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從零開始入門 K8s:etcd 性能優化實踐


etcd 是容器雲平台用於存儲關鍵元信息的組件。阿里巴巴使用 etcd 已經有 3 年的歷史, 在今年 雙11 過程中它又一次承擔了關鍵角色,接受了 雙11 大壓力的檢驗。本文作者從 etcd 性能背景出發,帶領我們了解了 etcd server 端性能優化及 etcd client 使用最佳實踐,希望能夠為大家運行一個穩定而且高效的 etcd 集群提供幫助。

一、etcd 簡要介紹

etcd 誕生於 CoreOs 公司,使用 Golang 語言開發,是一個分佈式 KeyValue 存儲引擎。我們可以利用 etcd 來作為分佈式系統元數據的存儲數據庫,存儲系統裡面重要的元信息。 etcd 同樣也被各大公司廣泛使用。

下圖為 etcd 的基本架構

從零開始入門 K8s:etcd 性能優化實踐 1

如上所示,一個集群有三個節點:一個 Leader 和兩個 Follower。每個節點通過 Raft 算法同步數據,並通過 boltdb 存儲數據。當一個節點掛掉之後,另外的節點會自動選舉出來一個 Leader,保持整個集群的高可用特性。 Client 可以通過連接任意一個節點完成請求。

二、理解 etcd 性能

首先我們來看一張圖:

從零開始入門 K8s:etcd 性能優化實踐 2

上圖是一個標準的 etcd 集群架構簡圖。可以將 etcd 集群劃分成幾個核心的部分:例如藍色的 Raft 層、紅色的 Storage 層,Storage 層內部又分為 treeIndex 層和 boltdb 底層持久化存儲 key/value 層。它們的每一層都有可能造成 etcd 的性能損失。

首先來看 Raft 層,Raft 需要通過網絡同步數據,網絡 IO 節點之間的 RTT 和 / 帶寬會影響 etcd 的性能。除此之外,WAL 也受到磁盤 IO 寫入速度影響。

再來看 Storage 層,磁盤 IO fdatasync 延遲會影響 etcd 性能,索引層鎖的 block 也會影響 etcd 的性能。除此之外,boltdb Tx 的鎖以及 boltdb 本身的性能也將大大影響 etcd 的性能。

從其他方面來看,etcd 所在宿主機的內核參數和 grpc api 層的延遲,也將影響 etcd 的性能。

三、etcd 性能優化 -server 端

下面具體來介紹一下 etcd server 端的性能優化。

etcd server 性能優化-硬件部署

server 端在硬件上需要足夠的 CPU 和 Memory 來保障 etcd 的運行。其次,作為一個非常依賴於磁盤 IO 的數據庫程序,etcd 需要 IO 延遲和吞吐量非常好的 ssd 硬盤,etcd 是一個分佈式的 key/value 存儲系統,網絡條件對它也很重要。最後在部署上,需要盡量將它獨立的部署,以防止宿主機的其他程序會對 etcd 的性能造成乾擾。

附:etcd 官方推薦的配置要求信息

etcd server 性能優化-軟件

etcd 軟件分成很多層,下面根據不同層次進行性能優化的簡單介紹。想深度了解的同學可以自行訪問下面的 GitHub pr 來獲取具體的修改代碼。

  • 首先是針對於 etcd 的內存索引層優化:優化內部鎖的使用減少等待時間。原來的實現方式是遍歷內部引 BTree 使用的內部鎖粒度比較粗,這個鎖很大程度上影響了 etcd 的性能,新的優化減少了這一部分的影響,降低了延遲。

具體可參照如下鏈接:

  • 針對於lease 規模使用的優化:優化了 lease revoke 和過期失效的算法,將原來遍歷失效 list 時間複雜度從 O(n) 降為 O(logn),解決了 lease 規模化使用的問題。

具體可參照如下鏈接:

  • 最後是針對於後端 boltdb 的使用優化:將後端的 batch size limit/interval 進行調整,這樣就能根據不同的硬件和工作負載進行動態配置,這些參數以前都是固定的保守值。

  • 還有一點是由谷歌工程師優化的完全並發讀特性:優化調用 boltdb tx 讀寫鎖使用,提升讀性能。

基於 segregated hashmap 的 etcd 內部存儲 freelist 分配回收新算法

其他的性能優化也非常多,這裡我們重點介紹一下由阿里巴巴貢獻的一個性能優化。這個性能優化極大地提升了 etcd 內部存儲的性能,它的名字叫做:基於 segregated hashmap 的 etcd 內部存儲 freelist 分配回收新算法。

