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CAP原则又称CAP定理,指的是在一个分布式系统中,一致性(Consistency)、可用性(Availability)、分区容错性(Partition tolerance)。CAP 原则指的是,这三个要素最多只能同时实现两点,不可能三者兼顾
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:
作为服务注册中心,Eureka比Zookeeper好在哪?
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,当主(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:
结论: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。
集中式LB:即在服务的消费方和提供方之间使用独立的LB设施,如Nginx,由该设施负责把访问请求通过某种策略转发至服务的提供方!
进程式LB:将LB逻辑集成到消费方,消费方从服务注册中心获知有哪些地址可用,然后自己再从这些地址中选出一个合适的服务器;Ribbon就属于进程式LB,它只是一个类库,集成于消费方进程,消费方通过它来获取到服务提供方的地址!
2.4.1:将Ribbon的依赖导入,在之前的基础上加上下面的依赖!
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