1.CAP理论
著名的CAP理论指出，一个分布式系统不可能同时满足C(一致性)、A(可用性)和P(分区容错性)。由于分区容错性在是分布式系统中必须要保证的，因此我们只能在A和C之间进行权衡。在此Zookeeper保证的是CP, 而Eureka则是AP
C(一致性)：在分布式系统中，是否立即达到数据同步的效果（平时多说的强一致性）。在分布式系统一定最终会一致的。如果请求完，整个分布式系统同步后才返回结果，叫做强一致性。如果先返回结果，在一定时间后才实现一致性就叫做弱一致性。
A（可用性）：在分布式系统中，其中一些节点出现问题，整个整体是否还可用。还可以从性能角度上考虑，整个分布式系统反应较快也属于达到了可用性。
P（分区容错性）：在分布式系统中，是否可以在有限的时间内达到数据一致的效果，如果因为网络等问题最终没有达到一致性，这时称为出现分区错误。
2.Zookeeper 保证 CP
在Zookeeper集群中，Zookeeper的数据保证的是一致性的。当Leader出现问题时，整个Zookeeper不可用，需要花费30~120s来进行重新选择leader，当leader选举成功以后才能进行访问整个Zookeeper集群。
通过这点也可以看出Zookeeper是强一致性的，集群所有节点必须能通信，才能用集群。虽然这样集群数据安全了，但是可用性大大降低了。而作为注册中心来说可用性是很重要的。
3.Eureka保证AP
Eureka发现了Zookeeper的问题，所以它舍弃了Zookeeper中强一致性，而保证了可用性。
在Eureka集群中所有的节点都是保存完整的信息的，当Eureka Client向Eureka中注册信息时，如果发现节点不可用，会自动切换到另一台Eureka Sever，也就是说整个集群中即使只有一个Eureka可用，那么整个集群也是可用的。
同时Eureka的自我保护机制也是实现可用性非常重要的体现。
4.ZooKeeper和Eureka对比
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