etcd 存储:如何实现键值对的读写操作?

2022-06-23 14:47:29 浏览数 (1)

你好,我是 aoho,今天我和你分享的主题是 etcd 存储:如何实现键值对的读写操作?

我们在前面课时介绍了 etcd 的整体架构以及 etcd 常用的通信接口。在介绍 etcd 整体架构时,我们梳理了 etcd 的分层架构以及交互概览。本课时将会聚焦于 etcd 存储是如何实现键值对的读写操作。

本课时围绕 etcd 底层读写的实现,首先会简要介绍客户端访问 etcd 服务端读写的整个过程,然后是重点介绍读写的实现细节。

读操作

在 etcd 中读请求占了大部分,是高频的操作。我们使用 etcdctl 命令行工具进行读操作:

代码语言:javascript复制
$ etcdctl --endpoints http://localhost:2379 get foo

foo
bar

将整个读操作划分成如下几个步骤:

  • etcdctl 会创建一个 clientv3 库对象,选取一个合适的 etcd 节点;
  • 调用 KVServer 模块的 Range RPC 方法(上一课时有讲解),发送请求;
  • 拦截器拦截,主要做一些校验和监控;
  • 调用 KVServer 模块的 Range 接口获取数据;

接着就进入了读请求的核心步骤,会经过线性读 ReadIndex 模块、MVCC (包含 treeIndex 和 BlotDB)模块。

这里提一下线性读,线性读是相对串行读来说。集群模式下会有多个 etcd 节点,不同节点之间可能存在一致性问题,串行读直接返回状态数据,不需要与集群中其他节点交互。这种方式速度快,开销小,但是会存在数据不一致的情况。而线性读则需要集群成员之间达成共识,存在开销,响应速度相对慢。但是能够保证数据的一致性,etcd 默认读模式是线性读。我们将在后面的课时重点介绍分布式一致性的实现。

继续往下,看看如何读取 etcd 中的数据。etcd 中查询请求,查询单个键或者一组键,亦或是查询数量,到了底层实际都会调用 rangeKeys 方法,我们来分析下这个方式的实现。range 请求的结构图如下所示:

从上至下,查询键值对的流程包括:

  • 在 treeIndex 中根据键利用 BTree 快速查询该键对应的索引项 keyIndex,索引项中包含 Revision;
  • 根据查询到的版本号信息 Revision,在 Backend 的缓存 buffer 中利用二分法查找,如果命中则直接返回;
  • 若缓存中不符合条件,在 BlotDB 中查找(基于 BlotDB 的索引),查询之后返回键值对信息。

图中的 ReadTx 和 BatchTx 是两个接口,用于负责读写请求。我们在创建 backend 结构时,都会创建 readTx 和 batchTx 结构体,这两个结构体分别实现了 ReadTx 和 BatchTx 接口,一个负责处理只读请求,另一个负责处理读写请求。。

rangeKeys 方法的实现如下所示:

代码语言:javascript复制
// 位于 mvcc/kvstore_txn.go:117
func (tr *storeTxnRead) rangeKeys(key, end []byte, curRev int64, ro RangeOptions) (*RangeResult, error) {
 rev := ro.Rev
 if rev > curRev {
  return &RangeResult{KVs: nil, Count: -1, Rev: curRev}, ErrFutureRev
 }
 if rev <= 0 {
  rev = curRev
 }
 if rev < tr.s.compactMainRev {
  return &RangeResult{KVs: nil, Count: -1, Rev: 0}, ErrCompacted
 }
  // 获取索引项 keyIndex,索引项中包含 Revision
 revpairs := tr.s.kvindex.Revisions(key, end, rev)
 tr.trace.Step("range keys from in-memory index tree")
  // 结果为空,直接返回
 if len(revpairs) == 0 {
  return &RangeResult{KVs: nil, Count: 0, Rev: curRev}, nil
 }
 if ro.Count {
  return &RangeResult{KVs: nil, Count: len(revpairs), Rev: curRev}, nil
 }

 limit := int(ro.Limit)
 if limit <= 0 || limit > len(revpairs) {
  limit = len(revpairs)
 }

 kvs := make([]mvccpb.KeyValue, limit)
 revBytes := newRevBytes()
 for i, revpair := range revpairs[:len(kvs)] {
  revToBytes(revpair, revBytes)
    // UnsafeRange 实现了 ReadTx,查询对应的键值对
  _, vs := tr.tx.UnsafeRange(keyBucketName, revBytes, nil, 0)
  if len(vs) != 1 {
   tr.s.lg.Fatal(
    "range failed to find revision pair",
    zap.Int64("revision-main", revpair.main),
    zap.Int64("revision-sub", revpair.sub),
   )
  }
  if err := kvs[i].Unmarshal(vs[0]); err != nil {
   tr.s.lg.Fatal(
    "failed to unmarshal mvccpb.KeyValue",
    zap.Error(err),
   )
  }
 }
 tr.trace.Step("range keys from bolt db")
 return &RangeResult{KVs: kvs, Count: len(revpairs), Rev: curRev}, nil
}

在上述代码的实现中,我们需要通过 Revisions 方法从 Btree 中获取范围内所有的 keyIndex,以此才能获取一个范围内的所有键值对。Revisions 方法实现如下:

