随着CoreOS和Kubernetes等项目在开源社区日益火热，它们项目中都用到的etcd组件作为一个高可用、强一致性的服务发现存储仓库，渐渐为开发人员所关注。
etcd是一个高可用的键值存储系统，主要用于共享键值仓库和服务发现。etcd是由CoreOS开发并维护的，灵感来自于 ZooKeeper 和 Doozer，它使用Go语言编写，并通过Raft一致性算法处理日志复制以保证强一致性。Raft是一个新的一致性算法，适用于分布式系统的日志复制，Raft通过选举的方式来实现一致性。Google的容器集群管理系统Kubernetes、开源PaaS平台Cloud Foundry和CoreOS的Fleet都广泛使用了etcd。在分布式系统中，如何管理节点间的状态一直是一个难题，etcd像是专门为集群环境的服务发现和注册而设计，它提供了数据TTL失效、数据改变监视、多值、目录监听、分布式锁原子操作等功能，可以方便的跟踪并管理集群节点的状态。
特性总结如下：
1.简单: 支持curl方式的用户API（HTTP+JSON）
2.安全: 可选的SSL客户端证书认证
3.快速: 单实例每秒 1000 次写操作
4.可靠: 使用Raft保证一致性
接下来介绍etcd应用的一些主要场合
场景一：服务发现
服务发现（Service Discovery）要解决的是分布式系统中最常见的问题之一，即在同一个分布式集群中的进程或服务如何才能找到对方并建立连接。从本质上说，服务发现就是想要了解集群中是否有进程在监听udp或tcp端口，并且通过名字就可以进行查找和连接。要解决服务发现的问题，需要有下面三大支柱，缺一不可。
1.一个强一致性、高可用的服务存储目录。基于Raft算法的etcd天生就是这样一个强一致性高可用的服务存储目录。
2.一种注册服务和监控服务健康状态的机制。用户可以在etcd中注册服务，并且对注册的服务设置key TTL，定时保持服务的心跳以达到监控健康状态的效果。
3.一种查找和连接服务的机制。通过在etcd指定的主题**册的服务也能在对应的主题下查找到。为了确保连接，我们可以在每个服务机器上都部署一个proxy模式的etcd，这样就可以确保能访问etcd集群的服务都能互相连接。
下面我们来看一下服务发现对应的具体应用场景。
微服务协同工作架构中，服务动态添加。随着Docker容器的流行，多种微服务共同协作，构成一个功能相对强大的架构的案例越来越多。透明化的动态添加这些服务的需求也日益强烈。通过服务发现机制，在etcd中注册某个服务名字的目录，在该目录下存储可用的服务节点的IP。在使用服务的过程中，只要从服务目录下查找可用的服务节点进行使用即可。 微服务协同工作如图2所示。
场景二：消息发布与订阅
在分布式系统中，最为适用的组件间通信方式是消息发布与订阅机制。具体而言，即构建一个配置共享中心，数据提供者在这个配置中心发布消息，而消息使用者则订阅他们关心的主题，一旦相关主题有消息发布，就会实时通知订阅者。通过这种方式可以实现分布式系统配置的集中式管理与实时动态更新。
应用中用到的一些配置信息存放在etcd上进行集中管理。这类场景的使用方式通常是这样的：应用在启动的时候主动从etcd获取一次配置信息，同时，在etcd节点上注册一个Watcher并等待，以后每次配置有更新的时候，etcd都会实时通知订阅者，以此达到获取最新配置信息的目的。
分布式搜索服务中，索引的元信息和服务器集群机器的节点状态信息存放在etcd中，供各个客户端订阅使用。使用etcd的key TTL功能可以确保机器状态是实时更新的。
分布式日志收集系统。这个系统的核心工作是收集分布在不同机器上的日志。收集器通常按照应用（或主题）来分配收集任务单元，因此可以在etcd上创建一个以应用（或主题）命名的目录P，并将这个应用（或主题）相关的所有机器ip，以子目录的形式存储在目录P下，然后设置一个递归的etcd Watcher，递归式地监控应用（或主题）目录下所有信息的变动。这样就实现了在机器IP（消息）发生变动时，能够实时通知收集器调整任务分配。
