DevRel领域专家Denis Magda表示，他偶然发现了一篇解释如何用PostgreSQL无缝替换etcd的文章。该文章指出，Kine项目作为外部etcd端点，可以将Kubernetes etcd请求转换为底层关系数据库的SQL查询。

受到这种方法的启发，Magda决定进一步探索Kine的潜力，从etcd切换到YugabyteDB。YugabyteDB是一个基于PostgreSQL构建的分布式SQL数据库。

etcd有什么问题?

etcd是Kubernetes用来存放所有集群数据的键值库。

在Kubernetes集群遇到可扩展性或高可用性（HA）问题之前，它通常不会引起人们的注意。以可扩展和高可用性（HA）的方式管理etcd对于大型Kubernetes部署来说尤其具有挑战性。

此外，Kubernetes社区对etcd项目的未来开发也有越来越多的担忧。它的社区规模正在缩小，只有少数维护人员有兴趣和能力支持和推进这个项目。

这些问题催生了Kine，这是一个etcd API到SQL的转换层。Kine正式支持SQLite、PostgreSQL和MySQL，这些系统的使用量正在不断增长，并且拥有强大的社区。

为什么选择分布式SQL数据库?

虽然PostgreSQL、SQLite和MySQL是Kubernetes的理想选择，但它们是为单一服务器部署而设计和优化的。这意味着它们可能会带来一些挑战，特别是对于具有更严格的可扩展性和可用性要求的大型Kubernetes部署。

如果开发人员的Kubernetes集群要求RPO(恢复点目标)为零，RTO(恢复时间目标)以秒为单位测量，那么MySQL或PostgreSQL部署的架构和维护将是一个挑战。如果人们有兴趣深入研究这个话题，可以探索PostgreSQL的高可用性选项。

分布式SQL数据库作为一个相互连接的节点集群，可以跨多个机架、可用区或区域部署。通过设计，它们具有高可用性和可扩展性，因此可以为Kubernetes改进相同的特性。

在YugabyteDB上启动Kine

而决定使用YugabyteDB作为Kubernetes的分布式SQL数据库是受到PostgreSQL的影响。YugabyteDB建立在PostgreSQL源代码的基础上，在提供自己的分布式存储实现的同时，重用了PostgreSQL的上半部分(查询引擎)。

YugabyteDB和PostgreSQL之间的紧密联系允许开发人员为YugabyteDB重新设计PostgreSQL的Kine实现。然而需要继续关注，这不会是一个简单的提升和转移的故事。

现在，将这些想法转化为行动，并在YugabyteDB上启动Kine。为此，使用了一个配备了8个CPU和32GB内存的Ubuntu22.04虚拟机。

首先，在虚拟机上启动一个三个节点的YugabyteDB集群。在进行分布式之前，可以在单个服务器上对分布式SQL数据库进行试验。有多种方法可以在本地启动YugabyteDB，但作者更喜欢的方法是通过Docker：

Shell mkdir ~/yb_docker_datadocker network create custom-networkdocker run -d --name yugabytedb_node1 --net custom-network \-p 15433：15433 -p 7001：7000 -p 9000：9000 -p 5433：5433 \-v ~/yb_docker_data/node1：/home/yugabyte/yb_data --restart unless-stopped \yugabytedb/yugabyte：latest \bin/yugabyted start --tserver_flags="ysql_sequence_cache_minval=1" \--base_dir=/home/yugabyte/yb_data --daemon=falsedocker run -d --name yugabytedb_node2 --net custom-network \-p 15434：15433 -p 7002：7000 -p 9002：9000 -p 5434：5433 \-v ~/yb_docker_data/node2：/home/yugabyte/yb_data --restart unless-stopped \yugabytedb/yugabyte：latest \bin/yugabyted start --join=yugabytedb_node1 --tserver_flags="ysql_sequence_cache_minval=1" \--base_dir=/home/yugabyte/yb_data --daemon=falsedocker run -d --name yugabytedb_node3 --net custom-network \-p 15435：15433 -p 7003：7000 -p 9003：9000 -p 5435：5433 \-v ~/yb_docker_data/node3：/home/yugabyte/yb_data --restart unless-stopped \yugabytedb/yugabyte：latest \bin/yugabyted start --join=yugabytedb_node1 --tserver_flags="ysql_sequence_cache_minval=1" \--base_dir=/home/yugabyte/yb_data --daemon=false

