著名的CAP 理论指出，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）。
由于分区容错性是分布式系统中必须要保证的，因此我们只能在A 和C 之间进行权衡。
在Zookeeper 中，当master 节点因为网络故障与其他节点失去联系是，剩余节点会重新进行leader 选举，但问题在于，选举leader 需要一定时间，且选举期间整个Zookeeper 集群不可用，这导致在选举期间注册服务瘫痪。在云部署的环境下，因网络问题使Zookeeper 集群失去master 节点是大概率事件，虽然服务最终能够恢复，但在选举期间内容导致服务注册长期不可用是难以容忍的。
Eureka 保证APEureka 优先保证可用性，Eureka 各个节点是平等的，某几个节点挂掉不会影响正常节点的工作，剩余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，则会自动切换到其他节点，只要有一台Eureka 还在，就能保住注册服务可用（保证可用性），只不过查询的信息可能不是最新的（不保证强一致性）。
例如：一台服务注册到某台注册中心，该注册中心来不及向其他注册中心进行复制信息，直接宕机。
