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1.回顾CAP原则：
RDBMS(MySql Oracle sqlServer)>ACID
NoSQL(redis mongdb)>CAP
ACID是什么？
·A(Atomicity) 原子性
·C(Consistency) 一致性
·I(Isolation) 隔离性
·D(Durability) 持久性
CAP是什么？
·C(Consistency) 强一致性
·A(Avaliablity) 可用性
·P(Parttion tolerance) 分区容错性
2.CAP的三进二：CA AP CP
CAP理论的核心
· 一个分布式系统不可能很好的满足一致性，可用性，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、CP原则和AP原则三大类：
· CA原则：满足一致性、可用性的系统。通常可扩展性较差
· CP原则：满足一致性、分区容错性的系统。通常性能不是特别高
· AP原则：满足可用性、分区容错性的系统。通常可能对一致性要求低些。
3.作为服务注册中心，Eureka比Zookeeper好在哪里？
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(可用性)、P(分区容错性)。
由于分区容错P在分布式系统中是必须要保证的，因此我们只能在A和C之间进行权衡。
Zookeeper保证的是CP
Eureka保证的是AP
4.Zookeeper保证的是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稍微高于一致性。但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，剩余的节点会重新进行leader选举。问题在于，选举leader的时间太长30s~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，但漫长的选举时间导致的注册长期不可用是不能容忍的。
5.Eureka保证的是AP
Eureka看明白了这一点，因此在设计的时候就优先保证可用性。Eureka各个节点都是平等，几个节点挂点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，就能保证注册服务的可用性，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：
①Eureka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
②Eureka仍然能够接收新服务的注册和查询请求，但不会同步到其他节点上(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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