注：在启动YugabyteDB节点时设置ysql_sequence_cache_minval=1，以确保数据库序列可以按顺序递增1。如果没有这个选项，一个Kine连接到YugabyteDB将缓存序列的下一个100个ID。这可能导致在Kubernetes集群引导期间出现“版本不匹配”错误，因为一个Kine连接可能插入ID范围从1到100的记录，而另一个Kine连接可能插入ID范围从101到200的记录。

接下来，使用PostgreSQL实现启动一个连接到YugabyteDB的Kine实例：

（1）克隆Kine库：

Shell 
1 git clone https：//github.com/k3s-io/kine.git && cd kine

（2）启动一个连接到本地YugabyteDB集群的Kine实例：

Shell 
1 go run . --endpoint postgres：//yugabyte：yugabyte@127.0.0.1：5433/yugabyte

（3）连接YugabyteDB，确认Kine架构已准备就绪：

SQL psql -h 127.0.0.1 -p 5433 -U yugabyteyugabyte=# \dList of relationsSchema |    Name     |   Type   |  Owner--------+-------------+----------+----------public | kine        | table    | yugabytepublic | kine_id_seq | sequence | yugabyte
(2 rows)

很好，第一次测试成功了。Kine将YugabyteDB视为PostgreSQL，并且启动时没有任何问题。现在进入下一个阶段：使用YugabyteDB在Kine之上启动Kubernetes。

使用YugabyteDB在Kine上启动Kubernetes

Kine可以被各种Kubernetes引擎使用，包括标准的Kubernetes部署、Rancher Kubernetes引擎(RKE)或K3 (一种轻量级的Kubernetes引擎)。为简单起见，将使用后者。

K3s集群可以通过一个简单的命令启动：

（1）停止上一节中启动的Kine实例。

（2）启动连接到相同本地YugabyteDB集群的K3s（K3s可执行文件随Kine提供）：

Shell 
curl -sfL https：//get.k3s.io | sh -s - server --write-kubeconfig-mode=644 \--token=sample_secret_token \
--datastore-endpoint="postgres：//yugabyte：yugabyte@127.0.0.1：5433/yugabyte"

（3）Kubernetes启动时应该没有问题，可以通过运行以下命令来确认：

Shell k3s kubectl get nodesNAME STATUS ROLES AGE VERSIONubuntu-vm Ready control-plane,master 7m13s v1.27.3+k3s1

Kubernetes在YugabyteDB上无缝运行。这要归功于YugabyteDB很好的特性和与PostgreSQL的运行时兼容性。这意味着可以重用为PostgreSQL创建的大多数库、驱动程序和框架。

这可能标志着这一旅程的结束，可以回顾一下K3s日志。在Kubernetes引导期间，日志可能会报告缓慢的查询，如下所示：

SQL INFO[0015] Slow SQL(total time： 3s) ：SELECT*FROM (SELECT(SELECTMAX(rkv.id) AS idFROMkine AS rkv),(SELECTMAX(crkv.prev_revision) AS prev_revisionFROMkine AS crkvWHEREcrkv.name = 'compact_rev_key'), kv.id AS theid, kv.name, kv.created, kv.deleted, kv.create_revision, kv.prev_revision, kv.lease, kv.value, kv.old_valueFROMkine AS kvJOIN (SELECTMAX(mkv.id) AS idFROMkine AS mkvWHEREmkv.name LIKE $1GROUP BYmkv.name) AS maxkv ON maxkv.id = kv.idWHEREkv.deleted = 0OR $2) AS lkvORDER BYlkv.theid ASCLIMIT 10001