從零開始入門 K8s:etcd 性能優化實踐 3

上圖是 etcd 的一個單節點架構,內部使用 boltdb 作為持久化存儲所有的 key/value,因此 boltdb 的性能好壞對於 etcd 的性能好壞起著非常重要的作用。在阿里巴巴內部,我們大量使用 etcd 作為內部存儲元數據,在使用過程中我們發現了 boltdb 的性能問題,這里分享給大家。

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上圖中為 etcd 內部存儲分配回收的一個核心算法,這裡先給大家介紹一下背景知識。首先,etce 內部使用默認為 4KB 的頁面大小來存儲數據。如圖中數字表示頁面 ID,紅色的表示該頁面正在使用,白色的表示未使用。

當用戶想要刪除數據的時候,etcd 並不會把這個存儲空間立即還給系統,而是內部先留存起來,維護一個頁面的池子,以提升下次使用的性能。這個頁面池子叫做 freelist,如圖所示,freelist 頁面 ID 為 43、45、 46、50、53 正在被使用,頁面 ID 為 42、44、47、48、49、51、52 ​​處於空閒狀態。

當新的數據存儲需要一個連續頁面為3 的配置時,舊的算法需要從freelist 頭開始掃描,最後返回頁面起始ID 為47,以此可以看到普通的etcd 線性掃描內部freelist 的算法,在數據量較大或者是內部碎片嚴重的情況下,性能就會急速的下降。

針對這一問題,我們設計並實現了一個基於 segregated hashmap 新的 freelist 分配回收算法。該算法將連續的頁面大小作為 hashmap 的 key,value 是起始 ID 的配置集合。當需要新的頁面存儲時,我們只需要 O(1) 的時間複雜度來查詢這個 hashmap 值,快速得到頁面的起始 ID。

再去看上面例子,當需要 size 為 3 的連續頁面的時候,通過查詢這個 hashmap 很快就能找到起始頁面 ID 為 47。

同樣在釋放頁面時,我們也用了 hashmap 做優化。例如上圖當頁面 ID 為 45、46 釋放的時候,它可以通過向前向後做合併,形成一個大的連續頁面,也就是形成一個起始頁面 ID 為 44、大小為 6 的連續頁面。

綜上所述:新的算法將分配的時間複雜度從O(n) 優化到了O(1),回收從O(nlogn) 優化到了O(1),etcd 內部存儲不再限制其讀寫的性能,在真實的場景下,它的性能優化了幾十倍。從單集群推薦存儲 2GB 可以擴大到 100GB。該優化目前在阿里巴巴內部使用,並輸出到了開源社區。

這裡再提一點,本次說的多個軟件的優化,在新版本中的 etcd 中都會有發布,大家可以關注使用一下。

四、etcd 性能優化 -client 端

再來介紹一下etce 客戶端的性能使用上的最佳實踐。

首先來回顧一下 etcd server 給客戶端提供的幾個 API:Put、Get、Watch、Transactions、Leases 等很多個操作。

從零開始入門 K8s:etcd 性能優化實踐 5

針對於以上的客戶端操作,我們總結了幾個最佳實踐調用:

  1. 針對於 Put 操作避免使用大 value,精簡精簡再精簡,例如 K8s 下的 crd 使用;

  2. 其次,etcd 本身適用及存儲一些不頻繁變動的 key/value 元數據信息。因此客戶端在使用上需要避免創建頻繁變化的 key/value。這一點例如 K8s下對於新的 node 節點的心跳數據上傳就遵循了這一實踐;

  3. 最後,我們需要避免創建大量的 lease,盡量選擇復用。例如在 K8s下,event 數據管理:相同 TTL 失效時間的 event 同樣會選擇類似的 lease 進行複用,而不是創建新的 lease。

最後請大家記住一點:保持客戶端使用最佳實踐,將保證你的 etcd 集群穩定高效運行。

總結

本文內容到這裡就結束了,這里為大家總結一下:

  • 首先我們理解了 etcd 性能背景,從背後原理了解潛在的性能瓶頸點;

  • 解析 etcd server 端性能優化,從硬件/部署/內部核心軟件算法等方面優化;

  • 了解 etcd client 使用最佳實踐;

最後希望各位同學讀完本文後,能夠有所收穫,為你們運行一個穩定而且高效的 etcd 集群提供幫助。

本文轉載自阿里巴巴雲原生微信公眾號(ID:Alicloudnative)。

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