超越 etcd 限制！字节自研 K8s 存储 KubeBrain

全面官能，历史流水血事件可以从 BoltDB 里登录 Revision 赚取 KV 统计总共据切换获得，而新流水血事件则由写到加载连动 Notify 获得。

etcd 并不是一个专门为 K8s 所设计的元反馈存储器系统，其获取的意志力是 K8s 所需的意志力的超集。在用于步骤里，其曝露出来的合而为一要疑虑有：

etcd 的网络连接器层封路水意志力较弱，雪崩时自愈意志力差；etcd 所加进的是单 raft group，一直存在单点难题，单个 raft group 增加终端总共必需提较低容错意志力，并不能提较低写到效能；etcd 的 ExpensiveRead 容易导致 OOM，如果加进分页念过取的话，延时相比亦会提较低；boltdb 的串行存储，允许了写到效能，较低负载下写到延时亦会显著提较低；一直运行容易因为大块疑虑导致写到效能起因一定劣所谓，线上一个大均会通过 defrag 抄录大块，一全面官能亦会一般而言，另一全面官能也可能亦会影响举例来说官能。2. 新的元统计总共据存储器

过去面对产出环境里 etcd 的效能疑虑，必需通过按 Resource 拆分存储器、etcd 参总共调优等意图来顺利进行一定的更为严重。但是面对 K8s 更大范围的运用于不久带来的挑战，我们困难重重的需一个更较低效能的元统计总共据存储器系统作为 etcd 的替代提议，从而能对顶层业务有更有力的支撑。

在调研了 K8s 一个大的需求以及相关开源重大项目不久，我们借鉴了 k3s 的开源重大项目 kine 的思想，所设计并发挥作用了基于分布式 KV 存储器动力系统的较低效能 K8s 元统计总共据存储器重大项目—— KubeBrain 。

KubeBrain 系统发挥作用了 APIServer 所用于的元反馈存储器 API ，结构上加进合而为一从管理模式，合而为一终端负责解决疑虑写到加载和流水血事件发放，从终端负责解决疑虑念过加载，合而为一终端和从终端之间共享一个分布式最弱相反 KV 存储器，在此相结合顺利进行统计总共据念过写到。下面详述 KubeBrain 的一个中心模块。

2.1 存储器动力系统

KubeBrain 独立抽象化了逻辑顶层所用于的 KeyValue 存储器动力系统连接器，用意为基础，重大项目发挥作用了一个中心逻辑上与底层存储器动力系统的解耦：

逻辑顶层基于存储器动力系统连接器来加载底层统计总共据，不关心底层发挥作用；对接新的存储器动力系统只需发挥作用完全一致的并行层，以发挥作用存储器连接器。

目前所重大项目已经发挥作用了对 ByteKV 和 TiKV 的并行，此外还发挥作用了用于检测的并行三台存储器 Badger 的原版。需注意的是，并非所有 KV 存储器都能作为 KubeBrain 的存储器动力系统。理论上 KubeBrain 对于存储器动力系统有着所列特官能敦促：

大力支持动态念过大力支持双向遍历大力支持念过写到宗教事务或者隐含CAS功能的写到宗教事务实质上曝露逻辑上步进

此外，由于 KubeBrain 对于顶层获取的相反官能必需倚赖于存储器动力系统的相反官能必需， KubeBrain 敦促存储器动力系统的宗教事务需达到所列行政级别（定义参看 HATs ：）：

Isolation Guarantee: Snapshot IsolationSession Guarantee: Linearizable

在内部产出环境里， KubeBrain 均以 ByteKV 为存储器动力系统获取元反馈存储器服务。ByteKV 是一种最弱相反的分布式 KV 存储器。在 ByteKV 里，统计总共据按照 key 的字典序有序存储器。当单个 Partition 统计总共据大小大约阈倍总共时， Partition 系统会地内部矛盾，然后可以通过 multi-raft group 顺利进行总体构建，还大力支持配置内部矛盾的阈倍总共以及内部矛盾边界选择的规则的自带。此外， ByteKV 还实质上曝露了全局的步进，同时大力支持写到宗教事务和动态念过，并且获取了极低的念过写到效能以及最弱相反的必需。

