08|Watch：如何高效获取数据变化通知？

你好，我是唐聪。

在 Kubernetes 中，各种各样的控制器实现了 Deployment、StatefulSet、Job 等功能强大的 Workload。控制器的核心思想是监听、比较资源实际状态与期望状态是否一致，若不一致则进行协调工作，使其最终一致。

那么当你修改一个 Deployment 的镜像时，Deployment 控制器是如何高效的感知到期望状态发生了变化呢？

要回答这个问题，得从 etcd 的 Watch 特性说起，它是 Kubernetes 控制器的工作基础。今天我和你分享的主题就是 etcd 的核心特性 Watch 机制设计实现，通过分析 Watch 机制的四大核心问题，让你了解一个变化数据是如何从 0 到 1 推送给 client，并给你介绍 Watch 特性从 etcd v2 到 etcd v3 演进、优化过程。

希望通过这节课，你能在实际业务中应用 Watch 特性，快速获取数据变更通知，而不是使用可能导致大量 expensive request 的轮询模式。更进一步，我将帮助你掌握 Watch 过程中，可能会出现的各种异常错误和原因，并知道在业务中如何优雅处理，让你的服务更稳地运行。

Watch 特性初体验

在详细介绍 Watch 特性实现原理之前，我先通过几个简单命令，带你初体验下 Watch 特性。

启动一个空集群，更新两次 key hello 后，使用 Watch 特性如何获取 key hello 的历史修改记录呢？

如下所示，你可以通过下面的 watch 命令，带版本号监听 key hello，集群版本号可通过 endpoint status 命令获取，空集群启动后的版本号为 1。

执行后输出如下代码所示，两个事件记录分别对应上面的两次的修改，事件中含有 key、value、各类版本号等信息，你还可以通过比较 create_revision 和 mod_revision 区分此事件是 add 还是 update 事件。

watch 命令执行后，你后续执行的增量 put hello 修改操作，它同样可持续输出最新的变更事件给你。

$ etcdctl put hello world1
$ etcdctl put hello world2
$ etcdctl watch hello -w=json –rev=1
{
“Events”:[
{
“kv”:{
“key”:“aGVsbG8=”,
“create_revision”:2,
“mod_revision”:2,
“version”:1,
“value”:“d29ybGQx”
}
},
{
“kv”:{
“key”:“aGVsbG8=”,
“create_revision”:2,
“mod_revision”:3,
“version”:2,
“value”:“d29ybGQy”
}
}
],
“CompactRevision”:0,
“Canceled”:false,
“Created”:false
}

从以上初体验中，你可以看到，基于 Watch 特性，你可以快速获取到你感兴趣的数据变化事件，这也是 Kubernetes 控制器工作的核心基础。在这过程中，其实有以下四大核心问题：

第一，client 获取事件的机制，etcd 是使用轮询模式还是推送模式呢？两者各有什么优缺点？

第二，事件是如何存储的？会保留多久？watch 命令中的版本号具有什么作用？

第三，当 client 和 server 端出现短暂网络波动等异常因素后，导致事件堆积时，server 端会丢弃事件吗？若你监听的历史版本号 server 端不存在了，你的代码该如何处理？

第四，如果你创建了上万个 watcher 监听 key 变化，当 server 端收到一个写请求后，etcd 是如何根据变化的 key 快速找到监听它的 watcher 呢？

接下来我就和你分别详细聊聊 etcd Watch 特性是如何解决这四大问题的。搞懂这四个问题，你就明白 etcd 甚至各类分布式存储 Watch 特性的核心实现原理了。

轮询 vs 流式推送

首先第一个问题是 client 获取事件机制，etcd 是使用轮询模式还是推送模式呢？两者各有什么优缺点？

答案是两种机制 etcd 都使用过。

在 etcd v2 Watch 机制实现中，使用的是 HTTP/1.x 协议，实现简单、兼容性好，每个 watcher 对应一个 TCP 连接。client 通过 HTTP/1.1 协议长连接定时轮询 server，获取最新的数据变化事件。

然而当你的 watcher 成千上万的时，即使集群空负载，大量轮询也会产生一定的 QPS，server 端会消耗大量的 socket、内存等资源，导致 etcd 的扩展性、稳定性无法满足 Kubernetes 等业务场景诉求。

etcd v3 的 Watch 机制的设计实现并非凭空出现，它正是吸取了 etcd v2 的经验、教训而重构诞生的。

在 etcd v3 中，为了解决 etcd v2 的以上缺陷，使用的是基于 HTTP/2 的 gRPC 协议，双向流的 Watch API 设计，实现了连接多路复用。

HTTP/2 协议为什么能实现多路复用呢？

引用自 Google 开发者文档

在 HTTP/2 协议中，HTTP 消息被分解独立的帧（Frame），交错发送，帧是最小的数据单位。每个帧会标识属于哪个流（Stream），流由多个数据帧组成，每个流拥有一个唯一的 ID，一个数据流对应一个请求或响应包。

