深入了解Kubernetes等组件之ETCD

开始前

ETCD 是 Kubernetes 中所有组件中最难的，因为 ETCD 是有状态的，而不是无状态的。

我在之前做 k3s runtime 设计的时候，了解了一些关于 ETCD 和 Raft 算法相关的概念，作为前奏知识，请分别前往 ETCD 以及 Raft算法进行前奏学习。

这一篇来深入并且贯穿的讲解 ETCD 和 Raft。并且站在 Kubernetes 的角度来深入剖析 ETCD。

ETCD

介绍

Etcd是CoreOS基于Raft开发的分布式key-value存储，可用于服务发现、共享配置以及一致性保障（如数据库选主、分布式锁等）。

包含的功能以及特性前奏都有学过，看下 Kubernetes 最关心的存储：

主要功能

基本的key-value存储
监听机制
key的过期及续约机制，用于监控和服务发现
原子Compare And Swap和Compare And Delete，用于分布式锁和leader选举

使用场景

可以用于键值对存储，应用程序可以读取和写入 etcd 中的数据
etcd 比较多的应用场景是用于服务注册与发现
基于监听机制的分布式异步系统

etcd 是一个键值存储的组件，其他的应用都是基于其键值存储的功能展开。

采用kv型数据存储，一般情况下比关系型数据库快。
支持动态存储(内存)以及静态存储(磁盘)。
分布式存储，可集成为多节点集群。
存储方式，采用类似目录结构。（B+tree）
- 只有叶子节点才能真正存储数据，相当于文件。
- 叶子节点的父节点一定是目录，目录不能存储数据。

服务注册与发现：

强一致性、高可用的服务存储目录。
- 基于 Raft 算法的 etcd 天生就是这样一个强一致性、高可用的服务存储目录。
一种注册服务和服务健康状况的机制。
- 用户可以在 etcd 中注册服务，并且对注册的服务配置 key TTL，定时保持服务的心跳以达到监控健康状态的效果。

消息发布订阅：

在分布式系统中，最适用的一种组件间通信方式就是消息发布与订阅。
即构建一个配置共享中心，数据提供者在这个配置中心发布消息，而消息使用者则订阅他们关心的主题，一旦主题有消息发布，就会实时通知订阅者。
通过这种方式可以做到分布式系统配置的集中式管理与动态更新。
应用中用到的一些配置信息放到etcd上进行集中管理。
应用在启动的时候主动从etcd获取一次配置信息，同时，在etcd节点上注册一个Watcher并等待，以后每次配置有更新的时候，etcd都会实时通知订阅者，以此达到获取最新配置信息的目的。

install

ETCD_VER=v3.4.17
DOWNLOAD_URL=https://github.com/etcd-io/etcd/releases/download
rm -f /tmp/etcd-${ETCD_VER}-linux-amd64.tar.gz
rm -rf /tmp/etcd-download-test && mkdir -p /tmp/etcd-download-test
curl -L ${DOWNLOAD_URL}/${ETCD_VER}/etcd-${ETCD_VER}-linux-amd64.tar.gz -o /tmp/etcd-${ETCD_VER}-linux-amd64.tar.gz
tar xzvf /tmp/etcd-${ETCD_VER}-linux-amd64.tar.gz -C /tmp/etcd-download-test --strip-components=1
rm -f /tmp/etcd-${ETCD_VER}-linux-amd64.tar.gz
rm -rf /tmp/etcd-download-test

启动

需要注意的是，我本地因为安装 Kubernetes 的时候已经安装了 ETCD，针对这个问题有两种解决方案：

使用标志指定端口，换端口
卸载，重装

ONE：

etcd --listen-client-urls 'http://localhost:12379' \
 --advertise-client-urls 'http://localhost:12379' \
 --listen-peer-urls 'http://localhost:12380' \
 --initial-advertise-peer-urls 'http://localhost:12380' \
 --initial-cluster 'default=http://localhost:12380'

