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  • zkeureka的区别

    万次阅读 2019-02-12 17:24:27
    参考资料:https://www.cnblogs.com/snowjeblog/p/8821325.html ... 首先,一项技术被发布出来,被广泛应用,肯定是有道理的,一定有它适合的场景,zk保证的是一致性和分区容错性,eureka保证的...

    参考资料:https://www.cnblogs.com/snowjeblog/p/8821325.html
                   https://blog.csdn.net/w1028556865/article/details/81127885

            首先,一项技术被发布出来,被广泛应用,肯定是有道理的,一定有它适合的场景,zk保证的是一致性和分区容错性,eureka保证的是可用性和分区容错性.
            先来分析一下zk做注册中心的场景
                1.zk在生产环境中,如果master宕机,需要时间进行选举(据说30s~120s以上,未求证),在此期间是不能提供服务的注册和发现的(但是好像可以走dubbo的本地缓存,做到服务之间的通讯,也未求证),这一点是忍不了吧,毕竟你干的就是服务发现的活啊.
                2.出现网络分隔的问题,各个zk节点彼此都不能发现对方,zk集群就会GG了,还是忍不了吧
            然后分析一下Eureka
                1.eureka的模式是client和server,各个server之间是相互独立的,不存在leader.不用选举,这一点完胜zk,就算其中一个server宕机了,只要还有一个server或者,client都会把服务注册到这个活着的server上面,等宕机的活过来,就会把最新的一份信息同步给它.
                2.至于网络分隔问题,对Eureka根本没影响
                Eureka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注册或时如果发现连接失败,则会自动切换至其它节点,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: 
                1. Eureka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 
                2. Eureka仍然能够接受新服务的注册和查询请求,但是不会被同步到其它节点上(即保证当前节点依然可用) 
                3. 当网络稳定时,当前实例新的注册信息会被同步到其它节点中
            在默认配置中,Eureka Server在默认90s没有得到客户端的心跳,则注销该实例,但是往往因为微服务跨进程调用,网络通信往往会面临着各种问题,比如微服务状态正常,但是因为网络分区故障时,Eureka Server注销服务实例则会让大部分微服务不可用,这很危险,因为服务明明没有问题。
            为了解决这个问题,Eureka 有自我保护机制,通过在Eureka Server配置如下参数,可启动保护机制
            eureka.server.enable-self-preservation=true
            它的原理是,当Eureka Server节点在短时间内丢失过多的客户端时(可能发送了网络故障),那么这个节点将进入自我保护模式,不再注销任何微服务,当网络故障回复后,该节点会自动退出自我保护模式。
            自我保护模式的架构哲学是宁可放过一千,决不可错杀一个.
            
            参考资料:https://www.cnblogs.com/snowjeblog/p/8821325.html
                            https://blog.csdn.net/w1028556865/article/details/81127885

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  • ZKEureKa的区别(CAP理论)

    万次阅读 2018-07-20 10:35:04
    本文作者通过ZooKeeper与Eureka作为 Service发现服务(注:WebServices 体系中的UDDI就是个发现服务)的优劣对比,分享了Knewton在云计算平台部署服务的经验。本文虽然略显偏激,但是看得出Knewton在云平台方 面是...
    本文作者通过ZooKeeper与Eureka作为 Service发现服务(注:WebServices 体系中的UDDI就是个发现服务)的优劣对比,分享了Knewton在云计算平台部署服务的经验。本文虽然略显偏激,但是看得出Knewton在云平台方 面是非常有经验的,这篇文章从实践角度出发分别从云平台特点、CAP原理以及运维三个方面对比了ZooKeeper与Eureka两个系统作为发布服务的 优劣,并提出了在云平台构建发现服务的方法论。

    背景

    很多公司选择使用 ZooKeeper作为Service发现服务(Service Discovery),但是在构建 Knewton(Knewton 是一个提供个性化教育平台的公司、学校和出版商可以通过Knewton平台为学生提供自适应的学习材料)平台时,我们发现这是个根本性的错误。在这边文章 中,我们将用我们在实践中遇到的问题来说明,为什么使用ZooKeeper做Service发现服务是个错误。