在一台机器上运行YugabyteDB时，这可能不是一个重要的问题，但是一旦切换到分布式设置，这样的查询就会成为热点并产生瓶颈。

因此克隆了Kine源代码，并开始探索PostgreSQL实现，寻找潜在的优化机会。

YugabyteDB的Kine优化

在这里，Magda与Franck Pachot合作，Pachot是一位精通SQL层优化的数据库专家，对应用程序逻辑没有或只有很少的更改。

在检查了Kine生成的数据库模式并将EXPLAIN ANALYZE用于某些查询之后，Franck提出了对任何分布式SQL数据库都有利的基本优化。

幸运的是，优化不需要对Kine应用程序逻辑进行任何更改。所要做的就是引入一些SQL级别的增强。因此，创建了一个直接支持YugabyteDB的Kine fork。

与此同时，与PostgreSQL相比，YugabyteDB的实现有三个优化：

（1）kine表的主索引已从primary index（id）更改为primary INCEX（id asc）。在默认情况下，YugabyteDB使用哈希分片在集群中均匀分布记录。然而，Kubernetes在id列上运行了许多范围查询，这使得切换到范围分片是合理的。

（2）通过在索引定义中包括id列，kine_name_prev_revision_uindex索引已被更新为覆盖索引：

CREATE UNIQUE INDEX IF NOT EXISTS kine_name_prev_revision_uindex ON kine (name asc, prev_revision asc) INCLUDE(id);

YugabyteDB的索引分布类似于表记录。因此，索引条目可能引用存储在不同YugabyteDB节点上的id。为了避免节点之间额外的网络往返，可以将id包含在二级索引中。

（3）Kine在完成Kubernetes请求的同时执行许多连接。如果查询规划器/优化器决定使用嵌套循环连接，那么在默认情况下，YugabyteDB查询层将每次读取和连接一条记录。为了加快这个过程，可以启用批处理嵌套循环连接。YugabyteDB的Kine实现通过在启动时执行以下语句来实现：

ALTER DATABASE " + dbName + " set yb_bnl_batch_size=1024;

尝试一下这个优化的YugabyteDB实现。

首先，停止之前的K3s服务，并从YugabyteDB集群中删除Kine模式：

（1）停止并删除K3s服务：

Shell sudo /usr/local/bin/k3s-uninstall.shsudo rm -r /etc/rancher

（2）删除模式：

SQL psql -h 127.0.0.1 -p 5433 -U yugabytedrop table kine cascade;

接下来，启动一个为YugabyteDB提供优化版本的Kine实例：

（1）克隆fork：

Shell git clone https：//github.com/dmagda/kine-yugabytedb.git && cd kine-yugabytedb

（2）启动Kine：

Shell go run . --endpoint "yugabytedb：//yugabyte：yugabyte@127.0.0.1：5433/yugabyte"

Kine的启动没有任何问题。现在唯一的区别是，不是在连接字符串中指定“postgres”，而是指示“yugabytedb”以启用优化的YugabyteDB实现。关于Kine和YugabyteDB之间的实际通信，Kine继续使用Go的标准PostgreSQL驱动程序。

在Kine的优化版本上构建Kubernetes

最后，在这个优化版本的Kine上启动k3。

要做到这一点，首先需要从资源中构建k3：

（1）停止上一节中启动的Kine实例。

（2）克隆K3s存储库：

Shell git clone --depth 1 https：//github.com/k3s-io/k3s.git && cd k3s

（3）打开go.mod文件，并在replace（..）部分的末尾添加以下行：

Go github.com/k3s-io/kine => github.com/dmagda/kine-yugabytedb v0.2.0

这条指令告诉Go使用带有YugabyteDB实现的最新版本的Kinefork。

（4）启用对私有仓库和模块的支持：

Shell go env -w GOPRIVATE=github.com/dmagda/kine-yugabytedb

（5）确保更改生效：

Shell go mod tidy

（6）准备构建K3s的完整版本：

Shell mkdir -p build/data && make download && make generate

（7）构建完整版本：

Shell SKIP_VALIDATE=true make

完成构建大约需要五分钟。

注意：一旦停止使用这个自定义K3s构建，可以按照说明卸载它。

在优化的Kubernetes版本上运行示例工作负载

在构建完成后，可以使用Kine的优化版本启动K3s。

（1）导航到包含构建构件的目录：

Shell cd dist/artifacts/

（2）通过连接到本地YugabyteDB集群启动K3s：

Shell sudo ./k3s server \--token=sample_secret_token \--datastore-endpoint="yugabytedb：//yugabyte：yugabyte@127.0.0.1：5433/yugabyte"