演示

查看集群 member：

一些简单的操作：

前言有很多案例，请移步~

# 写入数据
etcdctl --endpoints=localhost:12379 put /key1 val1
# 查询数据
etcdctl --endpoints=localhost:12379 get /key1
# 查询数据-显示详细信息
etcdctl --endpoints=localhost:12379 get /key1 -w json
# 按key的前缀查询数据
etcdctl --endpoints=localhost:12379 get --prefix /
# 只显示键值
etcdctl --endpoints=localhost:12379 get --prefix / --keys-only
# watch 数据
etcdctl --endpoints=localhost:12379 watch --prefix /

注意的是：

watch 提供了一个长连接，来监听事件的变化，如果发生变化就会收到订阅。

❯ etcdctl --endpoints=localhost:12379 watch --prefix / --rev 0
PUT
/key
val3

路径规划

是的，我们在前面讲到 Kubernetes 的源码目录结构的时候，讲解过：Kubernetes 的目录中 API，并且说了 API 符合 RESTful API 标准，以及通常把版本标识是放在 URL 中的，比如 /v1/users，这样做的好处是很直观。

GKV 设计就是这样 ~

ETCD 支持路径匹配：

❯ etcdctl --endpoints=localhost:12379 get a
❯ etcdctl --endpoints=localhost:12379 put a
^C
❯ etcdctl --endpoints=localhost:12379 put a 1
OK
❯ etcdctl --endpoints=localhost:12379 put b 2
OK
❯ etcdctl --endpoints=localhost:12379 put /a 11
OK
❯ etcdctl --endpoints=localhost:12379 put /b 22
OK
❯ etcdctl --endpoints=localhost:12379 put /a/b 1122
OK
❯ etcdctl --endpoints=localhost:12379 get --prefix /
/a
11
/a/b
1122
/b
22
/key
val3
/sd
as
❯ etcdctl --endpoints=localhost:12379 get --prefix /a
/a
11
/a/b
1122
❯ etcdctl --endpoints=localhost:12379 get --prefix /b
/b
22

上面都是有 value 的，但是我们也知道，Kubernetes 的 Api 的数据 value 是非常大的，是一个个的 yaml 文件，所以我们可以筛选出 key：

❯ etcdctl --endpoints=localhost:12379 get --prefix / --keys-only
/a

/a/b

/b

/key

/sd

我们可以加入 debug 参数，看到命令的详细信息和调试信息：

❯ etcdctl --endpoints=localhost:12379 get --prefix / --keys-only --debug

核心：TTL & CAS

TTL（time to live）指的是给一个key设置一个有效期，到期后这个key就会被自动删掉，这在很多分布式锁的实现上都会用到，可以保证锁的实时有效性。

但是站在 Kubernetes的角度上来说，使用到 TTL 的不是很多，所以 ~

Atomic Compare-and-Swap（CAS）指的是在对key进行赋值的时候，客户端需要提供一些条件，当这些条件满足后，才能赋值成功。这些条件包括：

prevExist：key当前赋值前是否存在
prevValue：key当前赋值前的值
prevIndex：key当前赋值前的Index

这样的话，key的设置是有前提的，需要知道这个key当前的具体情况才可以对其设置。

Kubernetes 与 ETCD 交互

kubectl get pod -A
kubectl exec -it etcd-cadmin sh   # etcd 有 sh 但是没有 bash

Raft 协议

Raft协议基于quorum机制，即大多数同意原则，任何的变更都需超过半数的成员确认

推荐观看：Raft协议动画

Learner

Raft 4.2.1引入的新角色

当出现一个 etcd 集群需要增加节点时，新节点与 Leader 的数据差异较大，需要较多数据同步才能跟上 leader 的最新的数据。

此时Leader的网络带宽很可能被用尽，进而使得leader无法正常保持心跳。进而导致follower重新发起投票。进而可能引发etcd集群不可用。

即：etcd 集群中加入成员会对集群稳定性造成很大的影响

因此增加了 learner 角色，该角色加入集群的节点不参与投票选举，近接收 leader 的 replication message，直到与 leader 保持同步为止。

Learner角色只接收数据而不参与投票，也不提供读写服务，因此增加learner节点时，集群的quorum不变。

集群管理员向集群中添加新节点时要尽可能减少不必要的操作项。通过 member add --learner 命令可以向 etcd 集群中添加 learner 节点，不参加投票，只接收 replication message。