2.2 选合而为一系统

KubeBrain 基于底层最弱相反的分布式 KV 存储器动力系统，元件发挥作用了一种 ResourceLock，在存储器动力系统里指向一组特定的 KeyValue。ResourceLock 里倍总共得注意合而为一终端的电话表格以及承租人的时长等反馈。

KubeBrain 进程启动后均以从终端的身份对自己顺利进行初始所谓，并且亦会系统会在除此以外顺利进行候选人。候选人时，首先为尝试念过取理论上的 ResourceLock。如果发现理论上 ResourceLock 为空，或者 ResourceLock 里的承租人已经到期，终端亦会尝试将自己的电话表格以及承租人时长以 CAS 的方式也存储 ResourceLock，如果存储尝试，则晋升为合而为一终端。

从终端可以通过 ResourceLock 念过取合而为一终端的电话表格，从而和合而为一终端建起连结，并顺利进行应该的无线电通信，但是合而为一终端并不感知从终端的一直存在。即使没有从终端，单个 KubeBrain 合而为一终端也可以获取收尾的 APIServer 所需的 API，但是合而为一终端宕机后举例来说官能亦会受损。

2.3 逻辑上步进

KubeBrain 与 etcd 类似，都加进了 Revision 的基本概念顺利进行原版遏制。KubeBrain 一个大的发号器仅在合而为一终端上启动。当从终端晋升为合而为一终端时，亦会基于存储器动力系统获取的逻辑上步进连接器来顺利进行初始所谓，发号器的Revision 归一所谓亦会被总共组如此一来存储器动力系统里赚取到的逻辑上时间挥。

单个 Leader 的任期内，发号器发出的整总共表格是连续性不间断加减的。合而为一终端起因系统故障时，从终端抢到合而为一，就亦会再次较移位一个初始所谓的流水程。由于合而为一终端的发号是不间断加减的，而存储器动力系统的逻辑上时间挥可能总括不间断的，其上升速度是远较慢于不间断发号的发号器，因此能够必需切合而为一不久， Revision 依然是加减的一个21世纪，旧合而为一终端上发号器所均等的最大的 Revision 亦会极小新合而为一终端上发号器所均等的最小的Revision。

KubeBrain 合而为一终端上的发号是一个正因如此线程加载，具备极低的效能。由于 KubeBrain 的写到加载在合而为一终端上收尾，为写到加载均等 Revision 时并不需顺利进行网络传输，因此这种较低效能的发号器对于简所谓写到加载效能也有很小的帮助。

2.4 统计总共据库系统

KubeBrain 对于 API Server 念过写到劝说参总共里的 Raw Key，亦会顺利进行编码出两类 Internal Key存储存储器动力系统检索和统计总共据。对于每个 Raw Key，检索 Revision Key 记录下来只有一条，记录下来理论上 Raw Key 的同类型新原版， Revision Key 同时也是一把锁，每次对 Raw Key 的预览加载需对检索顺利进行 CAS。统计总共据记录下来Object Key 有一到多条，每条统计总共据记录下来了 Raw Key 的历史原版与原版完全一致的 Value。Object Key 的举例来说为magic+raw_key+split_key+revision，其里：

magic为x57xfbx80x8b；raw_key为基本上 API Server 输入到存储器系统里的 Key ；split_key为$；revision为逻辑上步进对写到加载均等的逻辑上加载表格通过 BigEndian 编码如此一来的 Bytes 。

根据 Kubernetes 的校验规则，raw_key 必需倍总共得注意小写到字母、小总共，以及'-' 和 '.'，所以目前所选择 split_key 为 $ 符号。

特别的，Revision Key 的举例来说和 Object Key 相同，revision取间距为 8 的空 Bytes 。这种编码提议必需编码前所和编码后的比较关系不变。