系统中信息需要动态自动获取与人工干预修改信息请求内容的情况。通常的解决方案是对外暴露接口，例如JMX接口，来获取一些运行时的信息或提交修改的请求。而引入etcd之后，只需要将这些信息存放到指定的etcd目录中，即可通过HTTP接口直接被外部访问。
场景三：负载均衡
在场景一中也提到了负载均衡，本文提及的负载均衡均指软负载均衡。在分布式系统中，为了保证服务的高可用以及数据的一致性，通常都会把数据和服务部署多份，以此达到对等服务，即使其中的某一个服务失效了，也不影响使用。这样的实现虽然会导致一定程度上数据写入性能的下降，但是却能实现数据访问时的负载均衡。因为每个对等服务节点上都存有完整的数据，所以用户的访问流量就可以分流到不同的机器上。
etcd本身分布式架构存储的信息访问支持负载均衡。etcd集群化以后，每个etcd的核心节点都可以处理用户的请求。所以，把数据量小但是访问频繁的消息数据直接存储到etcd中也是个不错的选择，如业务系统中常用的二级代码表。二级代码表的工作过程一般是这样，在表中存储代码，在etcd中存储代码所代表的具体含义，业务系统调用查表的过程，就需要查找表中代码的含义。所以如果把二级代码表中的小量数据存储到etcd中，不仅方便修改，也易于大量访问。
利用etcd维护一个负载均衡节点表。etcd可以监控一个集群中多个节点的状态，当有一个请求发过来后，可以轮询式地把请求转发给存活着的多个节点。类似KafkaMQ，通过Zookeeper来维护生产者和消费者的负载均衡。同样也可以用etcd来做Zookeeper的工作。
场景四：分布式锁/分布式队列
因为etcd使用Raft算法保持了数据的强一致性，某次操作存储到集群中的值必然是全局一致的，所以很容易实现分布式锁。锁服务有两种使用方式，一是保持独占，二是控制时序。
保持独占，即所有试图获取锁的用户最终只有一个可以得到。etcd为此提供了一套实现分布式锁原子操作CAS（CompareAndSwap）的API。通过设置prevExist值，可以保证在多个节点同时创建某个目录时，只有一个成功，而该用户即可认为是获得了锁。
控制时序，即所有试图获取锁的用户都会进入等待队列，获得锁的顺序是全局唯一的，同时决定了队列执行顺序。etcd为此也提供了一套API（自动创建有序键），对一个目录建值时指定为POST动作，这样etcd会自动在目录下生成一个当前最大的值为键，存储这个新的值（客户端编号）。同时还可以使用API按顺序列出所有当前目录下的键值。此时这些键的值就是客户端的时序，而这些键中存储的值可以是代表客户端的编号。
为什么使用etcd而非zookeeper
etcd实现的这些功能，Zookeeper都能实现。那么为什么要用etcd而非直接使用Zookeeper呢？
相较之下，Zookeeper有如下缺点：
1.复杂。Zookeeper的部署维护复杂，管理员需要掌握一系列的知识和技能；而Paxos强一致性算法也是素来以复杂难懂而闻名于世；另外，Zookeeper的使用也比较复杂，需要安装客户端，官方只提供了java和C两种语言的接口。
2.Java编写。这里不是对Java有偏见，而是Java本身就偏向于重型应用，它会引入大量的依赖。而运维人员则普遍希望机器集群尽可能简单，维护起来也不易出错。
3.发展缓慢。Apache基金会项目特有的“Apache Way”在开源界饱受争议，其中一大原因就是由于基金会庞大的结构以及松散的管理导致项目发展缓慢。
而etcd作为一个后起之秀，其优点也很明显：
1.简单。使用Go语言编写部署简单；使用HTTP作为接口使用简单；使用Raft算法保证强一致性让用户易于理解。
2.数据持久化。etcd默认数据一更新就进行持久化。
3.安全。etcd支持SSL客户端安全认证。