k8s etcd 的实现原理

2020-09-29 15:17:16 浏览数 (1)

简介

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。

我们可以简单看一下 etcd 和 Zookeeper 在定义上有什么不同：

  • etcd is a distributed reliable key-value store for the most critical data of a distributed system…
  • ZooKeeper is a centralized service for maintaining configuration information, naming, providing distributed synchronization, and providing group services.

其中前者是一个用于存储关键数据的键值存储，后者是一个用于管理配置等信息的中心化服务。

etcd 的使用其实非常简单，它对外提供了 gRPC 接口，我们可以通过 Protobuf 和 gRPC 直接对 etcd 中存储的数据进行管理，也可以使用官方提供的 etcdctl 操作存储的数据。

代码语言：javascript复制
service KV {
  rpc Range(RangeRequest) returns (RangeResponse) {
      option (google.api.http) = {
        post: "/v3beta/kv/range"
        body: "*"
    };
  }

  rpc Put(PutRequest) returns (PutResponse) {
      option (google.api.http) = {
        post: "/v3beta/kv/put"
        body: "*"
    };
  }
}

文章并不会展开介绍 etcd 的使用方法，这一小节将逐步介绍几大核心模块的实现原理，包括 etcd 使用 Raft 协议同步各个节点数据的过程以及 etcd 底层存储数据使用的结构。

Raft

在每一个分布式系统中，etcd 往往都扮演了非常重要的地位，由于很多服务配置发现以及配置的信息都存储在 etcd 中，所以整个集群可用性的上限往往就是 etcd 的可用性，而使用 3 ~ 5 个 etcd 节点构成高可用的集群往往都是常规操作。

正是因为 etcd 在使用的过程中会启动多个节点，如何处理几个节点之间的分布式一致性就是一个比较有挑战的问题了。

解决多个节点数据一致性的方案其实就是共识算法，在之前的文章中我们简单介绍过 Zookeeper 使用的 Zab 协议 以及常见的 共识算法 Paxos 和 Raft，etcd 使用的共识算法就是 Raft，这一节我们将详细介绍 Raft 以及 etcd 中 Raft 的一些实现细节。

介绍

Raft 从一开始就被设计成一个易于理解和实现的共识算法，它在容错和性能上与 Paxos 协议比较类似，区别在于它将分布式一致性的问题分解成了几个子问题，然后一一进行解决。

每一个 Raft 集群中都包含多个服务器，在任意时刻，每一台服务器只可能处于 Leader、Follower 以及 Candidate 三种状态；在处于正常的状态时，集群中只会存在一个 Leader，其余的服务器都是 Follower。

上述图片来着In Search of an Understandable Consensus Algorithm

所有的 Follower 节点都是被动的，它们不会主动发出任何的请求，只会响应 Leader 和 Candidate 发出的请求，对于每一个用户的可变操作，都会被路由给 Leader 节点进行处理，除了 Leader 和 Follower 节点之外，Candidate 节点其实只是集群运行过程中的一个临时状态。

Raft 集群中的时间也被切分成了不同的几个任期（Term），每一个任期都会由 Leader 的选举开始，选举结束后就会进入正常操作的阶段，直到 Leader 节点出现问题才会开始新一轮的选择。

每一个服务器都会存储当前集群的最新任期，它就像是一个单调递增的逻辑时钟，能够同步各个节点之间的状态，当前节点持有的任期会随着每一个请求被传递到其他的节点上。

Raft 协议在每一个任期的开始时都会从一个集群中选出一个节点作为集群的 Leader 节点，这个节点会负责集群中的日志的复制以及管理工作。

我们将 Raft 协议分成三个子问题：节点选举、日志复制以及安全性，文章会以 etcd 为例介绍 Raft 协议是如何解决这三个子问题的。

节点选举

使用 Raft 协议的 etcd 集群在启动节点时，会遵循 Raft 协议的规则，所有节点一开始都被初始化为 Follower 状态，新加入的节点会在 NewNode 中做一些配置的初始化，包括用于接收各种信息的 Channel：