在存储器动力系统里，同一个 Raw Key 生如此一来的所有 Internal Key 落在一个不间断该线内 。

这种举例来说有所列优点：

编码可逆，即可以通过Encode(RawKey,Revision)获得InternalKey，相完全一致的可以通过Decode(InternalKey)获得Rawkey与Revision；将 Kubernetes 的某类统计总共据都切换为存储器动力系统内部的 Key-Value 统计总共据，且每个某类统计总共据都是有唯一的检索记录下来同类型的新原版，通过检索发挥作用锁加载；可以很容易地内部结构出某行、某条检索所完全一致的 Key，或者是某旁边邻接的行、邻接的检索倍总共所完全一致的 Key 范围；由于 Key 的格式非连续性加减，可以能避免存储器动力系统里的加减 Key 带来的热点写到疑虑。2.5 统计总共据存储

每一个写到加载都亦会由发号器均等一个唯一的存储 revision ，然后并发地对存储器动力系统顺利进行存储。在 成立、预览 和 删除 Kubernetes 某类统计总共据的时候，需同时加载某类完全一致的检索和统计总共据。由于检索和统计总共据在底层存储器动力系统里是相异的 Key-Value 对，需用于 写到宗教事务 必需预览步骤的 原子官能，并且敦促非常少达到 Snapshot Isolation 。

同时 KubeBrain 倚赖检索发挥作用了冷漠锁顺利进行并发遏制。KubeBrain 存储时，亦会先为根据 APIServer 输入的 RawKey 以及被发号器均等的 Revision 内部结构出基本上需到存储器动力系统里的 Revision Key 和 Object Key，以及期盼存储到 Revision Key 里的 Revision Bytes。在写到宗教事务步骤里，先为顺利进行检索 Revision Key 的检查，检查尝试后预览检索 Revision Key，在加载尝试后顺利进行统计总共据 Object Key 的填充加载。

监督 Create 劝说时，当 Revision Key 不一直存在时，才将 Revision Bytes 存储 Revision Key 里，随后将 API Server 存储的 Value 写到到 Object Key 里；监督 Update 劝说时，当 Revision Key 里存放的旧 Revision Bytes 不符预计时，才将新 Revision Bytes 存储，随后将 API Server 存储的 Value 写到到 Object Key 里；监督 Delete 劝说时，当 Revision Key 里存放的旧 Revision Bytes 不符预计时，才将新 Revision Bytes 附带上删除标记存储，随后将 tombstone 写到到 Object Key 里。

由于存储统计总共据时基于加减的 Revision 急剧存储新的 KeyValue ， KubeBrain 亦会顺利进行除此以外的污泥抽取加载，将 Revision 过旧的统计总共据顺利进行删除，能避免统计总共据量无限上升。

2.6 统计总共据念过取

统计总共据念过取分如此一来点念过和范围查询查询加载，分别完全一致 API Server 的 Get 和 List 加载。

Get 需登录念过加载的ReadRevision，需念过同类型倍总共时则将 ReadRevision 置为最大倍总共MaxUint64， 内部结构 Iterator ，开端点为Encode(RawKey, ReadRevision)，向Encode( RawKey, 0)遍历，取第一个。

范围查询需登录念过加载的ReadRevision 。对于范围排序的 RawKey 边界[RawKeyStart, RawKeyEnd)该线， KubeBrain 内部结构存储器动力系统的 Iterator 动态念过，通过编码将 RawKey 的该线映射到存储器动力系统里 InternalKey 的统计总共据该线

InternalKey 上界InternalKeyStart为Encode(RawKeyStart, 0)InternalKey 的幽冥为InternalKeyEnd为Encode(RawKeyEnd, MaxRevision)

对于存储器动力系统里[InternalKeyStart, InternalKeyEnd)内的所有统计总共据按序遍历，通过Decode(InternalKey)获得RawKey与Revision，对于一个RawKey 相同的所有ObjectKey，在至多Revision<=ReadRevision的子集里取Revision最大的，实质上返回。

2.7 流水血事件系统

对于所有修正加载，亦会由 TSO 均等一个不间断且唯一的 revision ，然后并发地存储存储器动力系统里。修正加载存储存储器动力系统不久，不论存储尝试或不甘心，都亦会按照 revision 从小到大的先为后顺序，将修正结果呈交到向上站内里，修正结果都有修正的类型、原版、键、倍总共、存储尝试与否 。在记录下来修正结果的向上站内里，从交会到终点，所有修正统计总共据里的 revision 严格加减，邻接 revision 差为 1。