当 Learner 节点与 leader 保持同步之后，可以通过 member promote 来将该节点的状态提升为 follower，然后将其计入 quorum 的大小之中。

etcd基于Raft的一致性

选举方法：

初始启动时，节点处于follower状态并被设定一个election timeout，如果在这一时间周期内没有收到来自 leader 的 heartbeat，节点将发起选举：将自己切换为 candidate 之后，向集群中其它 follower 节点发送请求，询问其是否选举自己成为 leader。
当收到来自集群中 过半数 节点的接受投票后，节点即成为 leader，开始接收保存 client 的数据并向其它的 follower 节点同步日志。如果没有达成一致，则candidate随机选择一个等待间隔（150ms ~ 300ms）再次发起投票，得到集群中半数以上follower接受的candidate将成为leader
leader节点依靠定时向 follower 发送heartbeat来保持其地位。
任何时候如果其它 follower 在 election timeout 期间都没有收到来自 leader 的 heartbeat，同样会将自己的状态切换为 candidate 并发起选举。每成功选举一次，新 leader 的任期（Term）都会比之前leader 的任期大1。

日志复制

当接 Leader 收到客户端的日志（事务请求）后先把该日志追加到本地的 Log 中，然后通过 heartbeat 把该Entry同步给其他Follower，Follower接收到日志后记录日志然后向Leader发送ACK，当Leader收到大多数（n/2+1）Follower的ACK信息后将该日志设置为已提交并追加到本地磁盘中，通知客户端并在下个heartbeat中Leader将通知所有的Follower将该日志存储在自己的本地磁盘中。

安全性

安全性是用于保证每个节点都执行相同序列的安全机制，如当某个Follower在当前Leader commit Log时变得不可用了，稍后可能该Follower又会被选举为Leader，这时新Leader可能会用新的Log覆盖先前已committed的Log，这就是导致节点执行不同序列；Safety就是用于保证选举出来的Leader一定包含先前 committed Log的机制；选举安全性（Election Safety）：每个任期（Term）只能选举出一个LeaderLeader完整性（Leader Completeness）：指Leader日志的完整性，当Log在任期Term1被Commit后，那么以后任期Term2、Term3…等的Leader必须包含该Log；Raft在选举阶段就使用Term的判断用于保证完整性：当请求投票的该Candidate的Term较大或Term相同Index更大则投票，否则拒绝该请求。

失效处理

1）Leader失效：其他没有收到heartbeat的节点会发起新的选举，而当Leader恢复后由于步进数小会自动成为follower（日志也会被新leader的日志覆盖）

2）follower节点不可用：follower 节点不可用的情况相对容易解决。因为集群中的日志内容始终是从 leader 节点同步的，只要这一节点再次加入集群时重新从 leader 节点处复制日志即可。

3）多个candidate：冲突后candidate将随机选择一个等待间隔（150ms ~ 300ms）再次发起投票，得到集群中半数以上follower接受的candidate将成为leader

wal 日志

wal日志是二进制的，解析出来后是以上数据结构LogEntry。其中第一个字段type，只有两种，

一种是0表示Normal，1表示ConfChange（ConfChange表示 Etcd 本身的配置变更同步，比如有新的节点加入等）。
第二个字段是term，每个term代表一个主节点的任期，每次主节点变更term就会变化。
第三个字段是index，这个序号是严格有序递增的，代表变更序号。
第四个字段是二进制的data，将raft request对象的pb结构整个保存下。

etcd 源码下有个tools/etcddump-logs，可以将wal日志dump成文本查看，可以协助分析Raft协议。

Raft协议本身不关心应用数据，也就是data中的部分，一致性都通过同步wal日志来实现，每个节点将从主节点收到的data apply到本地的存储，Raft只关心日志的同步状态，如果本地存储实现的有bug，比如没有正确的将data apply到本地，也可能会导致数据不一致。

