《Eureka与ZooKeeper的比较》由会员分享，可在线阅读，更多相关《Eureka与ZooKeeper的比较（8页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、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，除了可以使用eureka作为注册中心外，还可以通过配置的方式使用zookeeper作为注册中心。既然这样，我们该如何选择注册中心的实现呢？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
2、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。2. 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
3、。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。3. Eureka保证APEureka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
4、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。4. 更深入的探讨下面转发一篇更深入探讨zookeeper与eureka作为注册中心区别的问题，文章转发自http
5、:/dockone.io/article/78，该文翻译了国外的一篇文章。4.1 为什么不应该使用ZooKeeper做服务发现【编者的话】本文作者通过ZooKeeper与Eureka作为Service发现服务（注：WebServices体系中的UDDI就是个发现服务）的优劣对比，分享了Knewton在云计算平台部署服务的经验。本文虽然略显偏激，但是看得出Knewton在云平台方面是非常有经验的，这篇文章从实践角度出发分别从云平台特点、CAP原理以及运维三个方面对比了ZooKeeper与Eureka两个系统作为发布服务的优劣，并提出了在云平台构建发现服务的方法论。4.2 背景很多公司选择使用Zo
6、oKeeper作为Service发现服务（Service Discovery），但是在构建Knewton（Knewton是一个提供个性化教育平台的公司、学校和出版商可以通过Knewton平台为学生提供自适应的学习材料）平台时，我们发现这是个根本性的错误。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。4.3 请留意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
7、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
8、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。4.4 ZooKeeper作为发现服务的问题ZooKeeper（注：ZooKeeper
9、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
10、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
11、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
12、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
13、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
14、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
15、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
16、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。4.5 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
