Etcd组件是一个高度可用和一致的服务发现存储库。

Etcd作为一个受ZooKeeper和doozer启发的项目，不仅功能相似，还重点关注以下四点。

简单：基于HTTP JSON的API使它很容易与curl一起使用。

安全性：可选的SSL客户端身份验证机制。

快速：每个实例支持每秒1000次写入。

可信度：采用Raft算法，充分实现分布。

场景1:服务发现是一个高度一致和高度可用的服务存储目录。基于Raft算法的Etcd就是这样一个一致性强、可用性高的服务存储目录。用于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，为注册的服务设置关键TTL，定期保持服务的心跳，达到监控健康状态的效果。一种查找和连接服务的机制。在etcd指定的主题下注册的服务也可以在相应的主题下找到。为了保证连接，我们可以在每台服务机上部署一个Proxy模式的etcd，从而保证可以访问etcd集群的服务之间可以相互连接。

在微服务协同工作架构中，服务是动态添加的。随着Docker容器的普及，各种微服务协同工作形成相对强大架构的案例越来越多。透明、动态地添加这些服务的需求也在增长。通过服务发现机制，在etcd中注册某个服务名称的目录，并将可用服务节点的IP存储在该目录中。在使用服务的过程中，您只需要从服务目录中找到可用的服务节点即可使用。

PaaS平台中透明的应用多实例和实例故障重启。PaaS平台中的应用程序通常有多个实例。通过域名，不仅可以透明地访问这些多个实例，还可以实现负载均衡。但是，应用程序实例可能随时无法重新启动，因此有必要在域名解析(路由)中动态配置信息。这个动态配置问题可以通过etcd的服务发现功能轻松解决。

场景2:消息发布和订阅

在分布式系统中，组件之间最合适的通信模式之一是消息发布和订阅。也就是说，构建了一个配置共享中心，其中数据提供者发布消息，而消息消费者订阅他们关心的主题，一旦消息在主题上发布，就会实时通知订阅者。这样就可以实现分布式系统配置的集中管理和动态更新。

应用程序中使用的一些配置信息放在etcd上进行集中管理。这类场景的使用模式通常是：应用启动时，主动从etcd获取配置信息一次，同时在etcd节点上注册一个Watcher并等待，以后每次有更新时etcd都会实时通知订阅者，从而获取最新的配置信息。

在分布式搜索服务中，索引的元信息和服务器集群机器的节点状态存储在etcd中，供每个客户端订阅。使用etcd的按键TTL功能，确保机器状态实时更新。分布式日志收集系统。该系统的核心工作是收集分布在不同机器上的日志。收集器通常根据应用程序(或主题)分配收集任务单元，因此可以在etcd上创建一个以应用程序(主题)命名的目录P，并将该应用程序(主题相关)的所有机器IP以子目录的形式存储在目录P中，然后设置etcd的递归Watcher，递归监控应用程序(主题)目录中所有信息的变化。这样，当机器IP(消息)发生变化时，可以实时通知收集器调整任务分配。在系统中，信息需要动态自动获取，需要人工干预修改信息请求的内容。通常，接口(如JMX接口)被公开以获取一些运行时信息。引入etcd后，不需要自己实现一套方案，只需要将这些信息存储在指定的etcd目录中，etcd的这些目录可以通过HTTP接口从外部访问

场景3:负载平衡

在场景一中，也提到了负载均衡，本文中提到的负载均衡就是软负载均衡。在分布式系统中，为了保证服务的高可用性和数据的一致性，通常会部署多个数据和服务的副本来实现对等服务。即使其中一项服务失败，也不会影响使用。缺点是数据写入的性能下降，而优点是数据访问期间的负载平衡。因为每个对等服务节点都有完整的数据，所以用户的访问流量可以转移到不同的机器上。

etcd自己的分布式体系结构存储的信息访问支持负载平衡。etcd集群化后，每个etcd的核心节点可以处理用户的请求。因此，将数据量小但访问频繁的消息数据直接存储在etcd中也是不错的选择，比如业务系统常用的二级代码表(将代码存储在表中，将代码所代表的具体含义存储在etcd中，业务系统在调用查表过程时需要在表中查找代码的含义)。

通过etcd维护负载平衡节点表。Etcd可以监控集群中多个节点的状态，当一个请求被发送时，它可以轮询并将请求转发到多个幸存的状态。与KafkaMQ类似，ZooKeeper用于维护生产者和消费者之间的负载平衡。你也可以用etcd做ZooKeeper的工作。