存储机制

etcd v3 store 分为两部分，一部分是内存中的索引，kvindex，是基于Google开源的一个Golang的btree实现的，另外一部分是后端存储。按照它的设计，backend可以对接多种存储，当前使用的boltdb。boltdb是一个单机的支持事务的kv存储，etcd 的事务是基于boltdb的事务实现的。etcd 在boltdb中存储的key是reversion，value是 etcd 自己的key-value组合，也就是说 etcd 会在boltdb中把每个版本都保存下，从而实现了多版本机制。

reversion主要由两部分组成，第一部分main rev，每次事务进行加一，第二部分sub rev，同一个事务中的每次操作加一。

etcd 提供了命令和设置选项来控制compact，同时支持put操作的参数来精确控制某个key的历史版本数。

内存kvindex保存的就是key和reversion之前的映射关系，用来加速查询。

Watch 机制

watcherGroup 是 ETCD 中 Watcher 的分组机制，可以用于更有效地管理 Watcher 并避免 Watcher 消耗过多的资源。

使用 watcherGroup 时，可以创建多个 Watcher 并将它们分配到不同的 watcherGroup 中。每个 watcherGroup 内部都有一个 Event loop，负责处理分组中 Watcher 的事件通知。通过分组机制，Watcher 可以更高效地响应存储中的数据更改，从而降低对 ETCD 集群资源的消耗。

watcherGroup 可以通过以下方式创建：

goCopy code
wg := clientv3.NewWatcher(watchCli).Watchers()

上面的代码创建了一个 WatcherGroup wg，该 WatcherGroup 与 ETCD 客户端 watchCli 相关联。可以使用以下代码将 Watcher 添加到 WatcherGroup 中：

goCopy code
watcher := wg.NewWatcher()

这将创建一个新的 Watcher，并将其添加到 WatcherGroup 中。在创建 Watcher 时，可以指定 Watcher 要监视的键或前缀，以及 Watcher 的响应行为（如直接触发或批量触发）。

使用 watcherGroup 时，还可以对 Watcher 进行分组管理。可以使用以下代码将 Watcher 添加到指定的 watcherGroup 中：

goCopy codewg.Group("group1").Add(watcher1)
wg.Group("group2").Add(watcher2)

这将把 watcher1 添加到名为 “group1” 的 WatcherGroup 中，把 watcher2 添加到名为 “group2” 的 WatcherGroup 中。

通过使用 watcherGroup，可以更好地管理 Watcher 并提高 ETCD 集群的性能和可扩展性。

ETCD 请求流程图

MVCC模块

Kubernetes的API Server在默认情况下并不提供缓存机制，它总是从etcd中读取最新的数据并返回给客户端。这是因为etcd作为Kubernetes的存储后端，已经具备了高可用性和可靠性等方面的保障，因此API Server可以直接从etcd中读取数据来保证数据的一致性和可靠性。
然而，由于etcd的性能相对较差，而且在高并发情况下容易成为瓶颈，因此在一些场景下需要使用缓存来优化API Server的性能。为此，Kubernetes提供了一种叫做kube-aggregator的组件，可以在API Server前面搭建一层缓存，从而提高API Server的性能和可扩展性。
kube-aggregator实际上是一个API聚合器，它可以将多个API Server的请求聚合到一起，并提供缓存和负载均衡等能。kube-aggregator可以将API Server返回的数据缓存到本地，并根据需要定期更新数据。这样，在高并发情况下，API Server可以直接从本地缓存中读取数据，避免了频繁地访问etcd，从而提高了系统的性能和稳定性。

客户端向ETCD发送请求。

客户端可以通过ETCD提供的API向ETCD发送请求，请求可以是读操作，也可以是写操作。

请求首先被ETCD的网络层接收。

当请求到达ETCD的服务器时，首先由网络层进行接收处理。ETCD的网络层采用gRPC协议进行通信，可以保证请求的可靠性和高效性。

接着，ETCD会将请求发送到其内部的Raft层。

ETCD内部采用Raft算法来实现分布式一致性，所有的数据都存储在Raft层中。当请求到达Raft层后，Raft层会根据当前集群状态进行处理，并将请求转发到合适的节点进行处理。

Raft层会对请求进行处理，如果是读操作，则会返回数据，如果是写操作，则会将数据写入存储引擎。

当请求到达目标节点后，Raft层会根据请求的类型进行处理。如果是读操作，Raft层会从存储引擎中读取数据，并返回给客户端；如果是写操作，Raft层会将数据写入存储引擎中，并等待存储引擎返回成功的响应。