如上图所示，client 正在向 server 发送数据流 5 的帧，同时 server 也正在向 client 发送数据流 1 和数据流 3 的一系列帧。一个连接上有并行的三个数据流，HTTP/2 可基于帧的流 ID 将并行、交错发送的帧重新组装成完整的消息。

通过以上机制，HTTP/2 就解决了 HTTP/1 的请求阻塞、连接无法复用的问题，实现了多路复用、乱序发送。

etcd 基于以上介绍的 HTTP/2 协议的多路复用等机制，实现了一个 client/TCP 连接支持多 gRPC Stream，一个 gRPC Stream 又支持多个 watcher，如下图所示。同时事件通知模式也从 client 轮询优化成 server 流式推送，极大降低了 server 端 socket、内存等资源。

当然在 etcd v3 watch 性能优化的背后，也带来了 Watch API 复杂度上升，不过你不用担心，etcd 的 clientv3 库已经帮助你搞定这些棘手的工作了。

在 clientv3 库中，Watch 特性被抽象成 Watch、Close、RequestProgress 三个简单 API 提供给开发者使用，屏蔽了 client 与 gRPC WatchServer 交互的复杂细节，实现了一个 client 支持多个 gRPC Stream，一个 gRPC Stream 支持多个 watcher，显著降低了你的开发复杂度。

同时当 watch 连接的节点故障，clientv3 库支持自动重连到健康节点，并使用之前已接收的最大版本号创建新的 watcher，避免旧事件回放等。

滑动窗口 vs MVCC

介绍完 etcd v2 的轮询机制和 etcd v3 的流式推送机制后，再看第二个问题，事件是如何存储的？会保留多久呢？watch 命令中的版本号具有什么作用？

第二个问题的本质是历史版本存储，etcd 经历了从滑动窗口到 MVCC 机制的演变，滑动窗口是仅保存有限的最近历史版本到内存中，而 MVCC 机制则将历史版本保存在磁盘中，避免了历史版本的丢失，极大的提升了 Watch 机制的可靠性。

etcd v2 滑动窗口是如何实现的？它有什么缺点呢？

它使用的是如下一个简单的环形数组来存储历史事件版本，当 key 被修改后，相关事件就会被添加到数组中来。若超过 eventQueue 的容量，则淘汰最旧的事件。在 etcd v2 中，eventQueue 的容量是固定的 1000，因此它最多只会保存 1000 条事件记录，不会占用大量 etcd 内存导致 etcd OOM。

type EventHistory struct {
Queue eventQueue
StartIndex uint64
LastIndex uint64
rwl sync.RWMutex
}

但是它的缺陷显而易见的，固定的事件窗口只能保存有限的历史事件版本，是不可靠的。当写请求较多的时候、client 与 server 网络出现波动等异常时，很容易导致事件丢失，client 不得不触发大量的 expensive 查询操作，以获取最新的数据及版本号，才能持续监听数据。

特别是对于重度依赖 Watch 机制的 Kubernetes 来说，显然是无法接受的。因为这会导致控制器等组件频繁的发起 expensive List Pod 等资源操作，导致 APIServer/etcd 出现高负载、OOM 等，对稳定性造成极大的伤害。

etcd v3 的 MVCC 机制，正如上一节课所介绍的，就是为解决 etcd v2 Watch 机制不可靠而诞生。相比 etcd v2 直接保存事件到内存的环形数组中，etcd v3 则是将一个 key 的历史修改版本保存在 boltdb 里面。boltdb 是一个基于磁盘文件的持久化存储，因此它重启后历史事件不像 etcd v2 一样会丢失，同时你可通过配置压缩策略，来控制保存的历史版本数，在压缩篇我会和你详细讨论它。

最后 watch 命令中的版本号具有什么作用呢？

在上一节课中我们深入介绍了它的含义，版本号是 etcd 逻辑时钟，当 client 因网络等异常出现连接闪断后，通过版本号，它就可从 server 端的 boltdb 中获取错过的历史事件，而无需全量同步，它是 etcd Watch 机制数据增量同步的核心。

可靠的事件推送机制

再看第三个问题，当 client 和 server 端出现短暂网络波动等异常因素后，导致事件堆积时，server 端会丢弃事件吗？若你监听的历史版本号 server 端不存在了，你的代码该如何处理？

第三个问题的本质是可靠事件推送机制，要搞懂它，我们就得弄懂 etcd Watch 特性的整体架构、核心流程，下图是 Watch 特性整体架构图。

整体架构

我先通过上面的架构图，给你简要介绍下一个 watch 请求流程，让你对全流程有个整体的认识。

当你通过 etcdctl 或 API 发起一个 watch key 请求的时候，etcd 的 gRPCWatchServer 收到 watch 请求后，会创建一个 serverWatchStream, 它负责接收 client 的 gRPC Stream 的 create/cancel watcher 请求 (recvLoop goroutine)，并将从 MVCC 模块接收的 Watch 事件转发给 client(sendLoop goroutine)。

