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etcd协调服务、raft协议、GRPC协议的原理是什么，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。
etcd是将数据存储在集群中的高可用k-v存储。
允许应用实时监听存储中的k-v变化。
能容忍单点故障，能够应对网络分区。
(raft是一个分布式协议，管理的是日志；etcd管理的是k-v，把k-v放到日志里，kv就编程分布式集群了)
(调用者写入请求发给leader请求写入k-v，leader会将日志实时向follower们复制，leader不会立即返回给调用者，会马上往集群follower做日志拷贝。当日志被复制给N+1个节点后(即大多数)，本地提交(也就是告诉客户端提交成功)，返回给调用者(客户端)，为什么复制给N+1,而不是2N+1后就告诉客户端成功了呢？这就是大多数协议，也就是抽屉理论的重要表现)
(一旦完成提交，leader会周期性把自己的提交信息告诉所有follower，这样，其他follower也会完成它们的本地提交(这是异步行为，不需要同步，只需要确保日志复制给大多数了就可以)。官方给出的写入性能是:1000次每秒)
(raft协议本身就是在写日志。第1行是leader节点的日志，后面是4个是follower，也就是总共5个节点。日志是随着请求顺序追加，这里5个节点的大多数是3个节点。其中1-7已经被复制给了3个节点(大多数)，这些是一定可以被提交不会丢失的，因为已经复制给大多数了。8总共只有两个节点有，8后面其他的更夸张。有的连3,4,5都没有，这一般是leader和follower之间产生了网络延迟，然而，没关系，只要复制给大多数就不会丢了。所以真个日志的提交已经到了第7个日志)
(
第一个leader幸运是f，f写入了3条数据(标识为1的绿色块)，并成功复制给了所有节点，然后f宕机了又马上重启。
因为宕机，而f曾经是leader，于是重新选举，踩了狗屎很幸运，f又成了leader。f又提交了3条记录(标识为2的紫色块)，但它没有复制给集群中的其他节点(可能f刚成为leader没来得及复制给其他节点又挂掉了)。
f宕机后重启，又踩了狗屎成为了第三任leader，写入5条数据(下标为3的橙色块)，没来得及复制有宕了。
然后第四任leader幸运的是e，e写入了4条数据(下标为4的×××块)，但它作为leader期间，只把前面两条(下标为4的×××块)数据复制给大多数节点，后两个没来得及复制就宕了......
)
(leader写入数据，但只复制给了一个follower，其他由于网络原因没复制，所以无法提交，无法给客户端应答，客户端继续等待...)
(raft协议是底层原理，etcd将k-v写入storage才是真的。当复制给大多数后，leader就告诉客户端：你的事已经办好了)
(当old leader重启后，它发现已经有了一个新leader，并且它的数据是落后于new leader的，所以new leader会把a=2复制给old leader，而old leader会发现，原来的a=1没有复制给大多数(未提交状态)，而a=2已经完成了大多数复制，所以a=2会覆盖掉a=1。所以在集群中a=2而不是1)
(etcd支持通用的http+json协议，但性能较低。sdk内置GRPC协议，性能很高。GRPC是谷歌开源的RPC协议，是基于http2协议。我们用的etcd就是基于GRPC的。我们通过sdk操作etcd中的k-v)
(能实现像redis一样的时间过期)
(用有序的key模拟出目录的效果。也就是只要定位到/feature-flags，就能根据它找到类似该目录下的所有目录(其实是key))
(即便key1=value3覆盖了之前的key1=value1，在etcd中也会有key1=value1这个历史版本(也就是revision=1)。然而我们只关心最新的数据，可以用compact命令完成删减)
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