    请留意服务部署环境

    让我们从头开始梳理。我们在部署服务的时候,应该首先考虑服务部署的平台(平台环境),然后才能考虑平台上跑的软件 系统或者如何在选定的平台上自己构建一套系统。例如,对于云部署平台来说,平台在硬件层面的伸缩(注:作者应该指的是系统的冗余性设计,即系统遇到单点失 效问题,能够快速切换到其他节点完成任务)与如何应对网络故障是首先要考虑的。当你的服务运行在大量服务器构建的集群之上时(注:原话为大量可替换设 备),则肯定会出现单点故障的问题。对于knewton来说,我们虽然是部署在AWS上的,但是在过往的运维中,我们也遇到过形形色色的故障;所以,你应 该把系统设计成“故障开放型”(expecting failure)的。其实有很多同样使用AWS的 公司跟我们遇到了(同时有很多 是介绍这方面的)相似的问题。你必须能够提前预料到平台可能会出现的问题如:意外故障(注:原文为box failure,只能意会到作者指的是意外弹出的错误提示框),高延迟与 网络分割问题(注:原文为network partitions。意思是当网络交换机出故障会导致不同子网间通讯中断)——同时我们要能构建足够弹性的系统来应对它们的发生。

    永远不要期望你部署服务的平台跟其他人是一样的!当然,如果你在独自运维一个数据中心,你可能会花很多时间与钱来避免硬件故障与网络分割问题,这 是另一种情况了;但是在云计算平台中,如AWS,会产生不同的问题以及不同的解决方式。当你实际使用时你就会明白,但是,你最好提前应对它们(注:指的是 上一节说的意外故障、高延迟与网络分割问题)的发生。

    ZooKeeper作为发现服务的问题

    ZooKeeper(注:ZooKeeper是著名Hadoop的一个子项目,旨在解决大规模分 布式应用场景下,服务协调同步(Coordinate Service)的问题;它可以为同在一个分布式系统中的其他服务提供:统一命名服务、配置管理、分布式锁服务、集群管理等功能)是个伟大的开源项目,它 很成熟,有相当大的社区来支持它的发展,而且在生产环境得到了广泛的使用;但是用它来做Service发现服务解决方案则是个错误。

    在分布式系统领域有个著名的 CAP定理(C- 数据一致性;A-服务可用性;P-服务对网络分区故障的容错性,这三个特性在任何分布式系统中不能同时满足,最多同时满足两个);ZooKeeper是个 CP的,即任何时刻对ZooKeeper的访问请求能得到一致的数据结果,同时系统对网络分割具备容错性;但是它不能保证每次服务请求的可用性(注:也就 是在极端环境下,ZooKeeper可能会丢弃一些请求,消费者程序需要重新请求才能获得结果)。但是别忘了,ZooKeeper是分布式协调服务,它的 职责是保证数据(注:配置数据,状态数据)在其管辖下的所有服务之间保持同步、一致;所以就不难理解为什么ZooKeeper被设计成CP而不是AP特性 的了,如果是AP的,那么将会带来恐怖的后果(注:ZooKeeper就像交叉路口的信号灯一样,你能想象在交通要道突然信号灯失灵的情况吗?)。而且, 作为ZooKeeper的核心实现算法 Zab,就是解决了分布式系统下数据如何在多个服务之间保持同步问题的。

    作为一个分布式协同服务,ZooKeeper非常好,但是对于Service发现服务来说就不合适了;因为对于Service发现服务来说就算是 返回了包含不实的信息的结果也比什么都不返回要好;再者,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,如果你这么用就惨 了!

    而且更何况,如果被用作Service发现服务,ZooKeeper本身并没有正确的处理网络分割的问题;而在云端,网络分割问题跟其他类型的故障一样的确会发生;所以最好提前对这个问题做好100%的准备。就像 Jepsen在 ZooKeeper网站上发布的博客中所说:在ZooKeeper中,如果在同一个网络分区(partition)的节点数(nodes)数达不到 ZooKeeper选取Leader节点的“法定人数”时,它们就会从ZooKeeper中断开,当然同时也就不能提供Service发现服务了。

    如果给ZooKeeper加上客户端缓存(注:给ZooKeeper节点配上本地缓存)或者其他类似技术的话可以缓解ZooKeeper因为网络故障造成节点同步信息错误的问题。 Pinterest Airbnb公 司就使用了这个方法来防止ZooKeeper故障发生。这种方式可以从表面上解决这个问题,具体地说,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。(注:这也是为什么ZooKeeper不满足CAP中A的原因)

    更深层次的原因是,ZooKeeper是按照CP原则构建的,也就是说它能保证每个节点的数据保持一致,而为ZooKeeper加上缓存的做法的 目的是为了让ZooKeeper变得更加可靠(available);但是,ZooKeeper设计的本意是保持节点的数据一致,也就是CP。所以,这样 一来,你可能既得不到一个数据一致的(CP)也得不到一个高可用的(AP)的Service发现服务了;因为,这相当于你在一个已有的CP系统上强制栓了 一个AP的系统,这在本质上就行不通的!一个Service发现服务应该从一开始就被设计成高可用的才行!

