简单来说,etcd是一个高可用,强一致性的分布式kv存储数据库。由此可以衍生出很多其他功能需求,比如:
etcd 的官方将它定位成一个可信赖的分布式键值存储服务,它能够为整个分布式集群存储一些关键数据,协助分布式集群的正常运转。
https://cloud.tencent.com/developer/article/1644111当今互联网行业中,对于分布式一致性算法,个人觉得实用性最高并且应用最广泛的就是 Raft 算法了。Raft 非常适合用于所有的节点均为可信节点时的必要数据同步场景中。Raft 的基本原理理解起来并不难,网上很多文字简介,都不如一个很生动的动画来得直观。
在分布式系统中,高可用性、一致性和持久性是三个至关重要的特性。它们共同构成了分布式系统的“三围”,对于系统的性能和可靠性起着至关重要的作用。本文将以etcd为例,探讨这三个特性的概念、重要性以及在etcd中的实现方案。
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随着移动互联网技术的快速发展,在新业务、新领域、新场景的驱动下,基于传统大型机的服务部署方式,不仅难以适应快速增长的业务需求,而且持续耗费高昂的成本,从而使得各大生产厂商以及企业只能望洋兴叹。此时,分布式系统的出现无疑给大家带来了些许振奋。而后随着大数据、区块链技术以及云计算技术的蓬勃发展,使得将分布式系统推向新的高潮。
etcd是一个高可用的键值存储系统,主要用于共享配置和服务发现。etcd是由CoreOS开发并维护的,灵感来自于 ZooKeeper 和 Doozer,它使用Go语言编写,并通过Raft一致性算法处理日志复制以保证强一致性。Raft是一个来自Stanford的新的一致性算法,适用于分布式系统的日志复制,Raft通过选举的方式来实现一致性,在Raft中,任何一个节点都可能成为Leader。Google的容器集群管理系统Kubernetes、开源PaaS平台Cloud Foundry和CoreOS的Fleet都
Etcd是CoreOS基于Raft协议开发的分布式key-value存储系统,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),授权协议为Apache。 在分布式系统中,如何管理节点间的状态一直是一个难题,etcd像是专门为集群环境的服务发现和注册而涉及,它提供了数据TTL失效、数据改变监视、多值、目录监听、分布式锁原子操作等功能,可以方便的跟踪并管理集群节点的状态。
随着CoreOS和Kubernetes等项目在开源社区日益火热,它们项目中都用到的etcd组件作为一个高可用强一致性的服务发现存储仓库,渐渐为开发人员所关注。在云计算时代,如何让服务快速透明地接入到计算集群中,如何让共享配置信息快速被集群中的所有机器发现,更为重要的是,如何构建这样一套高可用、安全、易于部署以及响应快速的服务集群,已经成为了迫切需要解决的问题。etcd为解决这类问题带来了福音,本文将从etcd的应用场景开始,深入解读etcd的实现方式,以供开发者们更为充分地享用etcd所带来的便利。
Etcd 是 CoreOS 团队于2013年6月发起的开源项目,它的目标是构建一个高可用的分布式键值(key-value)数据库。etcd内部采用raft协议作为一致性算法,Etcd基于 Go 语言实现。
作者:jettchen,腾讯 IEG 后台开发工程师 本文不对 raft 算法从头到尾细细讲解,而是以 raft 算法论文为起点,逐步解读 raft 算法的理论,帮助读者理解 raft 算法的正确性。然后,etcd 不仅是 raft 算法最为热门的工程实现,同时也是云原生 kubernetes 的核心存储,本文也对 etcd 的底层实现进行剖析,让读者在使用 etcd 组件的过程中能够做到心中有数。对 raft 算法足够熟悉的同学,也可以直接阅读 etcd 工程实现那块内容。 1. raft 算法的简单介绍
你好,我是 aoho,大家周末快乐。今天我和你分享的主题是:etcd-raft 模块如何实现分布式一致性?