代码语言：javascript复制
// https://sourcegraph.com/github.com/etcd-io/etcd@1cab49e/-/blob/raft/node.go#L190-225
func StartNode(c *Config, peers []Peer) Node {
	r := newRaft(c)
	r.becomeFollower(1, None)
	r.raftLog.committed = r.raftLog.lastIndex()
	for _, peer := range peers {
		r.addNode(peer.ID)
	}

	n := newNode()
	go n.run(r)
	return &n
}

在做完这些初始化的节点和 Raft 配置的事情之后，就会进入一个由 for 和 select 组成的超大型循环，这个循环会从 Channel 中获取待处理的事件：

代码语言：javascript复制
// https://sourcegraph.com/github.com/etcd-io/etcd@1cab49e/-/blob/raft/node.go#L291-423
func (n *node) run(r *raft) {
	lead := None

	for {
		if lead != r.lead {
			lead = r.lead
		}

		select {
		case m := <-n.recvc:
			r.Step(m)
		case <-n.tickc:
			r.tick()
		case <-n.stop:
			close(n.done)
			return
		}
	}
}

作者对整个循环内的代码进行了简化，因为当前只需要关心三个 Channel 中的消息，也就是用于接受其他节点消息的 recvc、用于触发定时任务的 tickc 以及用于暂停当前节点的 stop。

除了stopChannel 中介绍到的消息之外，recvc和tickc两个 Channel 中介绍到事件时都会交给当前节点持有Raft结构体处理。

定时器与心跳

当节点从任意状态（包括启动）调用becomeFollower时，都会将节点的定时器设置为tickElection。

如果当前节点可以成为 Leader 并且上一次收到 Leader 节点的消息或者心跳已经超过了等待的时间，当前节点就会发送 MsgHup 消息尝试开始新的选举。

但是如果 Leader 节点正常运行，就能够同样通过它的定时器 tickHeartbeat 向所有的 Follower 节点广播心跳请求，也就是 MsgBeat 类型的 RPC 消息。

bcastHeartbeat方法最终会向所有的 Follower 节点发送MsgHeartbeat类型的消息，通知它们目前 Leader 的存活状态，重置所有 Follower 持有的超时计时器。

作为集群中的 Follower，它们会在stepFollower方法中处理接收到的全部消息，包括 Leader 节点发送的心跳 RPC 消息。

当 Follower 接受到了来自 Leader 的 RPC 消息 MsgHeartbeat 时，会将当前节点的选举超时时间重置并通过 handleHeartbeat 向 Leader 节点发出响应 —— 通知 Leader 当前节点能够正常运行。

而 Candidate 节点对于 MsgHeartBeat 消息的处理会稍有不同，它会先执行 becomeFollower 设置当前节点和 Raft 协议的配置：

Follower 与 Candidate 会根据节点类型的不同做出不同的响应，两者收到心跳请求时都会重置节点的选举超时时间，不过后者会将节点的状态直接转变成 Follower：

当 Leader 节点收到心跳的响应时就会将对应节点的状态设置为 Active，如果 Follower 节点在一段时间内没有收到来自 Leader 节点的消息就会尝试发起竞选。

代码语言：javascript复制
// https://sourcegraph.com/github.com/etcd-io/etcd@1cab49e/-/blob/raft/raft.go#L636-643
func (r *raft) tickElection() {
	r.electionElapsed  

	if r.promotable() && r.pastElectionTimeout() {
		r.electionElapsed = 0
		r.Step(pb.Message{From: r.id, Type: pb.MsgHup})
	}
}

到了这里，心跳机制就起到了作用开始发送 MsgHup 尝试重置整个集群中的 Leader 节点，接下来我们就会开始分析 Raft 协议中的竞选流程了。

竞选流程

如果集群中的某一个 Follower 节点长时间内没有收到来自 Leader 的心跳请求，当前节点就会通过MsgHup消息进入预选举或者选举的流程。

如果收到 MsgHup 消息的节点不是 Leader 状态，就会根据当前集群的配置选择进入 PreElection 或者 Election 阶段，PreElection 阶段并不会真正增加当前节点的 Term，它的主要作用是得到当前集群能否成功选举出一个 Leader 的答案，如果当前集群中只有两个节点而且没有预选举阶段，那么这两个节点的 Term 会无休止的增加，预选举阶段就是为了解决这一问题而出现的。

