关于 etcd
本文的主角是 etcd。名称 “etcd” 源自两个想法，即 unix “/etc” 文件夹 和 “d” 分布式系统。“/etc” 文件夹是用于存储单个系统的配置数据的位置，而 etcd 用于存储大规模分布式的配置信息。因此，分配了 “d” 的 “/etc” 就是 “etcd”。
etcd 被设计为大型分布式系统的通用基板。这些大型系统需要避免脑裂，并且愿意牺牲可用性来实现此目的。etcd 以一致且容错的方式存储元数据。etcd 集群旨在提供具有稳定性、可靠性、可伸缩性和性能的键值存储。
分布式系统将 etcd 用作配置管理、服务发现和协调分布式工作的一致键值存储组件。许多组织在生产系统上使用 etcd，例如容器调度程序、服务发现服务和分布式数据存储。使用 etcd 的常见分布式模式包括领导者选举、分布式锁和监视机器活动状态等。
使用案例
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CoreOS 的 Container Linux：在 Container Linux 上运行的应用程序将获得零停机时间的 Linux 内核自动更新。Container Linux 使用锁来协调更新。Locksmith 在 etcd上 实现了一个分布式信号量，以确保在任何给定时间仅集群的一个子集正在重启。
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Kubernetes 将配置数据存储到 etcd 中以进行服务发现和集群管理；etcd的一致性对于容器的编排至关重要。Kubernetes API 服务器将群集状态持久保存到 etcd 中。它使用 etcd 的 watch API 监视集群并回滚关键的配置更改。
多维度对比
也许 etcd 已经看起来很合适，但是与所有技术选型一样，我们需要谨慎进行。尽管理想的情况是对技术和功能进行客观的比较，但是作者的专业知识和偏见显然倾向于etcd（实验和文档由etcd的作者编写）。
下表是一目了然的快速参考，可发现 etcd 及其最受欢迎的替代方案之间的差异。表格后面的各节中提供了每列的进一步说明和详细信息。
与ZooKeeper
ZooKeeper 解决了与 etcd 相同的问题：分布式系统协调和元数据存储。但是， etcd 踩在前人的肩膀上，其参考了 ZooKeeper 的设计和实现经验。从 Zookeeper 汲取的经验教训无疑为 etcd 的设计提供了支撑，从而帮助其支持 Kubernetes 等大型系统。对 Zookeeper 进行的 etcd 改进包括：
- 动态重新配置集群成员
- 高负载下稳定的读写
- 多版本并发控制数据模型
- 可靠的键值监控
- 租期原语将 session 中的连接解耦
- 用于分布式共享锁的 API
此外，etcd 开箱即用地支持多种语言和框架。Zookeeper 拥有自己的自定义Jute RPC 协议，该协议对于 Zookeeper 而言是完全唯一的，并限制了其受支持的语言绑定，而 etcd 的客户端协议则是基于 gRPC 构建的，gRPC 是一种流行的 RPC 框架，具有 go，C ++，Java 等语言支持。同样，gRPC 可以通过 HTTP 序列化为 JSON，因此即使是通用命令行使用程序（例如curl）也可以与之通信。由于系统可以从多种选择中进行选择，因此它们是基于具有本机工具的 etcd 构建的，而不是基于一组固定的技术围绕 etcd 构建的。
在考虑功能，支持和稳定性时，etcd 相比于 Zookeeper，更加适合用作一致性的键值存储的组件。
Consul
Consul 是一个端到端的服务发现框架。它提供内置的运行状况检查，故障检测和 DNS 服务。此外，Consul 还使用 RESTful HTTP API 公开了密钥值存储。在 Consul 1.0 中，存储系统在键值操作中无法像 etcd 或 Zookeeper 等其他组件那样扩展。数百万个键的系统将遭受高延迟和内存压力。Consul 最明显的是缺少多版本键，条件事务和可靠的流监视。
etcd 和 Consul 解决了不同的问题。如果要寻找分布式一致键值存储，那么与 Consul 相比，etcd是更好的选择。如果正在寻找端到端的集群服务发现，etcd 将没有足够的功能。可以选择 Kubernetes，Consul或 SmartStack。
NewSQL(Cloud Spanner, CockroachDB, TiDB)
etcd 和 NewSQL 数据库（例如Cockroach，TiDB，Google Spanner）都提供了具有高可用性的强大数据一致性保证。但是，不同的系统设计思路导致显著不同的客户端 API 和性能特征。
NewSQL 数据库旨在跨数据中心水平扩展。这些系统通常跨多个一致的复制组（分片）对数据进行分区，这些复制组可能相距很远，并以 TB 或更高级别存储数据集。这种缩放比例使它们成为分布式协调的较差候选者，因为它们需要很长的等待时间，并且期望使用大多数本地化的依赖拓扑进行更新。NewSQL 数据被组织成表格，包括具有比 etcd 更为丰富的语义的 SQL 样式的查询工具，但是以处理和优化查询的额外复杂性为代价。
简而言之，选择 etcd 来存储元数据或协调分布式应用程序。如果存储的数据超过数 GB，或者需要完整的 SQL 查询，请选择 NewSQL 数据库。
使用 etcd 存储元配置数据
etcd 在单个复制组中复制所有数据。对于以一致的顺序存储多达几 GB 的数据，这是最有效的方法。集群状态的每次修改（可能会更改多个键）都从一个单调递增的计数器中分配了一个全局唯一 ID（在etcd中称为修订版），以进行排序。由于只有一个复制组，因此修改请求只需通过 raft 协议提交。通过将共识限制在一个复制组中，etcd 使用简单的协议即可获得分布式一致性，同时实现低延迟和高吞吐量。
etcd 后面的复制无法水平扩展，因为它缺少数据分片。相反，NewSQL 数据库通常在多个一致的复制组之间分片数据，存储数据集的级别为 TB 或更高。但是，要为每个修改分配一个全局唯一且递增的 ID，每个请求必须通过复制组之间的附加协调协议。这个额外的协调步骤可能会在全局 ID 上发生冲突，从而强制有序的请求重试。结果是，对于严格的一致性，NewSQL 方法的性能通常比 etcd 更复杂。
如果应用程序主要是出于元数据或元数据排序的原因（例如协调流程），请选择etcd。如果应用程序需要跨多个数据中心的大型数据存储，并且在很大程度上不依赖于强大的全局排序属性，请选择 NewSQL 数据库。
使用 etcd 作为分布式协调组件
etcd 具有分布式协调原语，例如事件监视，租约，选举和开箱即用的分布式锁。这些原语由 etcd 开发人员维护和支持；将这些功能留给承担了开发基础分布式软件的外部库，实质上使系统不完整。NewSQL 数据库通常期望这些分布式协调原语由第三方编写。同样，ZooKeeper 有一个独立的协调库。提供本地锁 API 的 Consul 甚至对 “不是防弹方法” 深表歉意（1个client释放锁之后，其它client无法立刻获得锁，这可能是由于lock-delay设置引起的。）。
从理论上讲，可以在提供强一致性的任何存储系统上构建这些原语。但是，算法往往很微妙。很容易开发出一种看起来有效的锁定算法，但是由于边界和时序偏差而中断。此外，etcd 支持的其他原语（例如事务性存储器）取决于 etcd 的 MVCC 数据模型；简单的强一致性是不够的。
对于分布式协调，选择 etcd 可以帮助避免操作上的麻烦并减少工作量。
本文来自公众号【aoho求索】