Docker学习系列 之etcdetcd简介

Posted 2020-08-31

Etcd 按照官方介绍

Etcd is a distributed, consistent key-value store for shared configuration and service discovery

etcd 是一个分布式一致性键值存储，用于共享配置和服务发现，专注于：

简单: 良好定义的，面向用户的API (gRPC)
安全： 带有可选客户端证书认证的自动 TLS
快速: 测试验证，每秒 10000 写入
可靠: 使用Raft适当分布

etcd是Go编写，并使用 Raft 一致性算法来管理高可用复制日志。

为什么需要 Etcd 

所有的分布式系统，都面临的一个问题是多个节点之间的数据共享问题，这个和团队协作的道理是一样的，成员可以分头干活，但总是需要共享一些必须的信息，比如谁是 leader， 都有哪些成员，依赖任务之间的顺序协调等。所以分布式系统要么自己实现一个可靠的共享存储来同步信息（比如 Elasticsearch ），要么依赖一个可靠的共享存储服务，而 Etcd 就是这样一个服务。

Etcd 提供什么能力

Etcd 主要提供以下能力，已经熟悉 Etcd 的读者可以略过本段。

1. 提供存储以及获取数据的接口，它通过协议保证 Etcd 集群中的多个节点数据的强一致性。用于存储元信息以及共享配置。

2. 提供监听机制，客户端可以监听某个key或者某些key的变更。用于监听和推送变更。

3. 提供key的过期以及续约机制，客户端通过定时刷新来实现续约。用于集群监控以及服务注册发现。

4. 提供原子的CAS（Compare-and-Swap）和 CAD（Compare-and-Delete）支持（v2通过接口参数实现，v3通过批量事务实现）。用于分布式锁以及leader选举。

Etcd 如何实现一致性的

Etcd使用Raft协议来维护集群内各个节点状态的一致性。简单说，Etcd集群是一个分布式系统，由多个节点相互通信构成整体对外服务，每个节点都存储了完整的数据，并且通过Raft协议保证每个节点维护的数据是一致的。

如图所示，每个Etcd节点都维护了一个状态机，并且，任意时刻至多存在一个有效的主节点。主节点处理所有来自客户端写操作，通过Raft协议保证写操作对状态机的改动会可靠的同步到其他节点。

Etcd工作原理核心部分在于Raft协议。本节接下来将简要介绍Raft协议，具体细节请参考其[论文]。
Raft协议正如论文所述，确实方便理解。主要分为三个部分：选主，日志复制，安全性。

1) 选主

Raft协议是用于维护一组服务节点数据一致性的协议。这一组服务节点构成一个集群，并且有一个主节点来对外提供服务。当集群初始化，或者主节点挂掉后，面临一个选主问题。集群中每个节点，任意时刻处于Leader, Follower, Candidate这三个角色之一。选举特点如下：

• 当集群初始化时候，每个节点都是Follower角色；

• 集群中存在至多1个有效的主节点，通过心跳与其他节点同步数据；

• 当Follower在一定时间内没有收到来自主节点的心跳，会将自己角色改变为Candidate，并发起一次选主投票；当收到包括自己在内超过半数节点赞成后，选举成功；当收到票数不足半数选举失败，或者选举超时。若本轮未选出主节点，将进行下一轮选举（出现这种情况，是由于多个节点同时选举，所有节点均为获得过半选票）。

• Candidate节点收到来自主节点的信息后，会立即终止选举过程，进入Follower角色。

  为了避免陷入选主失败循环，每个节点未收到心跳发起选举的时间是一定范围内的随机值，这样能够避免2个节点同时发起选主。

2) 日志复制

所谓日志复制，是指主节点将每次操作形成日志条目，并持久化到本地磁盘，然后通过网络IO发送给其他节点。其他节点根据日志的逻辑时钟(TERM)和日志编号(INDEX)来判断是否将该日志记录持久化到本地。当主节点收到包括自己在内超过半数节点成功返回，那么认为该日志是可提交的(committed），并将日志输入到状态机，将结果返回给客户端。