代码语言:javascript复制
// 位于 mvcc/index.go:106
func (ti *treeIndex) Revisions(key, end []byte, atRev int64) (revs []revision) {
 if end == nil {
  rev, _, _, err := ti.Get(key, atRev)
  if err != nil {
   return nil
  }
  return []revision{rev}
 }
 ti.visit(key, end, func(ki *keyIndex) {
    // 使用 keyIndex.get 来遍历整颗树
  if rev, _, _, err := ki.get(ti.lg, atRev); err == nil {
   revs = append(revs, rev)
  }
 })
 return revs
}

如果只是获取一个键对应的版本,使用 treeIndex 方法即可,但是一般会从 Btree 索引中获取多个 Revision 值时,需要调用 keyIndex.get 方法来遍历整颗树并选取合适的版本。这是因为 BoltDB 保存一个 key 的多个历史版本。每一个 Key 的 keyIndex 中其实都存储着多个历史版本,我们需要根据传入的参数返回正确的版本。

对于上层的键值存储来说,它会利用这里返回的 Revision 从真正存储数据的 BoltDB 中查询当前 Key 对应 Revision 的结果。BoltDB 内部使用的也是类似 bucket 的方式存储,其实就是对应 MySQL 中的表结构,用户的 key 数据存放的 bucket 名字的是 key,etcd MVCC 元数据存放的 bucket 是 meta。

写操作

介绍完读请求,我们回忆一下写操作的实现。使用 etcdctl 命令行工具进行写操作:

代码语言:javascript复制
$ etcdctl --endpoints http://localhost:2379 put foo bar

将整个写操作划分成如下几个步骤:

  • 客户端通过负载均衡算法选择一个 etcd 节点,发起 gRPC 调用;
  • etcd server 收到客户端请求;
  • 经过 gRPC 拦截、Quota 校验,Quota 模块用于校验 etcd db 文件大小是否超过了配额;
  • 接着 KVServer 模块将请求发送给本模块中的 raft,这里负责与 etcd raft 模块进行通信。发起一个提案,命令为 put foo bar,即使用 put 方法将 foo 更新为 bar;
  • 提案经过转发之后,半数节点成功持久化;
  • MVCC 模块更新状态机。

我们重点关注最后一步,学习如何更新和插入键值对。与上面一张图相对应,我们来看下 put 接口的执行过程:

调用 put 向 etcd 写入数据时,首先会使用传入的键构建 keyIndex 结构体,基于 currentRevision 自增生成新的 revision 如{1,0},并从 treeIndex 中获取相关版本 revision 等信息;写事务提交之后,将本次写操作的缓存 buffer 合并到(merge)到读缓存上(图中 ReadTx 中的缓存)。代码实现如下所示:

代码语言:javascript复制
//位于 mvcc/index.go:53
func (ti *treeIndex) Put(key []byte, rev revision) {
 keyi := &keyIndex{key: key}
  // 加锁,互斥
 ti.Lock()
 defer ti.Unlock()
  // 获取版本信息
 item := ti.tree.Get(keyi)
 if item == nil {
  keyi.put(ti.lg, rev.main, rev.sub)
  ti.tree.ReplaceOrInsert(keyi)
  return
 }
 okeyi := item.(*keyIndex)
 okeyi.put(ti.lg, rev.main, rev.sub)
}

treeIndex.Put 在获取 Btree 中的 keyIndex 结构之后,会通过 keyIndex.put 在其中加入新的 revision,方法实现如下:

代码语言:javascript复制
// 位于 mvcc/key_index.go:77
func (ki *keyIndex) put(lg *zap.Logger, main int64, sub int64) {
 rev := revision{main: main, sub: sub}
  // 校验版本号
 if !rev.GreaterThan(ki.modified) {
  lg.Panic(
   "'put' with an unexpected smaller revision",
   zap.Int64("given-revision-main", rev.main),
   zap.Int64("given-revision-sub", rev.sub),
   zap.Int64("modified-revision-main", ki.modified.main),
   zap.Int64("modified-revision-sub", ki.modified.sub),
  )
 }
 if len(ki.generations) == 0 {
  ki.generations = append(ki.generations, generation{})
 }
 g := &ki.generations[len(ki.generations)-1]
 if len(g.revs) == 0 { // 创建一个新的键
  keysGauge.Inc()
  g.created = rev
 }
 g.revs = append(g.revs, rev)
 g.ver  
 ki.modified = rev
}

新的 revision 结构体写入 keyIndex 键值索引时,都会改变 generation 结构体中的创建版本 、修改次数等参数,因此,基于 put 方法,我们就可以知道 generation 结构体中的各个成员如何定义和赋值。

revision{1,0} 是生成的全局版本号,作为 BoltDB 的 key,经过序列化包括 key 名称、key 创建时的版本号(create_revision)、value 值和租约等信息为二进制数据之后,将填充到 BoltDB 的 value 中,同时将该键和 revision 等信息存储到 Btree。

小结

本文主要介绍了 etcd 的底层如何实现读写操作。我们首先简单介绍了客户端与服务端读写操作的流程,之后重点分析了在 etcd 中如何读写数据。

读写操作依赖 MVCC 模块的 treeIndex 和 BoltDB,treeIndex 是一个 内存索引模块,用来保存键的历史版本号信息;BoltDB 是一个基于 Btree 实现的数据库,可以用来保存 etcd 的键值对数据。通过这两个模块之间的协作,实现了 etcd 数据的读取和存储。

学习完本课时,给大家留个小问题,etcd 写事务的提交会涉及 B 重新平衡,这部分开销昂贵该如何权衡呢?欢迎你在留言区提出。

当然,本课时仅是介绍了底层的存储,对于如何实现分布式数据一致性并没有展开讲解。我们将在下一讲介绍 etcd-raft 如何实现分布式一致性。

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