Eureka的優勢
1、在Eureka平臺中，如果某臺服務器宕機，Eureka不會有類似於ZooKeeper的選舉leader的過程；客戶端請求會自動切換到新的Eureka節點；當宕機的服務器重新恢復後，Eureka會再次將其納入到服務器集羣管理之中；而對於它來說，所有要做的無非是同步一些新的服務註冊信息而已。所以，再也不用擔心有“掉隊”的服務器恢復以後，會從Eureka服務器集羣中剔除出去的風險了。Eureka甚至被設計用來應付範圍更廣的網絡分割故障，並實現“0”宕機維護需求。（多個zookeeper之間網絡出現問題,造成出現多個leader，發生腦裂）當網絡分割故障發生時，每個Eureka節點，會持續的對外提供服務（注：ZooKeeper不會）：接收新的服務註冊同時將它們提供給下游的服務發現請求。這樣一來，就可以實現在同一個子網中（same side of partition），新發布的服務仍然可以被發現與訪問。
2、正常配置下，Eureka內置了心跳服務，用於淘汰一些“瀕死”的服務器；如果在Eureka中註冊的服務，它的“心跳”變得遲緩時，Eureka會將其整個剔除出管理範圍（這點有點像ZooKeeper的做法）。這是個很好的功能，但是當網絡分割故障發生時，這也是非常危險的；因爲，那些因爲網絡問題（注：心跳慢被剔除了）而被剔除出去的服務器本身是很”健康“的，只是因爲網絡分割故障把Eureka集羣分割成了獨立的子網而不能互訪而已。
幸運的是，Netflix考慮到了這個缺陷。如果Eureka服務節點在短時間裏丟失了大量的心跳連接（注：可能發生了網絡故障），那麼這個Eureka節點會進入”自我保護模式“，同時保留那些“心跳死亡“的服務註冊信息不過期。此時，這個Eureka節點對於新的服務還能提供註冊服務，對於”死亡“的仍然保留，以防還有客戶端向其發起請求。當網絡故障恢復後，這個Eureka節點會退出”自我保護模式“。所以Eureka的哲學是，同時保留”好數據“與”壞數據“總比丟掉任何”好數據“要更好，所以這種模式在實踐中非常有效。
3、Eureka還有客戶端緩存功能（注：Eureka分爲客戶端程序與服務器端程序兩個部分，客戶端程序負責向外提供註冊與發現服務接口）。所以即便Eureka集羣中所有節點都失效，或者發生網絡分割故障導致客戶端不能訪問任何一臺Eureka服務器；Eureka服務的消費者仍然可以通過Eureka客戶端緩存來獲取現有的服務註冊信息。甚至最極端的環境下，所有正常的Eureka節點都不對請求產生相應，也沒有更好的服務器解決方案來解決這種問題
時；得益於Eureka的客戶端緩存技術，消費者服務仍然可以通過Eureka客戶端查詢與獲取註冊服務信息，這點很重要。
4、Eureka的構架保證了它能夠成爲Service發現服務。它相對與ZooKeeper來說剔除了Leader節點的選取或者事務日誌機制，這樣做有利於減少使用者維護的難度也保證了Eureka的在運行時的健壯性。而且Eureka就是爲發現服務所設計的，它有獨立的客戶端程序庫，同時提供心跳服務、服務健康監測、自動發佈服務與自動刷新緩存的功能。但是，如果使用ZooKeeper你必須自己來實現這些功能。Eureka的所有庫都是開源的，所有人都能看到與使用這些源代碼，這比那些只有一兩個人能看或者維護的客戶端庫要好。
5、維護Eureka服務器也非常的簡單，比如，切換一個節點只需要在現有EIP下移除一個現有的節點然後添加一個新的就行。Eureka提供了一個web-based的圖形化的運維界面，在這個界面中可以查看Eureka所管理的註冊服務的運行狀態信息：是否健康，運行日誌等。Eureka甚至提供了Restful-API接口，方便第三方程序集成Eureka的功能。
ZooKeeper的劣勢
在分佈式系統領域有個著名的CAP定理（C-數據一致性；A-服務可用性；P-服務對網絡分區故障的容錯性，這三個特性在任何分佈式系統中不能同時滿足，最多同時滿足兩個）；ZooKeeper是個CP的，即任何時刻對ZooKeeper的訪問請求能得到一致的數據結果，同時系統對網絡分割具備容錯性；但是它不能保證每次服務請求的可用性（注：也就是在極端環境下，ZooKeeper可能會丟棄一些請求，消費者程序需要重新請求才能獲得結果）。但是別忘了，ZooKeeper是分佈式協調服務，它的職責是保證數據（注：配置數據，狀態數據）在其管轄下的所有服務之間保持同步、一致；所以就不難理解爲什麼ZooKeeper被設計成CP而不是AP特性的了，如果是AP的，那麼將會帶來恐怖的後果（注：ZooKeeper就像交叉路口的信號燈一樣，你能想象在交通要道突然信號燈失靈的情況嗎？）。而且，作爲ZooKeeper的核心實現算法Zab，就是解決了分佈式系統下數據如何在多個服務之間保持同步問題的。