    如果抛开CAP原理不管,正确的设置与维护ZooKeeper服务就非常的困难;错误会 经常发生, 导致很多工程被建立只是为了减轻维护ZooKeeper的难度。这些错误不仅存在与客户端而且还存在于ZooKeeper服务器本身。Knewton平台 很多故障就是由于ZooKeeper使用不当而导致的。那些看似简单的操作,如:正确的重建观察者(reestablishing watcher)、客户端Session与异常的处理与在ZK窗口中管理内存都是非常容易导致ZooKeeper出错的。同时,我们确实也遇到过 ZooKeeper的一些经典bug: ZooKeeper-1159 ZooKeeper-1576; 我们甚至在生产环境中遇到过ZooKeeper选举Leader节点失败的情况。这些问题之所以会出现,在于ZooKeeper需要管理与保障所管辖服务 群的Session与网络连接资源(注:这些资源的管理在分布式系统环境下是极其困难的);但是它不负责管理服务的发现,所以使用ZooKeeper当 Service发现服务得不偿失。

    做出正确的选择:Eureka的成功

    我们把Service发现服务从ZooKeeper切换到了Eureka平台,它是一个开 源的服务发现解决方案,由Netflix公司开发。(注: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。)Eureka一开 始就被设计成高可用与可伸缩的Service发现服务,这两个特点也是Netflix公司开发所有平台的两个特色。( 他们都在讨论Eureka)。自从切换工作开始到现在,我们实现了在生产环境中所有依赖于Eureka的产品没有下线维护的记录。我们也被告知过,在云平台做服务迁移注定要遇到失败;但是我们从这个例子中得到的经验是,一个优秀的Service发现服务在其中发挥了至关重要的作用!

    首先,在Eureka平台中,如果某台服务器宕机,Eureka不会有类似于ZooKeeper的选举leader的过程;客户端请求会自动切换 到新的Eureka节点;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;而对于它来说,所有要做的无非是同步一些新的服务 注册信息而已。所以,再也不用担心有“掉队”的服务器恢复以后,会从Eureka服务器集群中剔除出去的风险了。Eureka甚至被设计用来应付范围更广 的网络分割故障,并实现“0”宕机维护需求。当网络分割故障发生时,每个Eureka节点,会持续的对外提供服务(注:ZooKeeper不会):接收新 的服务注册同时将它们提供给下游的服务发现请求。这样一来,就可以实现在同一个子网中(same side of partition),新发布的服务仍然可以被发现与访问。

    但是,Eureka做到的不止这些。正常配置下,Eureka内置了心跳服务,用于淘汰一些“濒死”的服务器;如果在Eureka中注册的服务, 它的“心跳”变得迟缓时,Eureka会将其整个剔除出管理范围(这点有点像ZooKeeper的做法)。这是个很好的功能,但是当网络分割故障发生时, 这也是非常危险的;因为,那些因为网络问题(注:心跳慢被剔除了)而被剔除出去的服务器本身是很”健康“的,只是因为网络分割故障把Eureka集群分割 成了独立的子网而不能互访而已。

    幸运的是,Netflix考虑到了这个缺陷。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。

    最后,Eureka还有客户端缓存功能(注:Eureka分为客户端程序与服务器端程序两个部分,客户端程序负责向外提供注册与发现服务接口)。 所以即便Eureka集群中所有节点都失效,或者发生网络分割故障导致客户端不能访问任何一台Eureka服务器;Eureka服务的消费者仍然可以通过 Eureka客户端缓存来获取现有的服务注册信息。甚至最极端的环境下,所有正常的Eureka节点都不对请求产生相应,也没有更好的服务器解决方案来解 决这种问题时;得益于Eureka的客户端缓存技术,消费者服务仍然可以通过Eureka客户端查询与获取注册服务信息,这点很重要。

    Eureka的构架保证了它能够成为Service发现服务。它相对与ZooKeeper来说剔除了Leader节点的选取或者事务日志机制,这 样做有利于减少使用者维护的难度也保证了Eureka的在运行时的健壮性。而且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的所有库都是开源 的,所有人都能看到与使用这些源代码,这比那些只有一两个人能看或者维护的客户端库要好。

    维护Eureka服务器也非常的简单,比如,切换一个节点只需要在现有EIP下移除一个现有的节点然后添加一个新的就行。Eureka提供了一个 web-based的图形化的运维界面,在这个界面中可以查看Eureka所管理的注册服务的运行状态信息:是否健康,运行日志等。Eureka甚至提供 了Restful-API接口,方便第三方程序集成Eureka的功能。

    结论

    关于Service发现服务通过本文我们想说明两点:1、留意服务运行的硬件平台;2、时刻关注你要解决的问题,然后决定 使用什么平台。Knewton就是从这两个方面考虑使用Eureka替换ZooKeeper来作为service发现服务的。云部署平台是充满不可靠性 的,Eureka可以应对这些缺陷;同时Service发现服务必须同时具备高可靠性与高弹性,Eureke就是我们想要的!