（3）确认Kubernetes启动成功：

Shell sudo ./k3s kubectl get nodesNAME STATUS ROLES AGE VERSIONubuntu-vm Ready control-plane,master 4m33s v1.27.4+k3s-36645e73

现在，部署一个示例应用程序，以确保Kubernetes集群不仅仅能够自我引导：

（1）采用Kubernetes克隆一个库的例子：

Shell git clone https：//github.com/digitalocean/kubernetes-sample-apps.git

（2）部署Emojivoto应用：

Shell sudo ./k3s kubectl apply -k ./kubernetes-sample-apps/emojivoto-example/kustomize

（3）确保所有部署和服务成功启动：

Shell sudo ./k3s kubectl get all -n emojivotoNAME READY STATUS RESTARTS AGEpod/vote-bot-565bd6bcd8-rnb6x    1/1 Running 0 25spod/web-75b9df87d6-wrznp  1/1 Running 0 24spod/voting-f5ddc8ff6-69z6v   1/1 Running 0 25spod/emoji-66658f4b4c-wl4pt  1/1 Running 0 25sNAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGEservice/emoji-svc   ClusterIP 10.43.106.87 <none> 8080/TCP,8801/TCP 27sservice/voting-svc   ClusterIP 10.43.14.118 <none> 8080/TCP,8801/TCP 27sservice/web-svc   ClusterIP 10.43.110.237 <none> 80/TCP 27sNAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGEdeployment.apps/vote-bot  1/1 1 1 26sdeployment.apps/web   1/1 1 1 25sdeployment.apps/voting 1/1 1 1 26sdeployment.apps/emoji 1/1 1 1 26sNAME DESIRED CURRENT READY AGEreplicaset.apps/vote-bot-565bd6bcd8  1 1 1 26sreplicaset.apps/web-75b9df87d6 1 1 1 25sreplicaset.apps/voting-f5ddc8ff6  1 1 1 26sreplicaset.apps/emoji-66658f4b4c  1  1   1   26s

（4）使用CLUSTER_IP：80调用服务/web svc以触发应用程序逻辑：

Shell curl 10.43.110.237：80

应用程序将使用以下HTML进行响应：

HTML <!DOCTYPE html><html><head><meta charset="UTF-8"><title>Emoji Vote</title><link rel="icon" href="/img/favicon.ico"><script async src="https：//www.googletagmanager.com/gtag/js?id=UA-60040560-4"></script><script>window.dataLayer = window.dataLayer || [];function gtag(){dataLayer.push(arguments);}gtag('js', new Date());gtag('config', 'UA-60040560-4');</script></head><body><div id="main" class="main"></div></body><script type="text/javascript" src="/js" async></script></html>

结语

完成工作！Kubernetes现在可以使用YugabyteDB作为其所有数据的分布式和高可用性SQL数据库。

现在可以进入下一阶段：在跨多个可用性区域和区域的真正云计算环境中部署Kubernetes和YugabyteDB，并测试解决方案如何处理各种中断。

软件开发构建工具

JNPF快速开发平台是一款基于SpringBoot+Vue3的全栈开发平台，采用微服务、前后端分离架构，基于可视化流程建模、表单建模、报表建模工具，快速构建业务应用，平台即可本地化部署，也支持K8S部署。

应用体验地址：https://www.jnpfsoft.com/?csdn，操作一下试试吧！

引擎式软件快速开发模式，除了上述功能，还配置了图表引擎、接口引擎、门户引擎、组织用户引擎等可视化功能引擎，基本实现页面UI的可视化搭建。内置有百种功能控件及使用模板，使得在拖拉拽的简单操作下，也能大限度满足用户个性化需求。由于JNPF平台的功能比较完善，本文选择这项工具进行展开，使你更加直观看到低代码的优势。