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RDBMS (Mysql、Oracle、sqlServer)=>ACID
NoSQL(redis、mongdb)=> CAP
A(Atomicity)原子性
C(Consistency) 一致性
I (Isolation)隔离性
D(Durability)持久性
C(Consistency)强一致性
A(Availability)可用性
P(Partition tolerance)分区容错性
CAP的三进二:CA、AP、CP
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
根据CAP原理,将NoSQL数据库分成了满足CA原则,满足CP原则和满足AP原则三大类:
CA:单点集群,满足一致性,可用性的系统,通常可扩展性较差
CP:满足一致性,分区容错性的系统,通常性能不是特别高
AP:满足可用性,分区容错性的系统,通常可能对一致性要求低一些
Zookeeper保证的是CP(标黑的不是说的zk)
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,因为网络问题使得zk集群失去master节点是较大概率会发生的事件,虽然服务最终能够恢复,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。
Eureka保证的是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注册时,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,就能保住注册服务的可用性,只不过查到的信息可能不是最新的,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:
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
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<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-ribbon</artifactId>
<version>1.4.6.RELEASE</version>
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<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-eureka</artifactId>
<version>1.4.6.RELEASE</version>
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springcloud(Ribbon客户端负载均衡的工具)二
原文:https://www.cnblogs.com/kaka-qiqi/p/14617934.html