zookeeper和eureka哪个更好？
1、cap理论
一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性，可用性和分区容错性这三个需求
c：数据一致性：保证所有数据都要同步
a：可用性：要保证任何时候请求数据都能够正常响应
p：分区容错性：当网络通信发生故障时，集群仍然可用，不会因为某个节点挂了或者存在问题，而影响整个系统的正常运作
对于分布式系统来说，出现网络分区是不可避免的，因此分区容错性是必须要具备的，也就是说，cap三者，p是必须的
2、zookeeper保证cp原则
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高于一致性。但是zookeeper会出现一种情况，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集群都是不可用的，这就导致在选举期间服务瘫痪。在云部署的环境下，因网络问题使得zookeeper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
3、eureka保证ap原则
eureka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注册或是如果发现连接失败，则会自动切换至其他节点，只要有一台eureka还在，就能保证注册服务可用（保证高可用），只不过查询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他节点上（即保证当前节点仍然可用）
3.当网络稳定时，当前实例新的注册信息会被同步到其他节点中
因此，eureka可以很好的应对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
总结
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