在分布式系统领域有个著名的CAP定理（C-数据一致性；A-服务可用性；P-服务对网络分区故障的容错性，这三个特性在任何分布式系统中不能同时满足，最多同时满足两个）
eureka:
cap：实现了AP
服务注册：客户端和服务端在eureka中注册，采用心跳机制，在出现网络故障时，大批量注册的服务，会被检测到不可用，此时eureka注册的服务节点会处于“自我保护模式”，同时eureka会保存这些节点的注册信息，当网络恢复后，服务节点会退出“自我保护模式”，Eureka的哲学是，同时保留”好数据“与”坏数据“总比丢掉任何”好数据“要更好，所以这种模式在实践中非常有效。
客户端缓存：当eureka所有节点都不能正常使用时，客户端也可以通过缓存的服务注册信息，消费者服务仍然可以通过Eureka客户端查询与获取注册服务信息。
架构设计：Eureka就是为发现服务所设计的，它有独立的客户端程序库，同时提供心跳服务、服务健康监测、自动发布服务与自动刷新缓存的功能。但是，如果使用ZooKeeper你必须自己来实现这些功能，Eureka提供了一个web-based的图形化的运维界面，在这个界面中可以查看Eureka所管理的注册服务的运行状态信息：是否健康，运行日志等。Eureka甚至提供了Restful-API接口，方便第三方程序集成Eureka的功能。
zookeeper
cap：实现了CP
服务注册：采用主-从机制，所有节点不可能保证任何时候都能缓存所有的服务注册信息，当有节点不可用时，ZooKeeper会将它们都从自己管理范围中剔除出去，外界就不能访问到这些节点了，即便这些节点本身是“健康”的，可以正常提供服务的；所以导致到达这些节点的服务请求被丢失了。（注：这也是为什么ZooKeeper不满足CAP中A的原因）
架构设计：zookeeper设计是为了实现一致性、容错性，保证每个节点的数据保持一致，zookeeper在选举时，如果未达到合理选举票数时，zookeeper集群是不可用的，同时也不会提供服务发现；
一致性实现：ZooKeeper为高可用的一致性协调框架，自然的ZooKeeper也有着一致性算法的实现，ZooKeeper使用的是ZAB协议作为数据一致性的算法， ZAB（ZooKeeper Atomic Broadcast ） 全称为：原子消息广播协议；ZAB可以说是在Paxos算法基础上进行了扩展改造而来的，ZAB协议设计了支持崩溃恢复，ZooKeeper使用单一主进程Leader用于处理客户端所有事务请求，采用ZAB协议将服务器数状态以事务形式广播到所有Follower上；由于事务间可能存在着依赖关系，ZAB协议保证Leader广播的变更序列被顺序的处理，：一个状态被处理那么它所依赖的状态也已经提前被处理；ZAB协议支持的崩溃恢复可以保证在Leader进程崩溃的时候可以重新选出Leader并且保证数据的完整性；在ZooKeeper中所有的事务请求都由一个主服务器也就是Leader来处理，其他服务器为Follower，Leader将客户端的事务请求转换为事务Proposal，并且将Proposal分发给集群中其他所有的Follower，然后Leader等待Follwer反馈，当有 过半数（>=N/2+1） 的Follower反馈信息后，Leader将再次向集群内Follower广播Commit信息，Commit为将之前的Proposal提交；