响应头 [root@docker ~]# curl http://127.0.0.1:2379/v2/keys/foo -vv * About to connect() to 127.0.0.1 port 2379 (#0) * Trying 127.0.0.1... * Connected to 127.0.0.1 (127.0.0.1) port 2379 (#0) > GET /v2/keys/foo HTTP/1.1 > User-Agent: curl/7.29.0 > Host: 127.0
Etcd是CoreOS团队于2013年6月发起的开源项目,它的目标是构建一个高可用的分布式键值(key-value)数据库。 Etcd内部采用raft协议作为一致性算法,Etcd基于Go语言实现。
Fabric 1.4.1引入Raft排序服务, 运维界比较出名的etcd实现的orderer服务。后生可畏, etcd是中国一个年轻人的作品, 实现了raft协议, 在k8s等容器化, 虚拟化, 集群化有官方应用。etcd也是go语言编写, fabric开窍了, 直接把etcd和orderer整合了, 相比kafka/zookeeper的排序服务,搭建简单多了,也比kafka这些省了很多资源(kafka默认开的堆是2GB..), 所以个人是强烈推荐使用,尽量出来不久,但在1.4LTS维护, 是有保障的。
Etcd中跟存储部分相关的模块主要有3块,Raft状态机中存储的日志条目、持久化到文件的日志条目以及后端的KV存储。
前言 etcd 是一个分布式的,一致性键值存储,主要用于共享配置和服务发现 etcd is a distributed, consistent key-value store for shared configuration and service discovery, with a focus on being: Simple: curl able user-facing API (HTTP+JSON) Secure: optional SSL client cert authentication Fa
转一个我在知乎上回答的有关raft election timeout/ heartbeat interval 的回答吧。
TiDB 5.0 已于上周正式发布,在这个大版本更新中提升 TiDB 集群的跨中心部署能力是一个重要的着力点,在共识算法这一层,最激动人心莫过于 Joint Consensus 支持了。这个特性帮助 TiDB 5.0 在跨 AZ 的调度中完全容忍少数派数目的 AZ 不可用。本文会先谈成员变更在 TiDB 历史,然后介绍新特性的设计,最后说下我们在实现过程中遇到的问题和解决方案。
https://developer.aliyun.com/article/765312
对 Raft 有所了解的同学都知道,Raft 一般会使用奇数个节点,比如 3、5、7 等等。这是因为 Raft 是 一种基于多节点投票选举机制的共识算法,通俗地说,只有超过半数节点在线才能提供服务。这里超过半数的意思是 N/2+1(而不是N/2)。举例来说,3 节点集群需要 2 个以上节点在线,5 节点集群需要 3 个以上节点在线,等等。对于偶数节点的集群,2 节点集群需要 2 节点同时在线,4 节点集群需要 3 节点在线,以此类推。实际上不只是 Raft,所有基于 Quorum 的共识算法大体上都是这么个情况,例如 Paxos,ZooKeeper 什么的,本文仅以 Raft 为例讨论。
这是一个被广为流传的误解,众所周知 etcd 使用 Raft 协议来解决数据一致性问题。一个 Raft Group 只能有一个 Leader 存在,如果一旦发生网络分区,Leader 只会在多数派一边被选举出来,而少数派则全部处于 Follower 或 Candidate 状态,所以一个长期运行的集群是不存在脑裂问题的。etcd 官方文档也明确了这一点:
前言 在保证数据安全的基础上,保持服务的持续可用,是核心业务对底层数据存储系统的基本要求。业界常见的1主N备的方案面临的问题是“最大可用(Maximum Availability)”和“最大保护(Maximum Protection)”模式间的艰难抉择: “最大可用”模式,表示主机尽力将数据同步到备机之后才返回成功,如果备机宕机或网络中断那么主机则单独提供服务,这意味着主备都宕机情况下可能的数据丢失(MySQL的半同步模式); “最大保护”模式,表示主机一定要将数据同步到备机后才能返回成功,
