作者 | 陳星宇(宇慕)阿里云基礎技術中臺技術專家
導讀:etcd 是阿里巴巴內部容器云平臺用于存盤關鍵元資訊的組件,阿里巴巴使用 etcd 已經有 3 年的歷史, 在今年 雙11 程序中它又一次承擔了關鍵角色,接受了 雙11 大壓力的檢驗,為了讓更多同學了解到 etcd 的最佳實踐和阿里巴巴內部的使用經驗,本文作者將和大家分享阿里巴巴是如何把 etcd 升級得更強、更穩、更高效的,希望通過這篇文章讓更多人了解 etcd, 享受云原生技術帶來的紅利,
讓 etcd 變得更強
本節主要介紹 etcd 在性能方面的升級作業,首先我們來理解一下 etcd 的性能背景,
性能背景
這里先庖丁解牛,將 etcd 分為如下幾個部分,如下圖所示:

每一部分都有各自的性能影響,讓我們逐層分解:
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raft 層:raft 是 etcd 節點之間同步資料的基本機制,它的性能受限于網路 IO、節點之間的 rtt 等, WAL 受到磁盤 IO 寫入延遲;
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存盤層:負責持久化存盤底層 kv, 它的性能受限于磁盤 IO,例如:fdatasync 延遲、記憶體 treeIndex 索引層鎖的 block、boltdb Tx 鎖的 block 以及 boltdb 本身的性能;
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其他還有諸如宿主機內核引數、grpc api 層等性能影響因子,
服務端優化
了解完背景后,這里介紹一下性能優化手段,主要由服務端和客戶端兩個方面組成,這里先介紹服務端優化的一些手段,
硬體部署
etcd 是一款對 cpu、記憶體、磁盤要求較高的軟體,隨著內部存盤資料量的增加和對并發訪問量的增大,我們需要使用不同規格的硬體設備,這里我們推薦 etcd 至少使用 4 核 cpu、8GB 記憶體、SSD 磁盤、高速低延遲網路、獨立宿主機部署等(具體硬體的配置資訊),在阿里巴巴,由于有超大規模的容器集群,因此我們運行 etcd 的硬體也較強,
軟體優化
etcd 是一款開源的軟體,集合了全世界優秀軟體開發者的智慧,最近一年在軟體上有很多貢獻者更新了很多性能優化,這里分別從幾個方面來介紹這些優化,最后介紹一個由阿里巴巴貢獻的 etcd 存盤優化,
- 記憶體索引層,由于索引層大量使用鎖機制同步對性能影響較大,通過優化鎖使用,提升了讀寫性能,具體參考:github pr;
- lease 規模化使用,lease 是 etcd 支持 key 使用 ttl 過期的機制,在之前的版本中 scalability 較差,當有大量 lease 時性能下降的較為嚴重,通過優化 lease revoke 和過期失效的演算法,解決了 lease 規模性的問題,具體參考:github pr;
- 后端 boltdb 使用優化,etcd 使用 boltdb 作為底層資料庫存盤 kv, 它的使用優化對整體性能影響很大,
通過調節不同的 batch size 和 interval, 使我們可以根據不同硬體和作業負載優化性能,具體參考:github pr,
除此之外,新的完全并發讀特性也優化了 boltdb tx 讀寫鎖性能,大幅度地提升了讀寫性能,具體參考:github pr,
最后介紹一個由阿里巴巴自主研發并貢獻開源社區的優化:基于 segregated hashmap 的 etcd 內部存盤 freelist 分配回收演算法,
下圖是一個 etcd 節點的架構,etcd 使用 boltdb 持久化存盤所有 kv,它的性能好壞對 etcd 性能起著非常重要的作用,

在阿里巴巴內部大規模使用 etcd 用于存盤元資料,在使用中我們發現了 boltdb 的性能問題,這里給大家分享一下:

上圖是 etcd 內部存盤分配回收的核心演算法,etcd 內部默認以 4kB 為一個頁面大小存盤資料,圖中的數字表示頁面 id, 紅色表示該頁面正在使用, 白色表示沒有,當用戶洗掉資料時 etcd 不會把存盤空間還給系統,而是內部先留存起來維護一個頁面池,以提升再次使用的性能,這個頁面池專業術語叫 freelist,當 etcd 需要存盤新資料時,普通 etcd 會線性掃描內部 freelist,時間復雜度 o(n),當資料量超大或是內部碎片嚴重的情況下,性能會急劇下降,
因此我們重新設計并實作了基于 segregated hashmap 的 etcd 內部存盤 freelist 分配回收新演算法,該優化演算法將內部存盤分配演算法時間復雜度從 o(n) 降為 o(1), 回收從 o(nlgn) 也降為 o(1), 使 etcd 性能有了質的飛躍,極大地提高了 etcd 存盤資料的能力,使得 etcd 存盤容量提升 50 倍,從推薦的 2GB 提升到 100GB;讀寫性能提升 24 倍,CNCF 官方博客收錄了此次更新,感興趣的讀者可以讀一下,
客戶端優化
性能優化除了服務端要做的事情外,還需要客戶端的幫助,保持客戶端使用最佳實踐將保證 etcd 集群穩定高效地運行,這里我們分享 3 個最佳實踐:
- put 資料時避免大的 value, 大的 value 會嚴重影響 etcd 性能,例如:需要注意 Kubernetes 下 crd 的使用;
- 避免創建頻繁變化的 key/value, 例如:Kubernetes 下 node 資料上傳更新;
- 避免創建大量 lease 物件,盡量選擇復用過期時間接近的 lease, 例如 Kubernetes 下 event 資料的管理,
讓 etcd 管理更高效
作為基于 raft 協議的分布式鍵值資料庫,etcd 是一個有狀態的應用,管理 etcd 集群狀態、運維 etcd 節點、冷熱備份、故障恢復等程序均有一定復雜性,且需要具備 etcd 內核相關的專業知識,想高效地運維 etcd 有不小的挑戰,
目前在業界里已經有一些 etcd 運維的工具,例如開源的 etcd-operator 等,但是這些工具往往比較零散,功能通用性不強,集成度比較差,學習這些工具的使用也需要一定的時間,關鍵是這些工具不是很穩定,存在穩定性風險等,
面對這些問題,我們根據阿里巴巴內部場景,基于開源 etcd-operator 進行了一系列修改和加強,開發了 etcd 運維管理平臺 Alpha,利用它,運維人員可以高效地運維管理 etcd,之前要前后操作多個工具完成的任務,現在只要操作它就可以完成,一個人就可以管理成百上千的 etcd 集群,
下圖展示了 Alpha 的基礎功能:

如上圖所示,Alpha 分為 etcd 生命周期管理和資料管理兩大部分,
其中生命周期管理功能依托于 operator 中宣告式的 CustomResource 定義,將 etcd 的集群創建、銷毀的程序流程化、透明化,用戶不再需要為每個 etcd 成員單獨制定繁瑣的配置,僅需要指定成員數量、成員版本、性能引數配置等幾個簡單欄位,除此之外,我們還提供了 etcd 版本升級、故障節點替換、集群實體啟停等功能,將 etcd 常用的運維操作自動化,同時也在一定程度上保證了 etcd 變更的穩定性,
其次,資料作為 etcd 的核心內容,我們也開發了一系列功能進行重點保障,在備份上,資料管理工具支持定期冷備及實時熱備,且保持本地盤和云上 OSS 兩類備份,同時也支持從備份上快速恢復出一個新的 etcd 集群,此外,資料管理工具支持對 etcd 進行掃描分析,發現當前集群的熱點資料鍵值數和存盤量,彌補了業界無法提供資料管理的空白,同時該拓展也是 etcd 支持多租戶的基礎,最后,資料管理工具還支持對 etcd 進行垃圾資料清理、跨集群資料騰挪傳輸等功能,
這些豐富的功能為上層 Kubernetes 集群的管理提供了很多靈活的幫助,例如用戶 A 原來在某云廠商或自建 Kubernetes 集群,我們可以通過遷移 etcd 內部的賬本資料的功能,將用戶的核心資料搬移至另外一個集群,方便地實作用戶的 K8s 集群跨云遷移,
利用 Alpha,我們可以做到透明化、自動化、白屏化,減少人肉黑屏操作,讓 etcd 運維管理更高效,
讓 etcd 變得更穩
本節主要介紹一些 etcd 穩定建設的技巧,大家知道 etcd 是容器云平臺的底層依賴核心,它的服務質量、穩定程度決定了整個容器云的穩定程度,其重要性無需贅述,這里先介紹一下 etcd 常見的問題和風險分析,如下圖所示,主要分三個方面:
- etcd 自身:例如 OOM、代碼 bug、panic 等;
- 宿主機環境:例如宿主機故障、網路故障、同一臺宿主機其他行程干擾;
- 客戶端:例如客戶端 bug、運維誤操作、客戶端濫用 ddos 等,

針對這些風險點,我們從以下幾方面入手:
- 建立完善的監控告警機制,覆寫客戶端輸入,etcd 自身以及宿主機環境狀態;
- 客戶操作審計,高危操作如洗掉資料做風控限流;
- 資料治理,分析客戶端濫用,引導最佳實踐;
- 定期資料冷備,通過熱備實作異地多活,保證資料安全;
- 常態化故障演練,做好故障恢復預案,
總結展望:讓 etcd 變得更智能
本文分別從性能、穩定性、生態工具三個部分享了 etcd 變得更強、更快、更高效的技巧,在未來我們還將為讓 etcd 變得更智能而努力,如何讓 etcd 變得更智能是一個比較高級的話題,這里簡單做一下展望,更智能的意思是指可以使 etcd 的管理更加地聰明,更少的人為干預,例如遇到一些故障,系統可以自行修復等,
本書亮點
- 雙11 超大規模 K8s 集群實踐中,遇到的問題及解決方法詳述
- 云原生化最佳組合:Kubernetes+容器+神龍,實作核心系統 100% 上云的技術細節
- 雙 11 Service Mesh 超大規模落地解決方案
“阿里巴巴云原生微信公眾號(ID:Alicloudnative)關注微服務、Serverless、容器、Service Mesh等技術領域、聚焦云原生流行技術趨勢、云原生大規模的落地實踐,做最懂云原生開發者的技術公眾號,”
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