SpringCloud 面试题, Eureka 和 Zookeeper 的区别是什么?
SpringCloud 面试题, Eureka 和 Zookeeper 的区别是什么?
QA
Step 1
Q:: SpringCloud 面试题: Eureka 和 Zookeeper 的区别是什么？
A:: Eureka 和 Zookeeper 都是用于服务注册与发现的工具，但它们在设计目标和使用场景上有显著的区别。Eureka 是 Netflix 开源的服务注册与发现组件，设计目标是 'AP'（Availability and Partition tolerance），即在网络分区的情况下优先保证服务的可用性。这意味着即使某些节点与主节点失联，Eureka 仍然会允许服务继续注册和发现。Zookeeper 则是一个分布式协调服务，设计目标是 'CP'（Consistency and Partition tolerance），即在网络分区的情况下优先保证数据的一致性。这意味着在网络分区时，Zookeeper 可能会拒绝某些操作，以确保所有节点的数据一致。实际生产环境中，如果系统对高可用性要求更高且可以接受短暂的不一致性，通常选择 Eureka；而如果系统对数据一致性要求更高，则倾向于选择 Zookeeper。
Step 2
Q:: SpringCloud 面试题: Eureka 如何保证服务的高可用性？
A:: Eureka 通过设计上的容错机制和心跳检测来保证服务的高可用性。Eureka Server 是无状态的，多个 Eureka Server 实例可以组成集群，服务注册到多个 Eureka Server 实例中，以此保证即使部分 Eureka Server 实例宕机，服务依然可以被发现和调用。服务实例会定期向 Eureka Server 发送心跳，来表明自身状态。如果 Eureka Server 在一定时间内未收到心跳，则会将该服务实例标记为 'DOWN' 状态。即使某些服务实例失效，其他实例依然可以提供服务，确保系统的高可用性。
Step 3
Q:: SpringCloud 面试题: Zookeeper 是如何保证分布式一致性的？
A:: Zookeeper 通过基于 Paxos 协议的变种——Zab 协议来实现分布式一致性。Zookeeper 的集群节点通过选举产生一个 Leader，所有的写操作都通过 Leader 来进行，Leader 会将数据更新广播给所有 Follower，并等待大多数节点确认后，才将更新提交，确保所有节点数据的一致性。此外，Zookeeper 还使用了 '版本号' 来标识数据状态的变化，进一步保证一致性。在生产环境中，Zookeeper 通常用于需要严格数据一致性的场景，如分布式锁、分布式协调服务等。