场景4:分布式通知和协调

这里提到的分布式通知和协调有点类似于消息发布和订阅。使用etcd中的观察器机制。通过注册和异步通知机制，实现了分布式环境下不同系统之间的通知和协调，从而可以实时处理数据变化。实现方法通常如下：不同系统在etcd上注册同一个目录，设置Watcher观察目录的变化(如果需要改变子目录，可以设置递归模式)。当某个系统更新etcd的目录时，带有Watcher的系统会收到通知并做出相应的处理。

etcd低耦合心跳检测。检测系统和被检测系统通过etcd上的目录进行关联，而不是直接关联，这样可以大大降低系统之间的耦合性。

通过etcd完成系统调度。系统由控制台和推送系统组成。控制台的职责是控制推送系统进行相应的推送工作。管理员在控制台做的一些操作实际上是修改etcd上一些目录节点的状态，etcd将这些变化通知给Watcher注册的推送系统客户端，然后推送系统进行相应的推送任务。

通过etcd完成工作报告。大多数类似的任务分配系统在子任务启动后，都会在etcd中注册一个临时工作目录，并定期报告自己的进度(将进度写入这个临时目录)，这样任务管理人员就可以实时了解任务的进度。

场景5:分布式锁

由于etcd使用Raft算法来保持数据的强一致性，因此存储在集群中用于某个操作的值必须是全局一致的，因此很容易实现分布式锁。使用锁服务有两种方式，一种是保持独占，另一种是控制定时。

保持排他性意味着只有一个用户可以获得锁。Etcd提供了一组用于实现分布式锁原子操作CAS(CompareAndSwap)的API。通过设置prevExist值，可以保证在同时创建目录时只有一个节点成功。并且成功的用户可以被认为已经获得了锁。

控制时序，即所有想要获取锁的用户都会被调度执行，但是获取锁的顺序也是全局唯一的，这也决定了执行顺序。Etcd还为此提供了一组API(自动创建有序密钥)，它指定了为目录设置值时的POST操作，这样etcd将自动生成一个当前最大值作为目录中的密钥，并存储这个新值(客户端号)。同时，您可以使用API按顺序列出当前目录中的所有键值。此时，这些键的值就是客户端的时间序列，存储在这些键中的值可以是代表客户端的数字。

场景6:分布式队列

分布式队列的一般用法类似于场景5中描述的分布式锁的控制时序用法，即创建先进先出队列来保证顺序。

另一个有趣的实现是，当队列达到某个条件时，统一顺序地执行队列。此方法的实现可以在目录/队列中创建另一个/队列/条件节点。

条件可以表示队列大小。例如，一个大任务只有在许多小任务准备就绪时才能执行。每次小任务准备好了，就在这个条件数上加1，直到达到大任务指定的个数，然后开始执行队列中的一系列小任务，最后执行大任务。

条件可以指示任务是否在队列中。这个任务可以是所有排序任务的第一个执行程序，也可以是拓扑中没有依赖关系的一个点。通常，必须先执行这些任务，然后才能执行队列中的其他任务。

条件也可以表示开始执行任务的另一种通知。当条件改变时，控制程序可以指定它开始执行队列任务。

场景7:集群监控和领导者活动

etcd的监控非常简单和实时。

在前面的场景中已经提到了观察者机制。当一个节点消失或改变时，观察者会立即发现并通知用户。

节点可以设置TTL键，比如每30s发送一次心跳，保留代表机器生存的节点，否则节点消失。

这样就可以第一时间检测到各个节点的健康状态，满足集群的监控需求。

此外，领袖选举可以通过使用分布式锁来完成。这种场景通常是一台长CPU计算或io操作的机器，只有在候选计算或处理一次后，才能将结果复制到其他Follower。从而避免重复工作，节省计算资源。

经典的场景是在搜索系统中建立一个完整的索引。如果每台机器都构建一次索引，不仅需要时间，而且构建索引的一致性也无法保证。通过在etcd的CAS机制中同时创建一个节点，将成功的机器创建为Leader，并进行索引计算，然后将计算结果分发给其他节点。

场景8:为什么用etcd代替ZooKeeper？

ZooKeeper的部署和维护比较复杂，管理员需要掌握一系列的知识和技能；

etcd的优势也很明显

很简单。用Go语言编写易于部署；使用HTTP作为接口很容易使用；使用Raft算法，保证强一致性，方便用户理解。

数据持久性。Etcd默认数据一更新就被保存。

安全。Etcd支持SSL客户端安全认证

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