当 serverWatchStream 收到 create watcher 请求后，serverWatchStream 会调用 MVCC 模块的 WatchStream 子模块分配一个 watcher id，并将 watcher 注册到 MVCC 的 WatchableKV 模块。

在 etcd 启动的时候，WatchableKV 模块会运行 syncWatchersLoop 和 syncVictimsLoop goroutine，分别负责不同场景下的事件推送，它们也是 Watch 特性可靠性的核心之一。

从架构图中你可以看到 Watch 特性的核心实现是 WatchableKV 模块，下面我就为你抽丝剥茧，看看"etcdctl watch hello -w=json –rev=1"命令在 WatchableKV 模块是如何处理的？面对各类异常，它如何实现可靠事件推送？

etcd 核心解决方案是复杂度管理，问题拆分。

etcd 根据不同场景，对问题进行了分解，将 watcher 按场景分类，实现了轻重分离、低耦合。我首先给你介绍下 synced watcher、unsynced watcher 它们各自的含义。

synced watcher，顾名思义，表示此类 watcher 监听的数据都已经同步完毕，在等待新的变更。

如果你创建的 watcher 未指定版本号 (默认 0)、或指定的版本号大于 etcd sever 当前最新的版本号 (currentRev)，那么它就会保存到 synced watcherGroup 中。watcherGroup 负责管理多个 watcher，能够根据 key 快速找到监听该 key 的一个或多个 watcher。

unsynced watcher，表示此类 watcher 监听的数据还未同步完成，落后于当前最新数据变更，正在努力追赶。

如果你创建的 watcher 指定版本号小于 etcd server 当前最新版本号，那么它就会保存到 unsynced watcherGroup 中。比如我们的这个案例中 watch 带指定版本号 1 监听时，版本号 1 和 etcd server 当前版本之间的数据并未同步给你，因此它就属于此类。

从以上介绍中，我们可以将可靠的事件推送机制拆分成最新事件推送、异常场景重试、历史事件推送机制三个子问题来进行分析。

下面是第一个子问题，最新事件推送机制。

异常场景重试机制

若出现 channel buffer 满了，etcd 为了保证 Watch 事件的高可靠性，并不会丢弃它，而是将此 watcher 从 synced watcherGroup 中删除，然后将此 watcher 和事件列表保存到一个名为受害者 victim 的 watcherBatch 结构中，通过异步机制重试保证事件的可靠性。

还有一个点你需要注意的是，notify 操作它是在修改事务结束时同步调用的，必须是轻量级、高性能、无阻塞的，否则会严重影响集群写性能。

那么若因网络波动、CPU 高负载等异常导致 watcher 处于 victim 集合中后，etcd 是如何处理这种 slow watcher 呢？

在介绍 Watch 机制整体架构时，我们知道 WatchableKV 模块会启动两个异步 goroutine，其中一个是 syncVictimsLoop，正是它负责 slower watcher 的堆积的事件推送。

它的基本工作原理是，遍历 victim watcherBatch 数据结构，尝试将堆积的事件再次推送到 watcher 的接收 channel 中。若推送失败，则再次加入到 victim watcherBatch 数据结构中等待下次重试。

若推送成功，watcher 监听的最小版本号 (minRev) 小于等于 server 当前版本号 (currentRev)，说明可能还有历史事件未推送，需加入到 unsynced watcherGroup 中，由下面介绍的历史事件推送机制，推送 minRev 到 currentRev 之间的事件。

若 watcher 的最小版本号大于 server 当前版本号，则加入到 synced watcher 集合中，进入上面介绍的最新事件通知机制。

下面我给你画了一幅图总结各类 watcher 状态转换关系，希望能帮助你快速厘清之间关系。

介绍完最新事件推送、异常场景重试机制后，那历史事件推送机制又是怎么工作的呢？

历史事件推送机制

WatchableKV 模块的另一个 goroutine，syncWatchersLoop，正是负责 unsynced watcherGroup 中的 watcher 历史事件推送。

在历史事件推送机制中，如果你监听老的版本号已经被 etcd 压缩了，client 该如何处理？

要了解这个问题，我们就得搞清楚 syncWatchersLoop 如何工作，它的核心支撑是 boltdb 中存储了 key-value 的历史版本。

syncWatchersLoop，它会遍历处于 unsynced watcherGroup 中的每个 watcher，为了优化性能，它会选择一批 unsynced watcher 批量同步，找出这一批 unsynced watcher 中监听的最小版本号。

