我要评论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)，其中说明了，eureka是不满足强一致性，但还是会保证最终一致性
2 zookeeper cp
zookeeper在选举leader时，会停止服务，直到选举成功之后才会再次对外提供服务，这个时候就说明了服务不可用，但是在选举成功之后，因为一主多从的结构，zookeeper在这时还是一个高可用注册中心，只是在优先保证一致性的前提下，zookeeper才会顾及到可用性
2.1 zookeeper 应用场景
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感知消息队列异步操作后的结果
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分布式锁
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元数据 或者配置中心 如 dubbo 和kafka 都需要zookeeper
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dubbo 也可以不使用zookeeper 采用直连提供的方式，但限制了分布式的拓展性。
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ha高可用
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主备切换 (两个服务分别为主备，备用平时不提供服务，当主的挂掉后，备用顶上作为新主。当原来的主恢复后作为新备)
选型依据：
在粗粒度分布式锁，分布式选主，主备高可用切换等不需要高 tps 支持的场景下有不可替代的作用，而这些需求往往多集中在大数据、离线任务等相关的业务领域，因为大数据领域，讲究分割数据集，并且大部分时间分任务多进程 / 线程并行处理这些数据集，但是总是有一些点上需要将这些任务和进程统一协调，这时候就是 zookeeper 发挥巨大作用的用武之地。
但是在交易场景交易链路上，在主业务数据存取，大规模服务发现、大规模健康监测等方面有天然的短板，应该竭力避免在这些场景下引入 zookeeper，在阿里巴巴的生产实践中，应用对 zookeeper 申请使用的时候要进行严格的场景、容量、sla 需求的评估。
所以可以使用 zookeeper，但是大数据请向左，而交易则向右，分布式协调向左，服务发现向右。
选型依据：
在粗粒度分布式锁，分布式选主，主备高可用切换等不需要高 tps 支持的场景下有不可替代的作用，而这些需求往往多集中在大数据、离线任务等相关的业务领域，因为大数据领域，讲究分割数据集，并且大部分时间分任务多进程 / 线程并行处理这些数据集，但是总是有一些点上需要将这些任务和进程统一协调，这时候就是 zookeeper 发挥巨大作用的用武之地。
但是在交易场景交易链路上，在主业务数据存取，大规模服务发现、大规模健康监测等方面有天然的短板，应该竭力避免在这些场景下引入 zookeeper，在阿里巴巴的生产实践中，应用对 zookeeper 申请使用的时候要进行严格的场景、容量、sla 需求的评估。
所以可以使用 zookeeper，但是大数据请向左，而交易则向右，分布式协调向左，服务发现向右。
2.2 不建议使用 zookeeper 的场景和原因
不建议使用 zookeeper 的原因是当它没满足a带来的影响。
当机房 3 出现网络分区 (network partitioned) 的时候，即机房 3 在网络上成了孤岛，我们知道虽然整体 zookeeper 服务是可用的，但是节点 zk5 是不可写的，因为联系不上 leader。
也就是说，这时候机房 3 的应用服务 svcb 是不可以新部署，重新启动，扩容或者缩容的，但是站在网络和服务调用的角度看，机房 3 的 svca 虽然无法调用机房 1 和机房 2 的 svcb, 但是与机房 3 的 svcb 之间的网络明明是 ok 的啊，为什么不让我调用本机房的服务？
现在因为注册中心自身为了保脑裂 § 下的数据一致性（c）而放弃了可用性，导致了同机房的服务之间出现了无法调用，这是绝对不允许的！可以说在实践中，注册中心不能因为自身的任何原因破坏服务之间本身的可连通性，这是注册中心设计应该遵循的铁律
2.3 zookeeper 的拓展
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最后
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