    补充阅读


    原文链接:Eureka! Why You Shouldn’t Use ZooKeeper for Service Discovery
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  • Eurekazk的比较

    2021-01-23 23:36:54
    ek与zk都为微服务集群提供了集群节点信息管理、统一命名服务,两者都通过集群实现了分布式CAP定理中的P——分区容错性。zk集群是主从设计,为保证数据的一致性所有的操作都由leader节点来完成,只有Leader才有写权限...

    ek与zk都为微服务集群提供了集群节点信息管理、统一命名服务,两者都通过集群实现了分布式CAP定理中的P——分区容错性。zk集群是主从设计,为保证数据的一致性所有的操作都由leader节点来完成,只有Leader才有写权限其它节点没有写权限,leader节点会将数据同步给其它节点,但zk并不确保所有节点都同步完成,只要过半节点同步完成即可,若zk的leader节点宕掉,zk就会触发选举,在剩余的非leader节点中选举出新的leader节点,zk的选举除了在leader节点宕机的情况下进行,在zk集群初始化时也会进行。zk就是通过Leader节点统一读写确保分布式CAP定理中的C——数据一致性,leader节点若异常,待重新选举新的leader节点才可恢复使用,所以zk是CP系统。与zk不同的是,Eureka集群的各个节点平等的,没有主从之分,所有的都拥有均衡的读写权限,Eureka-server会将单纯因为集群节点故障导致不健康的节点移除集群,若因为网络分区故障而与节点维持心跳异常,那么Eureka还可以启用自我保护机制,来保护Eureka的服务注册信息,宁可保留所有的节点信息(包括健康的和非健康的)也不盲目移除可能是健康的节点,以此来保证eureka集群的可用性和稳定性,这一点与zk为了数据的一致性而采用主从设计,异常情况下在进行主节点选举时集群不可用相比,ek选择了分布式CAP定理中的AP——可用性和分区容错性。
    zk作为一个成熟的高性能的分布式服务调度框架广受欢迎,在有些应用场景中,选择zk比ek更适用。如:分布式锁、分布式队列、全局唯一ID、负载均衡、一致性的配置管理等这些可以用zk实现

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  • 今天小编就为大家分享一篇关于Zookeeper和Eureka哪个更好?,小编觉得内容挺不错的,现在分享给大家,具有很好的参考价值,需要的朋友一起跟随小编来看看吧
  • Eureka可以很好的应对网络故障导致部分节点失去联系的情况,而不会像zk那样因为选举导致整个集群不可用 dubbo + zk 当向注册中心查询服务注册列表时,可以容忍注册中心返回的是几分钟以前的注册信息,但是不能接受...

    Eureka可以很好的应对网络故障导致部分节点失去联系的情况,而不会像zk那样因为选举导致整个集群不可用

    • dubbo + zk

    当向注册中心查询服务注册列表时,可以容忍注册中心返回的是几分钟以前的注册信息,但是不能接受服务直接down掉不可用。服务注册功能对可用性的要求高于一致性。在zk选举的时候,整个集群不可用,这样就导致注册服务瘫痪,漫长的选举期间导致整个注册服务长期不可用

    • Eureka 的AP

    在设计的时候优先保证可用性。eureka的各个节点都是平等的,几个节点down掉不会影响其他节点的提供注册和查询服务的功能。而Eureka的客户端在向牧歌Eureka注册如果链接失败,则会自动切换到其他节点,只要有一台Eureka正常工作,就能保证注册服务可用,只不过查询服务的结果可能不是最新的(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,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:

    1. Eureka不再从注册列表中移除因为长时间没有收到心跳的而过期的服务;
    2. Eureka仍然能够接收新的服务注册和查询请求,但不会同步到其他节点(保证当前节点依然可用);
    3. 当网络稳定时,当前实例新的注册信息会同步到其他节点;

    转载于:https://www.cnblogs.com/KevinStark/p/10535200.html

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  • 【微服务】EurekaZk

    2018-07-31 17:00:30
    它包括两个组件:Eureka Server和Eureka Client。 一、Server端注册中心 1、引入jar: &amp;amp;amp;lt;!--eureka-server服务端 --&amp;amp;amp;gt; &amp;amp;amp;lt;dependency&amp;amp;amp...
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空空如也

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