存储引擎将数据写入磁盘，并返回成功的响应。

存储引擎是ETCD的底层数据存储层，采用的是LSM树的存储引擎。当存储引擎接收到写请求后，会将数据写入内存中的MemTable中，当MemTable满了之后，会生成SSTable文件，并将其写入磁盘中。写入磁盘后，存储引擎会返回成功的响应给Raft层。

Raft层将响应返回给ETCD的网络层。

当Raft层收到存储引擎的成功响应后，会将响应返回给ETCD的网络层进行处理。网络层会将响应进行封装，并通过gRPC协议返回给客户端。

最后，ETCD的网络层将响应发送回客户端。当网络层收到Raft层返回的响应后，会将其解封并返回给客户端，完成整个请求的处理过程。

高可用etcd解决方案

前面的 ETCD 备灾都是手动的，任何出事都需要人工介入。所以，这是很麻烦的。
那么有没有自动的方式来实现呢？ etcd-operator: coreos

etcd-operator: coreos开源的，基于kubernetes CRD完成etcd集群配置。Archived

kubeadm 是作为初始化，需要手动安装的。

https://github.com/coreos/etcd-operator

Etcd statefulset Helm chart: Bitnami(powered by vmware)

https://bitnami.com/stack/etcd/helm

https://github.com/bitnami/charts/blob/master/bitnami/etcd

Etcd Operator

基于 Bitnami 安装etcd高可用集群

安装helm

https://github.com/helm/helm/releases

通过helm安装etcd

helm repo add bitnami https://charts.bitnami.com/bitnami

helm install my-release bitnami/etcd

通过客户端与serve交互

kubectl run my-release-etcd-client --restart='Never' --image docker.io/bitnami/etcd:3.5.0-debian-10-r94 --env ROOT_PASSWORD=$(kubectl get secret --namespace default my-release-etcd -o jsonpath="{.data.etcd-root-password}"|base64 --decode) --env ETCDCTL_ENDPOINTS="my-release etcd.default.svc.cluster.local:2379" --namespace default --command -- sleep infinity

Kubernetes如何使用etcd

etcd是kubernetes的后端存储,对于每一个kubernetes Object，都有对应的 storage.go 负责对象的存储操作。

pkg/registry/core/pod/storage/storage.go

API server 启动脚本中指定etcd servers集群

spec:
containers:
  - command:
    - kube-apiserver
    - --advertise-address=192.168.34.2
    - --enable-bootstrap-token-auth=true
    - --etcd-cafile=/etc/kubernetes/pki/etcd/ca.crt
    - --etcd-certfile=/etc/kubernetes/pki/apiserver-etcd-client.crt
    - --etcd-keyfile=/etc/kubernetes/pki/apiserver-etcd-client.key
    - --etcd-servers=https://127.0.0.1:2379

早期 API server 对 etcd 做简单的 Ping check 检测端口是否通，现在已经改为真实的 etcd api call。

端口通不一定代表服务正常。

Kubernets对象在etcd中的存储路径

进入 etcd pod

kubectl -n kube-system exec -it etcd-cadmin sh

使用容器内的 etcdctl 发请求

ETCDCTL_API=3

alias ectl='etcdctl --endpoints https://127.0.0.1:2379 \
--cacert /etc/kubernetes/pki/etcd/ca.crt \
--cert /etc/kubernetes/pki/etcd/server.crt \
--key /etc/kubernetes/pki/etcd/server.key'

ectl get --prefix --keys-only /

etcd-servers-overrides

k8s 集群中某些对象会大量创建删除，比如 event，创建一个 pod 可能会有几十条 event，这样就会对 etcd 造成较大压力，因此 apiserver 提供了 etcd-servers-overrides 参数，运行再主 etcd server 之外再提供一个 etcd 用来存放哪些不是那么重要的对象。

/usr/local/bin/kube-apiserver --etcd_servers=https://localhost:4001 --etcd-cafile=/etc/ssl/kubernetes/ca.crt--storage-backend=etcd3 --etcd-servers-overrides=/events#https://localhost:4002

