一. CAP理论概述

分布式领域中存在CAP理论，且该理论已被证明：任何分布式系统只可同时满足两点，无法三者兼顾。

1. C：Consistency，一致性，数据一致更新，所有数据变动都是同步的。
2. A：Availability，可用性，系统具有好的响应性能。
3. P：Partition tolerance，分区容错性。

因此，将精力浪费在思考如何设计能满足三者的完美系统上是愚钝的，应该根据应用场景进行适当取舍。

（1）一致性

　　一致性是指从系统外部读取系统内部的数据时，在一定约束条件下相同，即数据变动在系统内部各节点应该是同步的。根据一致性的强弱程度不同，可以将一致性级别分为如下几种：

1. 强一致性（strong consistency）。任何时刻，任何用户都能读取到最近一次成功更新的数据。
2. 单调一致性（monotonic consistency）。任何时刻，任何用户一旦读到某个数据在某次更新后的值，那么就不会再读到比这个值更旧的值。也就是说，可获取的数据顺序必是单调递增的。
3. 会话一致性（session consistency）。任何用户在某次会话中，一旦读到某个数据在某次更新后的值，那么在本次会话中就不会再读到比这值更旧的值　　 会话一致性是在单调一致性的基础上进一步放松约束，只保证单个用户单个会话内的单调性，在不同用户或同一用户不同会话间则没有保障。示例case：php的session概念。
4. 最终一致性（eventual consistency）。用户只能读到某次更新后的值，但系统保证数据将最终达到完全一致的状态，只是所需时间不能保障。
5. 弱一致性（weak consistency）。用户无法在确定时间内读到最新更新的值。
   二.ZooKeeper提供的一致性服务

很多文章和博客里提到，zookeeper是一种提供强一致性的服务，在分区容错性和可用性上做了一定折中，这和CAP理论是吻合的。但实际上zookeeper提供的只是单调一致性。
原因：

1. 假设有2n+1个server，在同步流程中，leader向follower同步数据，当同步完成的follower数量大于 n+1时同步流程结束，系统可接受client的连接请求。如果client连接的并非同步完成的follower，那么得到的并非最新数据，但可以保证单调性。
2. follower接收写请求后，转发给leader处理；leader完成两阶段提交的机制。向所有server发起提案，当提案获得超过半数（n+1）的server认同后，将对整个集群进行同步，超过半数（n+1）的server同步完成后，该写请求完成。如果client连接的并非同步完成follower，那么得到的并非最新数据，但可以保证单调性。

用分布式系统的CAP原则来分析Zookeeper：

1. C: Zookeeper保证了最终一致性,在十几秒可以Sync到各个节点.
2. A: Zookeeper保证了可用性,数据总是可用的,没有锁.并且有一大半的节点所拥有的数据是最新的,实时的. 如果想保证取得是数据一定是最新的,需要手工调用Sync()
3. P: 有2点需要分析的.
   1. 节点多了会导致写数据延时非常大,因为需要多个节点同步.
   2. 节点多了Leader选举非常耗时, 就会放大网络的问题. 可以通过引入 observer节点缓解这个问题.

问题:  CAP满足哪几部分 |  failover方式是怎样 | 语言机制

DNS <DNS 变更延迟问题>

DNS最原始的配置文件和 DNS 来做服务发现，Host、端口都是写在配置文件里的，发生变更的时候只能修改配置文件并重启服务。所以当某台机器挂掉的时候，依赖它上面服务的其他系统也都全部会出问题。而应急的步骤都是先在别的机器上运行新的实例，修改配置文件并重启关联的其他系统。这样做费时、费力、且会有一个时间窗口内系统无法提供服务。

NGINX <中心化负载均衡，单点问题>

通过 Nginx 来做了负载均衡/主备的这样做还是有两个问题：（1）Nginx 本身成为一个故障点（2）连接数量翻倍，其中第二个问题曾导致我们的环境出现了 nf_conntrack table full 的问题。我们的关键服务都是多实例负载均衡的，当系统并发上升到一定程度的时候，某些服务器，尤其是跑着 Nginx 的机器很容易出现这个错误。

zookeeper <多语言问题>

zk服务实例注册的 Node 类型是 ephemeral node，这种类型的节点只有在客户端保持着连接的时候才有效。所以当某个服务实例被停止或者出现网络异常的时候，对应的节点也会被删掉。因此，任何时候从 ZooKeeper 里查询到的都是当前活跃的实例。借助 ZooKeeper 的推送功能，服务的消费者可以得知实例的变化，从而可以从容应对服务实例的宕机和新实例的添加，无需重启。