这里需要注意的是，每次选主都会形成一个唯一的TERM编号，相当于逻辑时钟。每一条日志都有全局唯一的编号。

主节点通过网络IO向其他节点追加日志。若某节点收到日志追加的消息，首先判断该日志的TERM是否过期，以及该日志条目的INDEX是否比当前以及提交的日志的INDEX跟早。若已过期，或者比提交的日志更早，那么就拒绝追加，并返回该节点当前的已提交的日志的编号。否则，将日志追加，并返回成功。

当主节点收到其他节点关于日志追加的回复后，若发现有拒绝，则根据该节点返回的已提交日志编号，发生其编号下一条日志。

主节点像其他节点同步日志，还作了拥塞控制。具体地说，主节点发现日志复制的目标节点拒绝了某次日志追加消息，将进入日志探测阶段，一条一条发送日志，直到目标节点接受日志，然后进入快速复制阶段，可进行批量日志追加。

按照日志复制的逻辑，我们可以看到，集群中慢节点不影响整个集群的性能。另外一个特点是，数据只从主节点复制到Follower节点，这样大大简化了逻辑流程。

3) 安全性

截止此刻，选主以及日志复制并不能保证节点间数据一致。试想，当一个某个节点挂掉了，一段时间后再次重启，并当选为主节点。而在其挂掉这段时间内，集群若有超过半数节点存活，集群会正常工作，那么会有日志提交。这些提交的日志无法传递给挂掉的节点。当挂掉的节点再次当选主节点，它将缺失部分已提交的日志。在这样场景下，按Raft协议，它将自己日志复制给其他节点，会将集群已经提交的日志给覆盖掉。

这显然是不可接受的。

其他协议解决这个问题的办法是，新当选的主节点会询问其他节点，和自己数据对比，确定出集群已提交数据，然后将缺失的数据同步过来。这个方案有明显缺陷，增加了集群恢复服务的时间（集群在选举阶段不可服务），并且增加了协议的复杂度。

Raft解决的办法是，在选主逻辑中，对能够成为主的节点加以限制，确保选出的节点已定包含了集群已经提交的所有日志。如果新选出的主节点已经包含了集群所有提交的日志，那就不需要从和其他节点比对数据了。简化了流程，缩短了集群恢复服务的时间。

这里存在一个问题，加以这样限制之后，还能否选出主呢？答案是：只要仍然有超过半数节点存活，这样的主一定能够选出。因为已经提交的日志必然被集群中超过半数节点持久化，显然前一个主节点提交的最后一条日志也被集群中大部分节点持久化。当主节点挂掉后，集群中仍有大部分节点存活，那这存活的节点中一定存在一个节点包含了已经提交的日志了。

至此，关于Raft协议的简介就全部结束了。

Etcd的使用场景

和ZK类似，Etcd有很多使用场景，包括：

• 配置管理

• 服务注册于发现

• 选主

• 应用调度

• 分布式队列

• 分布式锁

Etcd，Zookeeper，Consul 比较

这三个产品是经常被人拿来做选型比较的。 Etcd 和 Zookeeper 提供的能力非常相似，都是通用的一致性元信息存储，都提供watch机制用于变更通知和分发，也都被分布式系统用来作为共享信息存储，在软件生态中所处的位置也几乎是一样的，可以互相替代的。二者除了实现细节，语言，一致性协议上的区别，最大的区别在周边生态圈。Zookeeper 是apache下的，用java写的，提供rpc接口，最早从hadoop项目中孵化出来，在分布式系统中得到广泛使用（hadoop, solr, kafka, mesos 等）。Etcd 是coreos公司旗下的开源产品，比较新，以其简单好用的rest接口以及活跃的社区俘获了一批用户，在新的一些集群中得到使用（比如kubernetes）。虽然v3为了性能也改成二进制rpc接口了，但其易用性上比 Zookeeper 还是好一些。 而 Consul 的目标则更为具体一些，Etcd 和 Zookeeper 提供的是分布式一致性存储能力，具体的业务场景需要用户自己实现，比如服务发现，比如配置变更。而Consul 则以服务发现和配置变更为主要目标，同时附带了kv存储。

本文出自 “Programming in XMU” 博客，请务必保留此出处http://liuxp0827.blog.51cto.com/5013343/1898320