这次我们来说说,有关于etcd原理的一些事情。之前我们已经了解到了etcd是一个分布式的k-v存储,那么它究竟是如何保证数据是如何复制到每个节点上面去的呢?又是如何保证在网络分区的情况下能正常工作下去?raft协议到底是什么?带着这些问题我们继续往下看。
“ etcd 作为 Kubernetes 集群的元数据存储,是被业界广泛使用的强一致性 KV 存储,但近日被挖掘出一个存在 3 年之久的数据不一致 bug——client 写入后无法在异常节点读取到数据,即数据丢失。本文介绍了我们是如何从问题分析、大胆猜测、严谨验证、排除、工程化复现,从 raft 到 boltdb,从源码定制再到 chaos monkey,一步步定位并解决 etcd 数据不一致 bug 的详细流程,并将解决方案提交给社区,移植到 etcd 3.4/3.3 生产环境分支。希望通过本文,能够揭开 etcd 的神秘面纱,让大家对 etcd 的原理和问题定位有一个较为深入的了解。
保持服务的持续可用,是核心业务对底层数据存储系统的要求。常见的1主N备的方案问题是“最大可用(Maximum Availability)”和“最大保护(Maximum Protection)”模式间抉择:
1.最好在所有的master节点上执行 docker cp docker ps -a | awk ‘/k8s_etcd/{print $1}’:/usr/local/bin/etcdctl /usr/local/bin/etcdctl
上文我们简单介绍了 etcd 的基本概念和使用场景,本文就来介绍如何搭建 etcd 集群。在生产环境中,为了整个集群的高可用,etcd 正常都会以集群方式部署,避免单点故障。引导 etcd 集群的启动有以下三种机制:
之前对etcd不是很了解,于是下定决心学习一下。随手把过程记录了一下,希望对大家有帮助。
etcd是coreOS使用golang开发的分布式,一致性的kv存储系统,因其易用性和高可靠性被广泛运用于服务发现、消息发布和订阅、分布式锁和共享配置等方面,也被认为是zookeeper的强有力的竞争者。作为分布式kv,其底层使用raft算法实现多副本数据的强一致性。etcd作为raft开源实现的标杆,在设计上,将 raft 算法逻辑和持久化、网络、线程等完全抽离出来单独实现,充分解耦,在工程上,实现了诸多性能优化,是 raft 开源实践中较早的工业级的实现,很多后来的 raft 实践者都直接或者间接的参考了 ectd-raft 的设计和实现,例如kubernetes,tiDb等。其广泛的影响力和优雅的golang代码实践也使得ectd成为golang的明星项目。在我们实际的分布式存储系统的项目开发中,raft也被应用于元信息管理和数据存储等多个模块,因此熟悉和理解etcd-raft的实现具有重大意义,本文从raft的基本原理出发,深入浅出地分析了raft在ectd中的具体实现。
最近在看raft相关的代码和实现,发现etcd的raft模块在实现上还是比较灵活的,但缺点就是需要用户实现比较多的功能,如存储和网络等,同时带来的优点就是不会对用户的存储和传输作限制。网上对该模块的描述也比较多,这里我主要根据代码画出简易的处理逻辑,代码逻辑可以参考这里(后续流程图也会按照这个系列的讲解顺序来)。
Kubernetes 是一种开源容器编排平台,用于自动化容器的部署、扩展和操作。etcd 是 Kubernetes 中的一个重要组件,它是一个高可用的键值存储系统,用于存储 Kubernetes 集群的状态信息和配置信息。
etcd分布式键值存储系统,用于保持集群状态,比如Pod、Service等对象信息。因此我们在k8s集群安装之前,先把搭建好etcd集群。
用一些图示结合场景和文字轻松了解etcd,文章是针对etcd初学者的,目的是让大家了解etcd是什么、主要在什么场景下使用、etcd集群是怎么工作的以及创建集群时应该如何选择集群的节点数。
为了确保数据的一致性,etcd实现了Raft一致性算法。Raft算法约定了一个主要节点(leader)和多个从属节点(followers)。主要节点负责处理客户端的写操作请求,并将结果复制给从属节点。所有的节点通过心跳机制相互通信,以检测彼此的状态。