因 boltdb 的 key 是按版本号存储的，因此可通过指定查询的 key 范围的最小版本号作为开始区间，当前 server 最大版本号作为结束区间，遍历 boltdb 获得所有历史数据。

然后将 KeyValue 结构转换成事件，匹配出监听过事件中 key 的 watcher 后，将事件发送给对应的 watcher 事件接收 channel 即可。发送完成后，watcher 从 unsynced watcherGroup 中移除、添加到 synced watcherGroup 中，如下面的 watcher 状态转换图黑色虚线框所示。

若 watcher 监听的版本号已经小于当前 etcd server 压缩的版本号，历史变更数据就可能已丢失，因此 etcd server 会返回 ErrCompacted 错误给 client。client 收到此错误后，需重新获取数据最新版本号后，再次 Watch。你在业务开发过程中，使用 Watch API 最常见的一个错误之一就是未处理此错误。

高效的事件匹配

介绍完可靠的事件推送机制后，最后我们再看第四个问题，如果你创建了上万个 watcher 监听 key 变化，当 server 端收到一个写请求后，etcd 是如何根据变化的 key 快速找到监听它的 watcher 呢？一个个遍历 watcher 吗？

显然一个个遍历 watcher 是最简单的方法，但是它的时间复杂度是 O(N)，在 watcher 数较多的场景下，会导致性能出现瓶颈。更何况 etcd 是在执行一个写事务结束时，同步触发事件通知流程的，若匹配 watcher 开销较大，将严重影响 etcd 性能。

那使用什么数据结构来快速查找哪些 watcher 监听了一个事件中的 key 呢？

也许你会说使用 map 记录下哪些 watcher 监听了什么 key 不就可以了吗？etcd 的确使用 map 记录了监听单个 key 的 watcher，但是你要注意的是 Watch 特性不仅仅可以监听单 key，它还可以指定监听 key 范围、key 前缀，因此 etcd 还使用了如下的区间树。

当收到创建 watcher 请求的时候，它会把 watcher 监听的 key 范围插入到上面的区间树中，区间的值保存了监听同样 key 范围的 watcher 集合 /watcherSet。

当产生一个事件时，etcd 首先需要从 map 查找是否有 watcher 监听了单 key，其次它还需要从区间树找出与此 key 相交的所有区间，然后从区间的值获取监听的 watcher 集合。

区间树支持快速查找一个 key 是否在某个区间内，时间复杂度 O(LogN)，因此 etcd 基于 map 和区间树实现了 watcher 与事件快速匹配，具备良好的扩展性。

小结

最后我们来小结今天的内容，我通过一个 Watch 特性初体验，提出了 Watch 特性设计实现的四个核心问题，分别是获取事件机制、事件历史版本存储、如何实现可靠的事件推送机制、如何高效的将事件与 watcher 进行匹配。

在获取事件机制、事件历史版本存储两个问题中，我给你介绍了 etcd v2 在使用 HTTP/1.x 轮询、滑动窗口时，存在大量的连接数、丢事件等问题，导致扩展性、稳定性较差。

而 etcd v3 Watch 特性优化思路是基于 HTTP/2 的流式传输、多路复用，实现了一个连接支持多个 watcher，减少了大量连接数，事件存储也从滑动窗口优化成稳定可靠的 MVCC 机制，历史版本保存在磁盘中，具备更好的扩展性、稳定性。

在实现可靠的事件推送机制问题中，我通过一个整体架构图带你了解整个 Watch 机制的核心链路，数据推送流程。

Watch 特性的核心实现模块是 watchableStore，它通过将 watcher 划分为 synced/unsynced/victim 三类，将问题进行了分解，并通过多个后台异步循环 goroutine 负责不同场景下的事件推送，提供了各类异常等场景下的 Watch 事件重试机制，尽力确保变更事件不丢失、按逻辑时钟版本号顺序推送给 client。

最后一个事件匹配性能问题，etcd 基于 map 和区间树数实现了 watcher 与事件快速匹配，保障了大规模场景下的 Watch 机制性能和读写稳定性。

思考题

好了，这节课到这里也就结束了。我们一块来做一下思考题吧。

业务场景是希望 agent 能通过 Watch 机制监听 server 端下发给它的任务信息，简要实现如下，你认为它存在哪些问题呢？它一定能监听到 server 下发给其的所有任务信息吗？欢迎你给出正确的解决方案。

taskPrefix := “/task/” + “Agent IP”
rsp, err := cli.Get(context.Background(), taskPrefix, clientv3.WithPrefix())
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
// to do something
// ….
// Watch taskPrefix
rch := cli.Watch(context.Background(), taskPrefix, clientv3.WithPrefix())
for wresp := range rch {
for _, ev := range wresp.Events {
fmt.Printf("%s %q : %q\n", ev.Type, ev.Kv.Key, ev.Kv.Value)
}
}

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