1、對於Service發現服務來說就算是返回了包含不實的信息的結果也比什麼都不返回要好；再者，對於Service發現服務而言，寧可返回某服務5分鐘之前在哪幾個服務器上可用的信息，也不能因爲暫時的網絡故障而找不到可用的服務器，而不返回任何結果。所以說，用ZooKeeper來做Service發現服務是肯定錯誤的，如果你這麼用就慘了！
如果被用作Service發現服務，ZooKeeper本身並沒有正確的處理網絡分割的問題；而在雲端，網絡分割問題跟其他類型的故障一樣的確會發生；所以最好提前對這個問題做好100%的準備。就像Jepsen在ZooKeeper網站上發佈的博客中所說：在ZooKeeper中，如果在同一個網絡分區（partition）的節點數（nodes）數達不到ZooKeeper選取Leader節點的“法定人數”時，它們就會從ZooKeeper中斷開，當然同時也就不能提供Service發現服務了。
2、ZooKeeper下所有節點不可能保證任何時候都能緩存所有的服務註冊信息。如果ZooKeeper下所有節點都斷開了，或者集羣中出現了網絡分割的故障（注：由於交換機故障導致交換機底下的子網間不能互訪）；那麼ZooKeeper會將它們都從自己管理範圍中剔除出去，外界就不能訪問到這些節點了，即便這些節點本身是“健康”的，可以正常提供服務的；所以導致到達這些節點的服務請求被丟失了。（注：這也是爲什麼ZooKeeper不滿足CAP中A的原因）
3、更深層次的原因是，ZooKeeper是按照CP原則構建的，也就是說它能保證每個節點的數據保持一致，而爲ZooKeeper加上緩存的做法的目的是爲了讓ZooKeeper變得更加可靠（available）；但是，ZooKeeper設計的本意是保持節點的數據一致，也就是CP。所以，這樣一來，你可能既得不到一個數據一致的（CP）也得不到一個高可用的（AP）的Service發現服務了；因爲，這相當於你在一個已有的CP系統上強制栓了一個AP的系統，這在本質上就行不通的！一個Service發現服務應該從一開始就被設計成高可用的才行！
4、如果拋開CAP原理不管，正確的設置與維護ZooKeeper服務就非常的困難；錯誤會經常發生，導致很多工程被建立只是爲了減輕維護ZooKeeper的難度。這些錯誤不僅存在與客戶端而且還存在於ZooKeeper服務器本身。Knewton平臺很多故障就是由於ZooKeeper使用不當而導致的。那些看似簡單的操作，如：正確的重建觀察者（reestablishing watcher）、客戶端Session與異常的處理與在ZK窗口中管理內存都是非常容易導致ZooKeeper出錯的。同時，我們確實也遇到過ZooKeeper的一些經典bug：ZooKeeper-1159 與ZooKeeper-1576；我們甚至在生產環境中遇到過ZooKeeper選舉Leader節點失敗的情況。這些問題之所以會出現，在於ZooKeeper需要管理與保障所管轄服務羣的Session與網絡連接資源（注：這些資源的管理在分佈式系統環境下是極其困難的）；但是它不負責管理服務的發現，所以使用ZooKeeper當Service發現服務得不償失。
一個集羣有3臺機器，掛了一臺後的影響是什麼？掛了兩臺呢？
掛了一臺：掛了一臺後就是收不到其中一臺的投票，但是有兩臺可以參與投票，按照上面的邏輯，它們開始都投給自己，後來按照選舉的原則，兩個人都投票給其中一個，那麼就有一個節點獲得的票等於2，2 > (3/2)=1 的，超過了半數，這個時候是能選出leader的。
掛了兩臺： 掛了兩臺後，怎麼弄也只能獲得一張票， 1 不大於 (3/2)=1的，這樣就無法選出一個leader了。
ZAB（ZooKeeper Atomic Broadcast ） 全稱爲：原子消息廣播協議；ZAB可以說是在Paxos算法基礎上進行了擴展改造而來的，ZAB協議設計了支持崩潰恢復，ZooKeeper使用單一主進程Leader用於處理客戶端所有事務請求，採用ZAB協議將服務器數狀態以事務形式廣播到所有Follower上；由於事務間可能存在着依賴關係，ZAB協議保證Leader廣播的變更序列被順序的處理，：一個狀態被處理那麼它所依賴的狀態也已經提前被處理；ZAB協議支持的崩潰恢復可以保證在Leader進程崩潰的時候可以重新選出Leader並且保證數據的完整性；
過半數（>=N/2+1） 的Follower反饋信息後，Leader將再次向集羣內Follower廣播Commit信息，Commit爲將之前的Proposal提交；