SmartStack: Airbnb的自动服务发现和注册框架

SmartStack，在zookeeper和haproxy上封装一层

etcd(coreos开发，系统级别的)

etcd是一个采用HTTP协议的健/值对存储系统，它是一个分布式和功能层次配置系统，可用于构建服务发现系统。其很容易部署、安装和使用，提供了可靠的数据持久化特性。它是安全的并且文档也十分齐全。etcd比Zookeeper是比更好的选择，因为它很简单，然而，它需要搭配一些第三方工具才可以提供服务发现功能。

consul(go语言写的)

Consul是强一致性的数据存储，使用gossip形成动态集群。它提供分级键/值存储方式，不仅可以存储数据，而且可以用于注册器件事各种任务，从发送数据改变通知到运行健康检查和自定义命令，具体如何取决于它们的输出。与Zookeeper和etcd不一样，Consul内嵌实现了服务发现系统，所以这样就不需要构建自己的系统或使用第三方系统。这一发现系统除了上述提到的特性之外，还包括节点健康检查和运行在其上的服务。Zookeeper和etcd只提供原始的键/值队存储，要求应用程序开发人员构建他们自己的系统提供服务发现功能。而Consul提供了一个内置的服务发现的框架。客户只需要注册服务并通过DNS或HTTP接口执行服务发现。其他两个工具需要一个亲手制作的解决方案或借助于第三方工具。Consul为多种数据中心提供了开箱即用的原生支持，其中的gossip系统不仅可以工作在同一集群内部的各个节点，而且还可以跨数据中心工作。

Netflix的Eureka方案

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。Netflix 在其生产环境中使用的是另外的客户端，它提供基于流量、资源利用率以及出错状态的加权负载均衡。当一个中间层服务首次启动时，他会将自己注册到 Eureka 中，以便让客户端找到它，同时每 30 秒发送一次心跳。如果一个服务在几分钟内没有发送心跳，它将从所有 Eureka 节点上注销。

一个 Amazon 域中可以有一个 Eureka 节点集群，每个可用区（Availability Zone）至少有一个 Eureka 节点。AWS 的域相互之间是隔离的。

为什么不应该使用ZooKeeper做服务发现

• zk是满足CP牺牲A，这个不对，看ZooKeeper和CAP理论及一致性原则 ，其实zk只是满足最终一致性C，可用性A这个是保证的，并且保证一半的节点是最新的数据，分区性P这个得看节点多少及读写情况，节点多，则写耗时长，另外节点多了Leader选举非常耗时, 就会放大网络的问题，容易分区。
• 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。总结一句就是，service不是强一致的，所以会有部分情况下没发现新服务导致请求出错。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。
• Eureka处理网络问题导致分区。如果Eureka服务节点在短时间里丢失了大量的心跳连接（注：可能发生了网络故障），那么这个Eureka节点会进入”自我保护模式“，同时保留那些“心跳死亡“的服务注册信息不过期。此时，这个Eureka节点对于新的服务还能提供注册服务，对于”死亡“的仍然保留，以防还有客户端向其发起请求。当网络故障恢复后，这个Eureka节点会退出”自我保护模式“。所以Eureka的哲学是，同时保留”好数据“与”坏数据“总比丢掉任何”好数据“要更好，所以这种模式在实践中非常有效。
• Eureka就是为发现服务所设计的，它有独立的客户端程序库，同时提供心跳服务、服务健康监测、自动发布服务与自动刷新缓存的功能。但是，如果使用ZooKeeper你必须自己来实现这些功能。

Eureka一致性分析

• Eureka: How do I disable/configure peer replication?

  通过配置eureka.serviceUrl.defaultZone来进行复制eureka.client.serviceUrl.defaultZone=http://:<peer1port&g...

• How to config multiple Eureka Servers from client in Spring Cloud

  貌似是根据配置的url的前后顺序来复制的