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[其他技术] 【L·S】从零开始入门 K8s | 手把手带你理解etcd2

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发表于 2022-5-8 17:32:15 | 显示全部楼层 |阅读模式
【L·S】从零开始入门 K8s | 手把手带你理解etcd2
二、架构及内部机制解析
总体架构
etcd 是一个分布式的、可靠的 key-value 存储系统,它用于存储分布式系统中的关键数据,这个定义非常重要。

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一个 etcd 集群,通常会由 3 个或者 5 个节点组成,多个节点之间通过 Raft 一致性算法的完成分布式一致性协同,算法会选举出一个主节点作为 leader,由 leader 负责数据的同步与数据的分发。当 leader 出现故障后系统会自动地选取另一个节点成为 leader,并重新完成数据的同步。客户端在多个节点中,仅需要选择其中的任意一个就可以完成数据的读写,内部的状态及数据协同由 etcd 自身完成。

在 etcd 整个架构中,有一个非常关键的概念叫做 quorum,quorum 的定义是 (n+1)/2,也就是说超过集群中半数节点组成的一个团体,在 3 个节点的集群中,etcd 可以容许 1 个节点故障,也就是只要有任何 2 个节点可用,etcd 就可以继续提供服务。同理,在 5 个节点的集群中,只要有任何 3 个节点可用,etcd 就可以继续提供服务,这也是 etcd 集群高可用的关键。

在允许部分节点故障之后继续提供服务,就需要解决一个非常复杂的问题:分布式一致性。在 etcd 中,该分布式一致性算法由 Raft 一致性算法完成,这个算法本身是比较复杂的有机会再详细展开,这里仅做一个简单的介绍以方便大家对其有一个基本的认知。Raft 一致性算法能够工作的一个关键点是:任意两个 quorum 的成员之间一定会有一个交集(公共成员),也就是说只要有任意一个 quorum 存活,其中一定存在某一个节点(公共成员),它包含着集群中所有的被确认提交的数据。正是基于这一原理,Raft 一致性算法设计了一套数据同步机制,在 Leader 任期切换后能够重新同步上一个 quorum 被提交的所有数据,从而保证整个集群状态向前推进的过程中保持数据的一致。
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