写在前面

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• 对这个我不太明白，所有在 stackOverflow 的请教了大佬
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• 理解不足小伙伴帮忙指正

对每个人而言，真正的职责只有一个：找到自我。然后在心中坚守其一生，全心全意，永不停息。所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》

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我的问题

搭建高可用的 k8s 集群，需要 搭建 etcd 集群，在 k8s 官方文档里面，我看到这样讲。

每个控制平面节点创建一个本地 etcd 成员（member），这个 etcd 成员只与该节点的 kube-apiserver 通信。 这同样适用于本地 kube-controller-manager 和 kube-scheduler 实例。

即 kube-apiservice 只和自己节点的 etcd 通信，是否可以理解为 读写都是发生在 同一节点的 etcd ,

但是我在学习 etcd 的时候， 告诉我 etcd 集群中 客户端 通过 Follower 读取数据，通过 Leader 写入数据.

实际上 Leader 在集群中只存在一个。 etcd 集群的这种读写分离适用于 k8s ?

我理解这和上面讲的 有些矛盾。我想知道k8s 集群中 etcd 的读写方式是怎么回事，我对 etcd 了解甚少，感谢为我解惑

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@解答

In fact, there is only one Leader in the cluster. Does this read/write separation of etcd clusters apply to Kubernetes?

Yes. In an etc cluster, there is only one leader that does the writes. But etcd internally forwards all requests that needs consensus (e.g. writes) to the leader, so the client application (Kubernetes in our case) does not need to know what etcd node is the leader.

From etcd FAQ:

Do clients have to send requests to the etcd leader?

Raft is leader-based; the leader handles all client requests which need cluster consensus. However, the client does not need to know which node is the leader. Any request that requires consensus sent to a follower is automatically forwarded to the leader. Requests that do not require consensus (e.g., serialized reads) can be processed by any cluster member.

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大概意思说，在 etcd 集群中，只有一个负责写入的领导者。但是 etcd 在内部将所有 需要共识（例如写入）的请求转发给领导者，因此客户端应用程序（在我们的例子中是 Kubernetes）不需要知道哪个 etcd 节点是领导者。

来自etcd 常见问题解答：

客户是否必须向 etcd 领导者发送请求？

Raft 是基于领导者的；领导者处理所有需要集群共识的客户端请求。但是，客户端不需要知道哪个节点是领导者。发送给跟随者的任何需要达成共识的请求都会自动转发给领导者。不需要共识的请求（例如，序列化读取）可以由任何集群成员处理。

名词解释

Raft ：etcd 使用Raft协议来维护集群内各个节点状态的一致性。实现强一致性。

Leader, Follower, Candidate：集群角色，当集群初始化时候，每个节点都是Follower角色，通过心跳与其他节点同步数据
，通过选举产生 Leader,之后通过Follower读取数据，通过Leader写入数据，当Follower在一定时间内没有收到来自Leader的心跳，会将自己角色改变为Candidate，并发起一次选主投票。

博文部分内容参考

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https://etcd.io/docs/v3.5/faq/

https://stackoverflow.com/questions/75424632/how-etcd-cluster-data-is-read-and-synchronized-under-k8s-clusters

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