关于 P 的理解,我觉得是在整个系统中某个部分,挂掉了,或者宕机了,并不影响整个系统的运作或者说使用,而可用性是,某个系统的某个节点挂了,但是并不影响系统的接受或者发出请求,CAP 不可能都取,只能取其中2个原因是 如果C是第一需求的话,那么会影响A的性能,因为要数据同步,不然请求结果会有差异,但是数据同步会消耗时间,期间可用性就会降低。如果A是第一需求,那么只要有一个服务在,就能正常接受请求,但是对与返回结果变不能保证,原因是,在分布式部署的时候,数据一致的过程不可能想切线路那么快。再如果,同事满足一致性和可用性,那么分区容错就很难保证了,也就是单点,也是分布式的基本核心,好了,明白这些理论,就可以在相应的场景选取服务注册与发现了
Spring Cloud Netflix 在设计 Eureka 时就紧遵AP原则(尽管现在2.0发布了,但是由于其闭源的原因 ,但是目前 Ereka 1.x 任然是比较活跃的)。Eureka Server 也可以运行多个实例来构建集群,解决单点问题,但不同于 ZooKeeper 的选举 leader 的过程,Eureka Server 采用的是Peer to Peer 对等通信。这是一种去中心化的架构,无 master/slave 之分,每一个 Peer 都是对等的。在这种架构风格中,节点通过彼此互相注册来提高可用性,每个节点需要添加一个或多个有效的 serviceUrl 指向其他节点。每个节点都可被视为其他节点的副本。在集群环境中如果某台 Eureka Server 宕机,Eureka Client 的请求会自动切换到新的 Eureka Server 节点上,当宕机的服务器重新恢复后,Eureka 会再次将其纳入到服务器集群管理之中。当节点开始接受客户端请求时,所有的操作都会在节点间进行复制(replicate To Peer)操作,将请求复制到该 Eureka Server 当前所知的其它所有节点中。当一个新的 Eureka Server 节点启动后,会首先尝试从邻近节点获取所有注册列表信息,并完成初始化。Eureka Server 通过 getEurekaServiceUrls() 方法获取所有的节点,并且会通过心跳契约的方式定期更新。默认情况下,如果 Eureka Server 在一定时间内没有接收到某个服务实例的心跳(默认周期为30秒),Eureka Server 将会注销该实例(默认为90秒, eureka.instance.lease-expiration-duration-in-seconds 进行自定义配置)。当 Eureka Server 节点在短时间内丢失过多的心跳时,那么这个节点就会进入自我保护模式。Eureka的集群中,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: