都可以作为注册中心的Zookeeper和Eureka，想要理解两种注册中心的区别，首先要理解CAP理论。

CPA理论：C–>Consistency（一致性）：数据一致更新，所有数据变动都是同步的。A–>Availability（可用性）：好的相应性能。P–>Partition tolerance（分区容忍性）：可靠性。

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）。由于分区容错性在分布式系统中是必须要保证的，因此我们只能在A和C之间权衡。故在此Zookeeper保证的是CP，而Eureka则保证的是AP。

Zookeeper：

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，单不能接受服务直接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一致性。但是Zookeeper会出现这样一种情况，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，30s~120s，并且选举期间整个Zookeeper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，因网络问题是得Zookeeper集群失去master节点是较大概率会发生的事，虽然服务能够最终恢复，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。

Eureka：

Eureka看明白了这点，因此在设计师就有限保证可用性，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，会自动切换至其他节点，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）。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不再从注册列表中溢出因为长时间没有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、当网络稳定是，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。