堆叠式etcd集群的高可用拓扑

这种拓扑将相同节点上的控制平面和etcd成员耦合在一起。

优点在于建立起来非常容易，并且对副本的管理也更容易。但是，堆叠式存在耦合失败的风险。如果一个节点发生故障，则etcd成员和控制平面实例都会丢失，并且集群冗余也会受到损害。可以通过添加更多控制平面节点来减轻这种风险。因此为实现集群高可用应该至少运行三个堆叠的Master节点。

外部etcd集群的高可用拓扑

该拓扑将控制平面和etcd成员解耦。如果丢失一个Master节点，对etcd成员的影响较小，并且不会像堆叠式拓扑那样对集群冗余产生太大影响。但是，此拓扑所需的主机数量是堆叠式拓扑的两倍。具有此拓扑的群集至少需要三个主机用于控制平面节点，三个主机用于etcd集群。

实践-etcd集群高可用

多少个peer最适合

1个？3个？5个？
- 生成环境推荐 3 个或者 5 个
- 3 个性能较高，请求过来只需要两个节点确认即可返回
- 3 个的问题就是出问题后需要运维立马处理，如果处理不及时，万一第二个也坏了整个集群就废了
- 5 个则可以允许坏两个，能给运维多一点缓冲时间
- 一般生产环境推荐使用 5 个。
保证高可用是首要目标、
所有写操作都要经过 leader
peer多了是否能提升集群并读操作的并发能力？
- apiserver的配置只连本地的etcd peer
- apiserver的配置指定所有etcd peers，但只有当前连接的etcd member异常，apiserver才会换目标
需要动态flex up吗？
- 一般情况下 etcd 不需要动态扩缩容，规划好只会就不会在去动了。

保证apiserver和etcd之间的高效性通讯

apiserver和etcd 部署在同一节点
apiserver和etcd之间的通讯基于gRPC
- 针对每一个object，apiserver和etcd之间的Connection -> stream 共享
- http2的特性
  - Stream quota
  - 带来的问题？对于大规模集群，会造成链路阻塞
  - 10000个pod，一次list操作需要返回的数据可能超过100M

etcd存储规划

本地 vs 远程？

Remote Storage
- 优势是假设永远可用，现实真是如此吗？
- 劣势是IO效率，可能带来的问题？
最佳实践：
- Local SSD
- 利用local volume分配空间

多少空间？

与集群规模相关
默认 2G，一般不超过 8G。

思考：为什么每个member的DB size不一致？

安全性

peer和peer之间的通讯加密

是否有需求
- TLS的额外开销
- 运营复杂度增加

数据加密

是否有需求？
Kubernetes提供了针对secret的加密
- https://kubernetes.io/docs/tasks/administer-cluster/encrypt-data/

–etcd-servers-overrides

对于大规模集群，大量的事件会对etcd造成压力
API server 启动脚本中指定etcd servers集群

/usr/local/bin/kube-apiserver --etcd_servers=https://localhost:4001 --etcd-cafile=/etc/ssl/kubernetes/ca.crt--storage-backend=etcd3 --etcd-servers-overrides=/events#https://localhost:4002

减少网络延迟

数据中心内的RTT大概是数毫秒，国内的典型RTT约为50ms，两大洲之间的RTT可能慢至400ms。因此建议etcd集群尽量同地域部署。

当客户端到Leader的并发连接数量过多，可能会导致其他Follower节点发往Leader的请求因为网络拥塞而被延迟处理。在Follower节点上，可能会看到这样的错误：

dropped MsgProp to 247ae21ff9436b2d since streamMsg's sending buffer is  full

可以在节点上通过流量控制工具（Traffic Control）提高etcd成员之间发送数据的优先级来避免。

减少磁盘I/O延迟

对于磁盘延迟，典型的旋转磁盘写延迟约为10毫秒。对于SSD（Solid State Drives，固态硬盘），延迟通常低于1毫秒。HDD（Hard Disk Drive，硬盘驱动器）或者网盘在大量数据读写操作的情况下延时会不稳定。因此强烈建议使用SSD。

