CAP定理
C：consistency，一致性，在分布式系统中所有的数据备份，在同一时间段拿到的都是同样的数据。（等同于所有的节点访问同一份最新的数据副本）
A：Availability，可用性，在集群总一部分节点故障后，集群整体是否还能响应客户端的读和写请求。（通俗点说，当一个计算机宕机了，整个系统还可以用）
P：Partition tolerance，高可用性，一个节点崩了，并不影响其它节点（100个节点，挂了几个，不影响服务，越多机器越好）
总结：最多实现两点，不可能同时兼顾。
三个注册中心
1、Eureka
Eureka中没有使用任何的数据强一致性算法保证不同集群间的Server的数据一致，仅通过数据拷贝的方式争取注册中心数据的最终一致性，虽然放弃数据强一致性但是换来了server的可用性，降低了注册的代价，提高了集群运行的健壮性。
2、consul
基于Raft算法，Consul提供强一致性的注册中心服务，但是由于Leader节点承担了所有的处理工作，势必加大了注册和发现的代价，降低了服务的可用性。通过Gossip协议，Consul可以很好地监控Consul集群的运行，同时可以方便通知各类事件，如Leader选择发生、server地址变更等。
3、zookeeper
基于zab协议，zookeeper可以用于构建具备数据强一致性的服务注册与发现中心，而与此相对地牺牲了服务的可用性和提高了注册需要的时间。
三个注册中心的对比