在这里不会讨论预选举的过程，而是将目光主要放在选举阶段，具体了解一下使用 Raft 协议的 etcd 集群是如何从众多节点中选出 Leader 节点的。

我们可以继续来分析 campaign 方法的具体实现，下面就是删去预选举相关逻辑后的代码：

代码语言：javascript复制
// https://sourcegraph.com/github.com/etcd-io/etcd@1cab49e/-/blob/raft/raft.go#L730-766
func (r *raft) campaign(t CampaignType) {
	r.becomeCandidate()
	
	if r.quorum() == r.poll(r.id, voteRespMsgType(voteMsg), true) {
		r.becomeLeader()
		return
	}
	for id := range r.prs {
		if id == r.id {
			continue
		}

		r.send(pb.Message{Term: r.Term, To: id, Type: pb.MsgVote, Index: r.raftLog.lastIndex(), LogTerm: r.raftLog.lastTerm(), Context: ctx})
	}
}

当前节点会立刻调用 becomeCandidate 将当前节点的 Raft 状态变成候选人；在这之后，它会将票投给自己，如果当前集群只有一个节点，该节点就会直接成为集群中的 Leader 节点。

如果集群中存在了多个节点，就会向集群中的其他节点发出 MsgVote 消息，请求其他节点投票，在 Step 函数中包含不同状态的节点接收到消息时的响应：

代码语言：javascript复制
// https://sourcegraph.com/github.com/etcd-io/etcd@1cab49e/-/blob/raft/raft.go#L785-927
func (r *raft) Step(m pb.Message) error {
  // ...

	switch m.Type {
	case pb.MsgVote, pb.MsgPreVote:
		canVote := r.Vote == m.From || (r.Vote == None && r.lead == None)
		if canVote && r.raftLog.isUpToDate(m.Index, m.LogTerm) {
			r.send(pb.Message{To: m.From, Term: m.Term, Type: pb.MsgVoteResp})
			r.electionElapsed = 0
			r.Vote = m.From
		} else {
			r.send(pb.Message{To: m.From, Term: r.Term, Type: pb.MsgVoteResp, Reject: true})
		}

	}
  // ...
  return nil
}

如果当前节点投的票就是消息的来源或者当前节点没有投票也没有 Leader，那么就会向来源的节点投票，否则就会通知该节点当前节点拒绝投票。

在 stepCandidate 方法中，候选人节点会处理来自其他节点的投票响应消息，也就是 MsgVoteResp：

代码语言：javascript复制
// https://sourcegraph.com/github.com/etcd-io/etcd@1cab49e/-/blob/raft/raft.go#L1146-1189
func stepCandidate(r *raft, m pb.Message) error {
	switch m.Type {
	// ...
	case pb.MsgVoteResp:
		gr := r.poll(m.From, m.Type, !m.Reject)
		switch r.quorum() {
		case gr:
			r.becomeLeader()
			r.bcastAppend()
		// ...
		}
	}
	return nil
}

每当收到一个 MsgVoteResp 类型的消息时，就会设置当前节点持有的 votes 数组，更新其中存储的节点投票状态并返回投『同意』票的人数，如果获得的票数大于法定人数 quorum，当前节点就会成为集群的 Leader 并向其他的节点发送当前节点当选的消息，通知其余节点更新 Raft 结构体中的 Term 等信息。

节点状态

对于每一个节点来说，它们根据不同的节点状态会对网络层发来的消息做出不同的响应，我们会分别介绍下面的四种状态在 Raft 中对于配置和消息究竟是如何处理的。

对于每一个 Raft 的节点状态来说，它们分别有三个比较重要的区别，其中一个是在改变状态时调用 becomeLeader、becomeCandidate、becomeFollower 和 becomePreCandidate 方法改变 Raft 状态有比较大的不同，第二是处理消息时调用 stepLeader、stepCandidate 和 stepFollower 时有比较大的不同，最后是几种不同状态的节点具有功能不同的定时任务。