同时为了降低其他应用程序的I/O操作对etcd的干扰，建议将etcd的数据存放在单独的磁盘内。也可以将不同类型的对象存储在不同的若干个etcd集群中，比如将频繁变更的event对象从主etcd集群中分离出来，以保证主集群的高性能。在APIServer处这是可以通过参数配置的。这些etcd集群最好也分别能有一块单独的存储磁盘。

如果不可避免地，etcd和其他的业务共享存储磁盘，那么就需要通过下面ionice命令对etcd服务设置更高的磁盘I/O优先级，尽可能避免其他进程的影响。

ionice -c2 -n0 -p 'pgrep etcd'

保持合理的日志文件大小

etcd以日志的形式保存数据，无论是数据创建还是修改，它都将操作追加到日志文件，因此日志文件大小会随着数据修改次数而线性增长。

当Kubernetes集群规模较大时，其对etcd集群中的数据更改也会很频繁，集群日记文件会迅速增长。

为了有效降低日志文件大小，etcd会以固定周期创建快照保存系统的当前状态，并移除旧日志文件。另外当修改次数累积到一定的数量（默认是10000，通过参数“–snapshot-count”指定），etcd也会创建快照文件。

如果etcd的内存使用和磁盘使用过高，可以先分析是否数据写入频度过大导致快照频度过高，确认后可通过调低快照触发的阈值来降低其对内存和磁盘的使用。

设置合理的存储配额

存储空间的配额用于控制etcd数据空间的大小。合理的存储配额可保证集群操作的可靠性。

推荐 8G。

如果没有存储配额，也就是etcd可以利用整个磁盘空间，etcd的性能会因为存储空间的持续增长而严重下降，甚至有耗完集群磁盘空间导致不可预测集群行为的风险。如果设置的存储配额太小，一旦其中一个节点的后台数据库的存储空间超出了存储配额，etcd就会触发集群范围的告警，并将集群置于只接受读和删除请求的维护模式。只有在释放足够的空间、消除后端数据库的碎片和清除存储配额告警之后，集群才能恢复正常操作。

自动压缩历史版本

etcd会为每个键都保存了历史版本。为了避免出现性能问题或存储空间消耗完导致写不进去的问题，这些历史版本需要进行周期性地压缩。压缩历史版本就是丢弃该键给定版本之前的所有信息，节省出来的空间可以用于后续的写操作。etcd支持自动压缩历史版本。在启动参数中指定参数 –auto-compaction，其值以小时为单位。也就是etcd会自动压缩该值设置的时间窗口之前的历史版本。

定期消除碎片化

压缩历史版本，相当于离散地抹去etcd存储空间某些数据，etcd存储空间中将会出现碎片。这些碎片无法被后台存储使用，却仍占据节点的存储空间。因此定期消除存储碎片，将释放碎片化的存储空间，重新调整整个存储空间。

备份方案

etcd备份：备份完整的集群信息，灾难恢复
- etcdctl snapshot save
备份Kubernetes event

频度？

时间间隔太长：
- 能否接受user data lost？
- 如果有外部资源配置，如负载均衡等，能否接受数据丢失导致的leak？
时间间隔太短：
- 对etcd的影响
  - 做snapshot的时候，etcd会锁住当前数据
  - 并发的写操作需要开辟新的空间进行增量写，导致磁盘空间增长

如何保证备份的时效性，同时防止磁盘爆掉？

Auto defrag

优化运行参数

当网络延迟和磁盘延迟固定的情况下，可以优化etcd运行参数来提升集群的工作效率。etcd基于Raft协议进行Leader选举，当Leader选定以后才能开始数据读写操作，因此频繁的Leader选举会导致数据读写性能显著降低。可以通过调整心跳周期（Heatbeat Interval）和选举超时时间（Election Timeout），来降低Leader选举的可能性。

心跳周期是控制Leader以何种频度向Follower发起心跳通知。心跳通知除表明Leader活跃状态之外，还带有待写入数据信息，Follower依据心跳信息进行数据写入，默认心跳周期是100ms。选举超时时间定义了当Follower多久没有收到Leader心跳，则重新发起选举，该参数的默认设置是1000ms。

