etcd - 无标题 - 《computer》

分布式中的 CAP 理论

CAP 原理是描述分布式系统下节点数据同步的基本定理，分别指Consistency（一致性）、Availability（可用性）和 Partition tolerance（分区容错性），这三个要素最多只能同时实现两点，不能三者兼顾。

etcd 可以用来构建高可用的分布式键值数据库，总结来说有如下特点。

简单：etcd 的安装简单，且为用户提供了 HTTP API，使用起来也很简单。

存储：etcd 的基本功能，数据分层存储在文件目录中，类似于我们日常使用的文件系统。

Watch 机制：Watch 指定的键、前缀目录的更改，并对更改时间进行通知。

安全通信：支持 SSL 证书验证。

高性能：etcd 单实例可以支持 2K/s 读操作，官方也有提供基准测试脚本。

一致可靠：基于 Raft 共识算法，实现分布式系统内部数据存储、服务调用的一致性和高可用性。

etcd 是一个实现了分布式一致性键值对存储的中间件，支持跨平台，拥有活跃用户的技术社区。etcd 集群中的节点基于 Raft 算法进行通信，Raft 算法保证了微服务实例或机器集群所访问的数据的可靠一致性。

etcd 在稳定性、可靠性和可伸缩性上表现极佳，同时也为云原生应用系统提供了协调机制。etcd 经常用于服务注册与发现的场景，此外还有键值对存储、消息发布与订阅、分布式锁等场景。

etcd 基于 Raft 算法，能够有力地保证分布式场景中的一致性。各个服务启动时注册到 etcd 上，同时为这些服务配置键的 TTL 时间。注册到 etcd 上面的各个服务实例通过心跳的方式定期续租，实现服务实例的状态监控。

分布式系统中涉及多个服务实例，存在跨进程之间资源调用，对于资源的协调分配，单体架构中的锁已经无法满足需要，需要引入分布式锁的概念。etcd 基于 Raft 算法，实现分布式集群的一致性，存储到 etcd 集群中的值必然是全局一致的，因此基于 etcd 很容易实现分布式锁。

其中：

etcd Server 用于对外接收和处理客户端的请求；

gRPC Server 则是 etcd 与其他 etcd 节点之间的通信和信息同步；

MVCC，即多版本控制，etcd 的存储模块，键值对的每一次操作行为都会被记录存储，这些数据底层存储在 BoltDB 数据库中；

WAL，预写式日志，etcd 中的数据提交前都会记录到日志；

Snapshot 快照，以防 WAL 日志过多，用于存储某一时刻 etcd 的所有数据；

Snapshot 和 WAL 相结合，etcd 可以有效地进行数据存储和节点故障恢复等操作。

虽然 etcd 内部实现机制复杂，但对外提供了简单的 API 接口，方便客户端调用。我们可以通过etcdctl 客户端命令行操作和访问 etcd 中的数据，或者通过HTTP API接口直接访问 etcd。

etcd 中的数据结构很简单，它的数据存储其实就是键值对的有序映射。etcd 还提供了一种键值对监测机制，即 Watch 机制，客户端通过订阅相关的键值对，获取其更改的事件信息。Watch 机制实时获取 etcd 中的增量数据更新，使数据与 etcd 同步。

etcd 是云原生架构中的存储基石，可以有效保证存储数据的一致性和可靠性；

etcd 内部实现机制复杂，但是对外提供了简单直接的 API 接口；

使用 etcd 的常见分布式场景包括键值对存储、服务注册与发现、消息订阅与发布、分布式锁等。