对于方法的详细处理，我们在这一节中不详细介绍和分析，如果一个节点的状态是 Follower，那么当前节点切换到 Follower 一定会通过 becomeFollower 函数，在这个函数中会重置节点持有任期，并且设置处理消息的函数为 stepFollower：

代码语言：javascript复制
// https://sourcegraph.com/github.com/etcd-io/etcd@1cab49e/-/blob/raft/raft.go#L671-678
func (r *raft) becomeFollower(term uint64, lead uint64) {
	r.step = stepFollower
	r.reset(term)
	r.tick = r.tickElection
	r.lead = lead
	r.state = StateFollower
}

// https://sourcegraph.com/github.com/etcd-io/etcd@1cab49e/-/blob/raft/raft.go#L636-643
func (r *raft) tickElection() {
	r.electionElapsed  

	if r.promotable() && r.pastElectionTimeout() {
		r.electionElapsed = 0
		r.Step(pb.Message{From: r.id, Type: pb.MsgHup})
	}
}

除此之外，它还会设置一个用于在 Leader 节点宕机时触发选举的定时器 tickElection。

Candidate 状态的节点与 Follower 的配置差不了太多，只是在消息处理函数 step、任期以及状态上的设置有一些比较小的区别：

代码语言：javascript复制
// https://sourcegraph.com/github.com/etcd-io/etcd@1cab49e/-/blob/raft/raft.go#L680-691
func (r *raft) becomeCandidate() {
	r.step = stepCandidate
	r.reset(r.Term   1)
	r.tick = r.tickElection
	r.Vote = r.id
	r.state = StateCandidate
}

最后的 Leader 就与这两者有其他的区别了，它不仅设置了处理消息的函数 step 而且设置了与其他状态完全不同的 tick 函数：

代码语言：javascript复制
// https://sourcegraph.com/github.com/etcd-io/etcd@1cab49e/-/blob/raft/raft.go#L708-728
func (r *raft) becomeLeader() {
	r.step = stepLeader
	r.reset(r.Term)
	r.tick = r.tickHeartbeat
	r.lead = r.id
	r.state = StateLeader

	r.pendingConfIndex = r.raftLog.lastIndex()
	r.appendEntry(pb.Entry{Data: nil})
}

这里的 tick 函数 tickHeartbeat 每隔一段时间会通过 Step 方法向集群中的其他节点发送 MsgBeat 消息：

代码语言：javascript复制
// https://sourcegraph.com/github.com/etcd-io/etcd@1cab49e/-/blob/raft/raft.go#L646-669
func (r *raft) tickHeartbeat() {
	r.heartbeatElapsed  
	r.electionElapsed  

	if r.electionElapsed >= r.electionTimeout {
		r.electionElapsed = 0
		if r.checkQuorum {
			r.Step(pb.Message{From: r.id, Type: pb.MsgCheckQuorum})
		}
	} 

	if r.heartbeatElapsed >= r.heartbeatTimeout {
		r.heartbeatElapsed = 0
		r.Step(pb.Message{From: r.id, Type: pb.MsgBeat})
	}
}

上述代码中的 MsgBeat 消息会在 Step 中被转换成 MsgHeartbeat 最终发送给其他的节点，Leader 节点超时之后的选举流程我们在前两节中也已经介绍过了，在这里就不再重复了。‘

存储

etcd 目前支持 V2 和 V3 两个大版本，这两个版本在实现上有比较大的不同，一方面是对外提供接口的方式，另一方面就是底层的存储引擎，V2 版本的实例是一个纯内存的实现，所有的数据都没有存储在磁盘上，而 V3 版本的实例就支持了数据的持久化。

如需了解存储源码，参考大神链接：https://draveness.me/etcd-introduction/

raft etcd 存储 分布式

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