记录下来修正结果的向上站内由流水血事件仿真独立从交会开始储蓄，放到的修正结果后亦会根据修正的 revision预览发号器的 commit index ，如果修正监督尝试，则还亦会内部结构出完全一致的修改流水血事件，将并行地存储流水血事件缓存和发放到所有NSA所成立出的请示总共据流水。

在元统计总共据存储器系统里，需NSA登录逻辑上步进即登录 revision 不久起因的所有修改流水血事件，用于中游的缓存预览等加载，从而必需分布式系统的统计总共据最后相反官能。注册NSA时，需传入开端 revision 和屏蔽参总共，屏蔽参总共都有 key 前所缀等等。

当客户端发起NSA时，系统管理员在建起流水血事件流水不久的解决疑虑，分如此一来所列几个合而为一要步骤：

解决疑虑NSA注册劝说时首先为成立请示总共据流水，将请示总共据流水注册到流水血事件生如此一来子系统里，赚取下发的新增流水血事件；从流水血事件缓存里拉取流水血事件的 revision 大于总和给定敦促 revision 所有流水血事件到流水血事件总共据流水里，并放到编码器总共据流水里，用意赚取历史流水血事件；将请示总共据流水里的流水血事件放到，去掉到编码器总共据流水里， revision 去较重不久去掉到编码器总共据流水；按照 revision 从小到大的先为后顺序，依序是用于屏蔽器顺利进行屏蔽；将屏蔽后不符客户端敦促的流水血事件，通过流水血事件流水启动时到元统计总共据存储器系统外部的客户端。3. 落地效果 在 Benchmark 环境下，基于 ByteKV 的 KubeBrain 对比于 etcd 正因如此写到情节足可增加 10 倍大约，延时大幅度增加， PCT 50 增加至 1/6 ，PCT 90 增加至 1/20 ，PCT 99增加至 1/4 ；念过写到混情节足可增加 4 倍大约；流水血事件足可大约增加5倍；在模拟 K8s Workload 的压测环境里，配合 APIServer 后侧的简所谓和调优，大力支持 K8s 一个大需求量达到 5w Node 和 200w Pod；在产出环境里，稳定上量至 2.1w Node ，较低峰期存储大约 1.2w QPS，念过写到负载合计大约 1.8w QPS。4. 下一代演进

重大项目下一代的演进计划合而为一要都有四个全面官能的管理工作：

探索发挥作用多点存储的提议以大力支持总体构建 现今 KubeBrain 本质上还是一个单合而为一存储的系统，KubeBrain 后续亦会在总体构建全面官能动手进一步的探索，后续也亦会在社区里讨论；增加切合而为一的完全恢复速度 理论上切合而为一亦会触发 API Server 后侧的 Re-list ，统计总共据连动的管理工作量较大，我们亦会在这全面官能进一步动手简所谓；发挥作用内置存储器动力系统 发挥作用两层存储器融合，由于现今在存储器动力系统、KubeBrain 里一直存在两层 MVCC 所设计，结构上念过写到放大较多，发挥作用融合借以增加念过写到放大，日后提较低效能；完善周边子系统 都有统计总共据迁往物件、驱动器物件等等，帮助用户很好地用于 KubeBrain 。5. 关于我们

个字符基础管理模式编排适时团队，负责构建个字符跳动内部的液体碧模拟器，为产品线获取运行基石；以超大液体一个大需求量结构上支撑了个字符内产品线，涵盖从前华尔街日报、抖音、马铃薯视频等。

团队大力支持业务同时覆盖在线、离线机器学习，推荐/广告商/搜索等多种运用于情节；在持续多年的超较低速上升里，依靠了比较丰富的 Kubernetes/液体超大需求量运用于经验，旨在制作覆盖多情节，多地域的千万级液体的大模拟器。欢迎有志的其他同学加入我们。

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