如果etcd集群的不同实例部署在延迟较低的相同数据中心，通常使用默认配置即可。如果不同实例部署在多数据中心或者网络延迟较高的集群环境，则需要对心跳周期和选举超时时间进行调整。建议心跳周期参数推荐设置为接近etcd多个成员之间平均数据往返周期的最大值，一般是平均RTT的0.55-1.5倍。如果心跳周期设置得过低，etcd会发送很多不必要的心跳信息，从而增加CPU和网络的负担。如果设置得过高，则会导致选举频繁超时。选举超时时间也需要根据etcd成员之间的平均RTT时间来设置。选举超时时间最少设置为etcd成员之间RTT时间的10倍，以便对网络波动。

心跳间隔和选举超时时间的值必须对同一个etcd集群的所有节点都生效，如果各个节点配置不同，就会导致集群成员之间协商结果不可预知而不稳定。

etcd备份存储

etcd的默认工作目录下会生成两个子目录：wal和snap。wal是用于存放预写式日志，其最大的作用是记录整个数据变化的全部历程。所有数据的修改在提交前，都要先写入wal中。

snap是用于存放快照数据。为防止wal文件过多，etcd会定期（当wal中数据超过10000条记录时，由参数“–snapshot-count”设置）创建快照。当快照生成后，wal中数据就可以被删除了。

如果数据遭到破坏或错误修改需要回滚到之前某个状态时，方法就有两个：

一是从快照中恢复数据主体，但是未被拍入快照的数据会丢失；
二是执行所有WAL中记录的修改操作，从最原始的数据恢复到数据损坏之前的状态，但恢复的时间较长。

备份方案实践

官方推荐etcd集群的备份方式是定期创建快照。和etcd内部定期创建快照的目的不同，该备份方式依赖外部程序定期创建快照，并将快照上传到网络存储设备以实现etcd数据的冗余备份。上传到网络设备的数据，都应进行了加密。即使当所有etcd实例都丢失了数据，也能允许etcd集群从一个已知的良好状态的时间点在任一地方进行恢复。根据集群对etcd备份粒度的要求，可适当调节备份的周期。在生产环境中实测，拍摄快照通常会影响集群当时的性能，因此不建议频繁创建快照。但是备份周期太长，就可能导致大量数据的丢失。

这里可以使用增量备份的方式。备份程序每30分钟触发一次快照的拍摄。紧接着它从快照结束的版本（Revision）开始，监听etcd集群的事件，并每10秒钟将事件保存到文件中，并将快照和事件文件上传到网络存储设备中。30分钟的快照周期对集群性能影响甚微。当大灾难来临时，也至多丢失10秒的数据。至于数据修复，首先把数据从网络存储设备中下载下来，然后从快照中恢复大块数据，并在此基础上依次应用存储的所有事件。这样就可以将集群数据恢复到灾难发生前。

ResourceVersion

单个对象的resourceVersion

对象的最后修改resourceVersion

List对象的resourceVersion

生成list response时的resourceVersion

List行为

List对象时，如果不加resourceVersion，意味着需要Most Recent数据，请求会击穿APIServer 缓存，直接发送至etcd
APIServer 通过Label过滤对象查询时，过滤动作是在APIServer端，APIServer需要向etcd发起全量查询请求

开始前#

ETCD#

介绍#

主要功能#

使用场景#

install#

启动#

演示#

路径规划#

核心：TTL & CAS#

Kubernetes 与 ETCD 交互#

Raft 协议#

Learner#

etcd基于Raft的一致性#

日志复制#

安全性#

失效处理#

wal 日志#

存储机制#

Watch 机制#

ETCD 请求流程图#

相关参数#

etcd 成员重要参数#

etcd集群重要参数#

etcd安全相关参数#

灾备#

容量管理#

碎片整理#

高可用etcd解决方案#

Etcd Operator#

基于 Bitnami 安装etcd高可用集群#

Kubernetes如何使用etcd#

Kubernets对象在etcd中的存储路径#

etcd-servers-overrides#

堆叠式etcd集群的高可用拓扑#

外部etcd集群的高可用拓扑#

实践-etcd集群高可用#

多少个peer最适合#

保证apiserver和etcd之间的高效性通讯#

etcd存储规划#