你将获得什么？
- etcd 系统学习路径
- etcd 核心原理解析
- 掌握实践中各类 etcd 问题的解决方案
- 构建高可靠的 etcd 集群运维体系
课程简介
随着 Kubernetes 成为容器编排领域霸主，etcd 也越来越火热。目前，etcd 的 GitHub star 数已超过 34.2K，它的应用场景相当广泛，从服务发现到分布式锁，从配置存储到分布式协调等等。可以说，etcd 已经成为了云原生和分布式系统的存储基石。
另外，etcd 作为最热门的云原生存储之一，在腾讯、阿里、Google、AWS、美团、字节跳动、拼多多、Shopee 等公司都有大量的应用，覆盖的业务可不仅仅是 Kubernetes 相关的各类容器产品，更有视频、推荐、安全、游戏、存储、集群调度等核心业务。
但是很多同学在使用 Kubernetes、etcd 的过程中，或多或少都会遇到下面这些问题：
- etcd Watch 机制能保证事件不丢吗？ (原理类)
- 哪些因素会导致你的集群 leader 发生切换呢? (稳定性类)
- 为什么基于 Raft 实现的 etcd 还可能会出现数据不一致呢？ (一致性类)
- 当你在一个 namespace 下创建了数万个 Pod/CRD 资源时，同时频繁通过标签去查询指定 Pod/CRD 资源时，APIServer 和 etcd 为什么扛不住呢? (最佳实践类)
基于此，唐聪老师从自己万级 Kubernetes 集群和 etcd 集群规模的治理相关经验出发，把 etcd 的学习过程分为了大中小三个目标，让你由小及大，从掌握一个个知识点的小目标出发，做到了解、熟练使用 etcd 的中等目标，最终能够完美解决业务过程中的各类痛点。
模块设置
课程主体分为两大模块，分别是基础篇和实践篇。
基础篇
基础篇会帮助你建立起对 etcd 的整体认知，搞懂读写请求、各个核心特性背后的原理，为后面的实践篇打下基础。
另外，基础篇也是对一个中小型分布式存储系统从 0 到 1 的实现案例解读，学习它你收获的不仅仅是 etcd，更是如何构建分布式存储系统的理论知识。
实践篇
实践篇将带你从 0 到 1 亲手参与构建一个简易的分布式 KV 数据库，进一步提升你对分布式存储系统的认知。为你分析 etcd 在 Kubernetes 中的应用，让你对 Kubernetes 原理有更深层次的理解。
当然，顾名思义，实践篇还会为你解读 etcd 在实际使用过程中可能会出现的各类典型问题，帮助你提前避坑，遇到类似问题时能独立分析、解决。
课程目录
开篇词|为什么要学习etcd?
基础篇
01etcd的前世今生：为什么Kubernetes使用etcd?
02基础架构：etcd一个读请求是如何执行的?
03基础架构：etcd一个写请求是如何执行的?
04 Raft协议：etcd如何实现高可用的、数据强一致?
05鉴权：如何保护你的数据安全?
06租约：如何检测你的客户端存活?
07 MVCC：如何实现多版本并发控制?
08 Watch：如何高效获取数据变化通知?
09事务：如何安全地实现多key操作?
11boltdb：如何持久化存储KV数据?
12压缩：如何回收历史版本数据?
实践篇
13一致性：为什么基于Raft实现的etcd还可能会出现数据不一致?
14db大小：为什么etcd社区建议db大小不超过8G?
15延时：为什么你的etcd请求会出现超时?
16内存：为什么你的etcd内存占用那么高?
17性能及稳定性
(上):如何优化及扩展etcd性能?
18性能及稳定性(下):如何优化及扩展etcd性能?
19实战：如何基于Raft构建一个支持多存储引擎的简易分布式KV服务?
20 Kubernetes基础应用：创建一个Pod背后etcd发生了什么?
21 Kubernetes高级应用：如何优化业务场景使etcd能支撑上万节点集群?
22分布式锁：为什么基于etcd分布式锁比Redis更安全?
23配置及服务发现：解析etcd在APIGateway等开源项目中应用
24选型：etcd/ZooKeeper/Consul等我们该如何选择?
25运维：如何构建高可靠的etcd集群运维体系?
结束语|搞懂etcd，掌握通往分布式存储系统之门的钥匙
讲师介绍
唐聪，腾讯云资深工程师，etcd 活跃贡献者。
唐聪一直从事于内部公共组件建设，曾负责大规模排行榜、Redis 平台建设，目前负责腾讯云及内部公共 etcd 平台的建设与维护，是腾讯云 etcd 负责人。
他主导了腾讯 etcd 平台从 0 到 1 的建设，解决过众多大规模业务增长过程中遇到的存储稳定性、可扩展性等痛点，拥有万级 Kubernetes 和 etcd 集群规模的实战、治理经验。同时，他也是 2020 年 etcd 社区全球 Top3 的活跃贡献者，修复了 etcd 数据不一致、内存泄露、死锁、panic 等众多问题，提升了 etcd 在大规模数据场景下的启动、读性能等。