CAP概述与技术选型

　　在了解CAP之前我们要知道微服务架构中的注册中心，比如springcloud全家桶中的eruka或者是Dubbo中的zookeeper,那么注册中心的作用是什么呢？为什么微服务架构中要设计注册中心这么一个不可缺少的角色呢？

• 那么注册中心的作用是什么呢？
  • 首先就是服务管理
    • 服务提供方（provider）在启动时向注册中心注册自己能提供的服务，也就是告诉注册中心自己有哪些接口可以被进行调用
    • 服务消费方  (consumer) 在启动时向注册中心提取需要的服务，也就是从注册中心中获取自己需要的接口信息
  • 心跳机制动态维护
    • provider注册的服务信息并不是注册一次之后就不管了，而是会定时的告诉注册中心自己能提供服务，在consumer来抓取服务的时候，注册中心就会将存活的服务告知consumer
    • 如果provider注册的服务在一定时间内没有向注册中心传递心跳，那么这个服务就不会提供给consumer
为什么微服务架构需要注册中心呢？
• 首先考虑如果没有注册中心，我们如何管理提供服务的地址呢？
  • 　可能会采用配置文件的方式，但是微服务为了保证服务的高可用通常会通过集群部署，服务可能部署了10个？100个？那么当我们需要在微服务中对provier地址进行修改的时候，我们需要修改很多个配置文件，并且我们并不知道这些服务的地址是否能正常的进行访问
• 使用注册中心呢？
  • 　注册中心会根据心跳，负载均衡来提供给我们provider地址，consumer只需要拿取服务即可
•     CAP定理：指的是在⼀个分布式系统中，Consistency（⼀致性）、 Availability（可⽤性）、 Partition tolerance（分区容错性），三者不可同时获得，只能三选二。
  • 　　C（数据一致性）：所有的节点在同一时间内，数据全部一致，节点越多，数据同步耗时越久
  •         A（可用性）：正常响应请求，并且在合理的时间内
  •         P（分区容错性）：也就是高可用性，节点越多，那么可用性越强
• 　　　　为何CAP只能二选一？
  • C A 满⾜的情况下，P不能满⾜的原因： 数据同步(C)需要时间，也要正常的时间内响应(A)，那么机器数量就要少，所以P就不满⾜
  • CP 满⾜的情况下，A不能满⾜的原因： 数据同步(C)需要时间, 机器数量也多(P)，但是同步数据需要时间，所以不能再正常时间内 响应，所以A就不满⾜
  •  AP 满⾜的情况下，C不能满⾜的原因： 机器数量也多(P)，正常的时间内响应(A)，那么数据就不能及时同步到其他节点，所以C不满足
• 　　　　注册中⼼选择：

　　　　　　 Zookeeper：CP设计，保证了⼀致性，集群搭建的时候，某个节点失效，则会进⾏选举⾏的 leader，或者半数以上节点不可⽤，则⽆法提供服务，因此可⽤性没法满⾜

　　　　　　 Eureka：AP原则，⽆主从节点，⼀个节点挂了，⾃动切换其他节点可以使⽤，去中⼼化