1.二者同为服务注册中心,就要从CAP理论说起
CAP理论指，一个分布式系统不可能同时满足C（一致性）、A（可用性）、P（容错性）。
- Consistency(一致性), 数据一致更新，所有数据变动都是同步的
- Availability(可用性), 好的响应性能
- Partition tolerance(分区容错性) 可靠性: 系统中任意信息的丢失或失败不会影响系统的继续运作。
分区容错性是必须要保证的，所以必须要在CA之间做权衡。
2,Zookeeper保证的是CP
当向注册中心查询服务列表时，我们可以容忍注册中心返回的是几分钟以前的注册信息，但不能接受服务直接
down掉不可用。也就是说，服务注册功能对可用性的要求要高于-致性。但是zk会出现这样-种情况，当master
节点因为网络故障与其他节点失去联系时，剩余节点会重新进行leader选举。问题在于，选举leader的时间太长,
30~120s,且选举期间整个zk集群都是不可用的，这就导致在选举期间注册服务瘫痪。在云部署的环境下，因为网.
络问题使得zk集群失去master节点是较大概率会发生的事件，虽然服务最终能够恢复，但是漫长的选举时间导致
的注册长期不可用是不能容忍的。
3.Eureka保证的是AP
Eureka看明白了这一点， 因此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注册时,如果
发现连接失败,则会自动切换至其他节点，只要有-台Eureka还在,就能保住注册服务的可用性,只不过查到的
信息可能不是最新的，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他节点上(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他节点中
因此，Eureka可以很好的应对因网络故障导致部分节点失去联系的情况，而不会像zookeeper那样使整 个注册服
务瘫痪。
