一个优化etcd（Raft）的方法
我很早有一个想法，就是能不能etcd不用fsync，这样就可以提升集群性能。
我自己尝试修改etcd代码，可以参考我之前的尝试：[修改etcd代码]，然后测试证明是可行的（但不保证稳定，因为毕竟修改了源码）。
最近发现，在最新版本etcd 3.5里，官方已经加入了类似的特性，所以建议大家使用官方的解决方案。
但思想一致，都是绕开磁盘的fsync，从而带来集群性能的提升。
即启动etcd时，带入下面的参数
./etcd --unsafe-no-fsync
## 事情没有这么简单
但我们要知道上面的做法是有风险的。
当你不用fsync时，也就意味着如果某个etcd node崩溃了，你不能立即用旧数据启动这个node，因为这时磁盘上的数据可能是坏的。
所以，我们必须删除crash node上的旧数据，然后从集群删除这个node，然后可以用同一个IP再次以全新的node加入集群。
这样就解决了这个问题。
具体操作方法可以参考：[用同一机器替换一个损坏的集群节点]
但这是一个trade off。因为如果etcd集群数据有一定量，比如几十个G，这不是很快能完成的工作，同步数据以及写盘几十个G需要时间。
还有一个更好的方案，就是在整个集群旁边放一个etcd learner，当发现crash member node时，先从集群里删除旧的机器，然后提升（promote）这个learner成为新的集群节点，这样就大大缩减了故障恢复时间，trade off是你需要多增加一台机器做learner。这个方案可以结合我上面的文档再参考官方文档去做，并不复杂。
## 测试结果
可以参考[三机器etcd集群优化测试报告]
对于各个测试你用例，普遍有30%的性能（Throughput）的提升。
还有一个很有趣的现象：如果这个优化放在MacOS上跑，性能可以最高提升50倍。具体可以参考[单机MacOS测试报告]
## 总结
假设你的etcd集群很稳定，比如一年有一个node会损坏。你可以冒一点风险，用这个优化带来一年的任何时刻的30%性能提升，同时承担一个小风险：万一node坏了，花点时间（应该是分钟级，我猜的，如果对于大的数据集而言，具体请自行测试）用上面的工具来恢复整个集群。
如果进一步用learner解决方案，集群恢复时间可以降低到秒级。
注意：恢复时间并不是集群不可用时间（或者故障时间）。即使etcd一个节点坏了，对于三节点的集群而言，仍可以正常工作，所以一定时间的恢复在很多工作场景下是值得的。
而且，我认为这是分布式下可以普遍适用的一个尝试和方法，可以参考：Tony：分布式思考：我们需要fsync吗？
而且，可以进一步用我另外两个方法做更深入的尝试：
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