etcd是一个高可用的分布式键值(key-value)数据库。etcd内部采用raft协议作为一致性算法,etcd基于Go语言实现。
最近在使用K8S过程中,一直用到了一个Key-Value数据库Etcd,每当看到有介绍Etcd的教程时,介绍不多,大多都是独立于K8S集群之外,保存状态数据。再深入百度下,发现Etcd是一个可靠的,分布式的Key Value存储系统,它用于存储分布式系统中的关键数据,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,通过一个叫做Raft一致性算法的方式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与分发。
运行服务 [root@docker etcd-v2.2.4-linux-amd64]# ./etcd 2016-02-01 22:42:57.420693 I | etcdmain: etcd Version: 2.2.4 2016-02-01 22:42:57.420802 I | etcdmain: Git SHA: bdee27b 2016-02-01 22:42:57.420809 I | etcdmain: Go Version: go1.5.3 2016-02-01 22:42:57.42081
在分布式系统中,达成一致性是一个核心挑战。Raft算法作为一种新兴的共识算法,以其简洁性和易理解性在学术界和工业界广受欢迎。本文将详细介绍Raft算法的基本原理、实现方法及其在实际应用中的重要性。
Etcd是CoreOS基于Raft协议开发的分布式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)。
etcd 是 CoreOS 团队于 2013 年 6月发起的开源项目,它的目标是构建一个高可用的分布式键值(key-value)数据库。etcd 内部采用raft协议作为一致性算法,etcd 基于 Go 语言实现。
服务发现是怎么“火”起来的 我们知道,在写代码的时候,为了完成服务请求的时候,代码需要知道服务实例的IP地址和端口。所以说,服务发现,发现的是服务实例的IP地址和端口。 那么,为什么服务发现这两年比较
Etcd是Go语言开发的一个开源的、高可用的分布式的键值(key-value)存储系统,它被设计用于可靠地存储关键性数据,并保证快速的访问速度。我们运维之道的etcd常被用于Kubernetes集群中存储配置信息和状态数据。
Fabric的共识服务设计成了可插拔的模块,以此满足了根据不同应用场景切换不同共识选项的需求。在Hyperledger Fabric最新版本中,Fabric系统的共识模块中实现了三种共识算法,其中包括Solo,Kafka以及Raft算法。官方推荐的是使用Raft共识算法,但是为了更好地理解Fabric中的共识模块,我们也简单介绍一下Solo和Kafka这两种共识算法。
etcd是CoreOS团队于2013年6月发起的开源项目,它的目标是构建一个高可用的分布式键值(key-value)数据库。etcd内部采用raft协议作为一致性算法,etcd基于Go语言实现。
raftexample中的存储其实有两种,一个是通过raft.NewMemoryStorage()进行创建的raft.raftStorage,关联到单个raft节点,另一个是通过newKVStore创建的kv存储,用于服务来自外部的访问。
下载工具包 wget https://github.com/etcd-io/etcd/releases/download/v3.4.14/etcd-v3.4.14-linux-amd64.tar.gz 解压并加入环境变量 tar -zxf etcd-v3.4.14-linux-amd64.tar.gz mv etcd-v3.4.14-linux-amd64/etcdctl /usr/local/bin chmod +x /usr/local/bin/ 验证etcdctl是否能用,出现以下结果代表已经成功了
etcd是使用Go语言开发的一个开源、高可用的分布式key-value存储系统,可以用于:
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