentHashMap<String, Map<String, Lease<InstanceInfo>>> registry
= new ConcurrentHashMap<String, Map<String, Lease<InstanceInfo>>>();
就是一个双层map,这个双层map也很好理解。最外层是服务名,里面是一个具体的实例名当有服务往eureka上注册时,注册信息会被保存在map中,同时会把信息同步给其他的节点。此时有可能有些节点不可用了,或者网络故障,并没有收到信息,此时集群节点内的信息可能是不一致的。
当客户端从某个eureka节点获取信息失败,或者注册失败,会自动切换到另一个eureka节点。只要有一台eureka节点可用,就能保证注册服务可用。
Zookeeper和Eureka的区别
最后总结一下两者的区别
Zookeeper | Eureka | |
---|---|---|
设计原则 | CP | AP |
优点 | 数据最终一致 | 服务高可用 |
缺点 | 选举leader过程中集群不可用 | 服务节点间的数据可能不一致 |
适用场景 | 对数据一致性要求较高 | 对注册中心服务可用性要求较高 |
关键词
分布式系统
数据
一致性
可用性
服务器
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