高性能 Kubernetes 元数据存储 KubeBrain 的设计思路和落地效果-许辰

• 语言: 中文（简体）
• 格式: .pdf
• 来源: github.com/baiyutang

摘要

文档介绍了字节跳动自研的高性能Kubernetes元数据存储系统KubeBrain的设计思路和落地效果。随着公司业务快速发展，Kubernetes集群规模扩大，原有etcd存储性能成为瓶颈。KubeBrain采用主从架构，主节点负责写操作和事件分发，从节点负责读操作，底层对接分布式强一致性存储引擎ByteKV，支持CAS事务写和快照读。系统通过Multi Raft Group、全局有序Range分区等特性，解决了存储性能和一致性问题，显著提升了Kubernetes集群的扩展性和管理效率。

AI总结

## KubeBrain设计与落地效果总结

### 背景与挑战
字节跳动面临快速业务增长，Kubernetes规模扩展10倍以上，尤其在离线场景下Pod变更频率高，对性能要求更高。传统etcd存储性能成为瓶颈，需解决扩展性问题。

### 架构设计
KubeBrain采用主从架构，主节点处理写操作和事件分发，从节点负责读操作。底层使用分布式强一致存储，支持CAS事务和快照读，解决etcd扩展性问题。

### 存储优化
基于ByteKV，实现Multi Raft Group和全球有序分区，确保高性能和一致性。数据格式优化，避免etcd的写热点问题。

### 性能提升
随机写性能提升近30倍，读性能提升10倍，稳定性显著提升，部分业务存活率达99.99%。

### 未来计划
持续优化性能，拓展应用场景，提升稳定性，并计划开源，推动社区发展。

KubeBrain通过创新的架构和优化设计，为字节跳动提供了高效的元数据存储解决方案，未来将进一步扩展其应用和社区影响力。