1. 课程导论：etcd 多集群调度场景概述、压测沙盘的价值、课程目标与学习路径

1.1 为什么需要多集群调度？

在云原生基础设施中，etcd 作为 Kubernetes 的控制面存储，其稳定性直接决定集群的可用性。当组织管理数十甚至数百个 Kubernetes 集群时，etcd 实例的规模从单集群的 3 节点扩展到跨地域、跨机房的数百节点。此时，多集群调度成为核心挑战：如何高效、可靠地将 etcd 实例分配到不同的物理/虚拟节点，同时保证 Raft 共识、网络延迟、磁盘 IO 和资源隔离的平衡。

典型的多集群调度场景包括：

• 联邦集群管理：通过统一的控制平面将 etcd 实例调度到多个成员集群。
• 跨可用区部署：将 etcd 成员分布在不同可用区，容忍单区故障。
• 资源碎片整理：在节点资源不足时，动态迁移 etcd Pod 以优化资源利用率。
• 灰度升级与回滚：按批次调度 etcd 实例升级，避免全量故障。

1.2 压测沙盘的价值

传统的 etcd 性能测试通常聚焦于单集群的读写延迟和吞吐量，但多集群调度场景下的瓶颈往往隐藏在调度器决策、网络拓扑变化和资源竞争之中。压测沙盘是一个可复现、可观测、可注入故障的仿真环境，其核心价值在于：

通过压测沙盘，工程师可以：

• 在安全环境中复现生产级调度压力，验证调度策略的正确性。
• 注入网络延迟、磁盘抖动、节点故障等异常，观察 etcd 的容错行为。
• 量化调度器在不同负载下的决策延迟，识别性能瓶颈。

1.3 课程目标

本课程旨在帮助学员掌握 etcd 多集群调度场景下的性能瓶颈诊断方法，具体目标包括：

1. 理解调度链路：从调度器决策、Raft 成员变更到 etcd 存储引擎的完整路径。
2. 搭建压测沙盘：基于容器化环境快速构建多集群 etcd 仿真平台。
3. 识别性能瓶颈：通过延迟分解、资源监控和火焰图定位调度瓶颈。
4. 优化调度策略：调整调度器参数、Raft 配置和资源限制以提升吞吐。
5. 实战故障演练：在网络分区、磁盘故障等场景下验证系统容错能力。

1.4 学习路径

课程分为 6 个模块，循序渐进：

1.5 课程特色

• 实战驱动：每章配套沙盘实验，提供可运行的压测脚本和故障注入工具。
• 可观测优先：集成 Prometheus、Grafana、pprof 和 eBPF，实时展示调度链路延迟。
• 案例复盘：基于真实生产故障案例，还原调度瓶颈的发现与解决过程。
• 开源生态：所有沙盘组件基于开源项目构建，学员可自由扩展。