Etcd是CoreOS基于Raft开发的分布式key-value存储，可用于服务发现、共享配置以及一致性保障（如数据库选主、分布式锁等）。
- 基本的key-value存储
- 监听机制
- key的过期及续约机制，用于监控和服务发现
- 原子CAS和CAD，用于分布式锁和leader选举
选举方法
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- 初始启动时，节点处于follower状态并被设定一个election timeout，如果在这一时间周期内没有收到来自 leader 的 heartbeat，节点将发起选举：将自己切换为 candidate 之后，向集群中其它 follower 节点发送请求，询问其是否选举自己成为 leader。
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- 当收到来自集群中过半数节点的接受投票后，节点即成为 leader，开始接收保存 client 的数据并向其它的 follower 节点同步日志。如果没有达成一致，则candidate随机选择一个等待间隔（150ms ~ 300ms）再次发起投票，得到集群中半数以上follower接受的candidate将成为leader
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- leader节点依靠定时向 follower 发送heartbeat来保持其地位。
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- 任何时候如果其它 follower 在 election timeout 期间都没有收到来自 leader 的 heartbeat，同样会将自己的状态切换为 candidate 并发起选举。每成功选举一次，新 leader 的任期（Term）都会比之前 leader 的任期大1。
日志复制
当接Leader收到客户端的日志（事务请求）后先把该日志追加到本地的Log中，然后通过heartbeat把该Entry同步给其他Follower，Follower接收到日志后记录日志然后向Leader发送ACK，当Leader收到大多数（n/2+1）Follower的ACK信息后将该日志设置为已提交并追加到本地磁盘中，通知客户端并在下个heartbeat中Leader将通知所有的Follower将该日志存储在自己的本地磁盘中。
安全性
安全性是用于保证每个节点都执行相同序列的安全机制，如当某个Follower在当前Leader commit Log时变得不可用了，稍后可能该Follower又会被选举为Leader，这时新Leader可能会用新的Log覆盖先前已committed的Log，这就是导致节点执行不同序列；Safety就是用于保证选举出来的Leader一定包含先前 committed Log的机制；
- 选举安全性（Election Safety）：每个任期（Term）只能选举出一个Leader
- Leader完整性（Leader Completeness）：指Leader日志的完整性，当Log在任期Term1被Commit后，那么以后任期Term2、Term3…等的Leader必须包含该Log；Raft在选举阶段就使用Term的判断用于保证完整性：当请求投票的该Candidate的Term较大或Term相同Index更大则投票，否则拒绝该请求。
失效处理
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- Leader失效：其他没有收到heartbeat的节点会发起新的选举，而当Leader恢复后由于步进数小会自动成为follower（日志也会被新leader的日志覆盖）
- 2）follower节点不可用：follower 节点不可用的情况相对容易解决。因为集群中的日志内容始终是从 leader 节点同步的，只要这一节点再次加入集群时重新从 leader 节点处复制日志即可。
- 3）多个candidate：冲突后candidate将随机选择一个等待间隔（150ms ~ 300ms）再次发起投票，得到集群中半数以上follower接受的candidate将成为leader
Etcd 实现raft的时候，充分利用了go语言CSP并发模型和chan的魔法，想更进行一步了解的可以去看源码，这里只简单分析下它的wal日志。
wal日志是二进制的，解析出来后是以上数据结构LogEntry。其中第一个字段type，只有两种，一种是0表示Normal，1表示ConfChange（ConfChange表示 Etcd 本身的配置变更同步，比如有新的节点加入等）。第二个字段是term，每个term代表一个主节点的任期，每次主节点变更term就会变化。第三个字段是index，这个序号是严格有序递增的，代表变更序号。第四个字段是二进制的data，将raft request对象的pb结构整个保存下。Etcd 源码下有个tools/etcd-dump-logs，可以将wal日志dump成文本查看，可以协助分析raft协议。
raft协议本身不关心应用数据，也就是data中的部分，一致性都通过同步wal日志来实现，每个节点将从主节点收到的data apply到本地的存储，raft只关心日志的同步状态，如果本地存储实现的有bug，比如没有正确的将data apply到本地，也可能会导致数据不一致。
Etcd v2 和 v3 本质上是共享同一套 raft 协议代码的两个独立的应用，接口不一样，存储不一样，数据互相隔离。也就是说如果从 Etcd v2 升级到 Etcd v3，原来v2 的数据还是只能用 v2 的接口访问，v3 的接口创建的数据也只能访问通过 v3 的接口访问。所以我们按照 v2 和 v3 分别分析。
Etcd v2 是个纯内存的实现，并未实时将数据写入到磁盘，持久化机制很简单，就是将store整合序列化成json写入文件。数据在内存中是一个简单的树结构。比如以下数据存储到 Etcd 中的结构就如图所示。
/nodes/1/name node1
/nodes/1/ip 192.168.1.1
store中有一个全局的currentIndex，每次变更，index会加1.然后每个event都会关联到currentIndex.
当客户端调用watch接口（参数中增加 wait参数）时，如果请求参数中有waitIndex，并且waitIndex 小于 currentIndex，则从 EventHistroy 表中查询index小于等于waitIndex，并且和watch key 匹配的 event，如果有数据，则直接返回。如果历史表中没有或者请求没有带 waitIndex，则放入WatchHub中，每个key会关联一个watcher列表。 当有变更操作时，变更生成的event会放入EventHistroy表中，同时通知和该key相关的watcher。
这里有几个影响使用的细节问题：
- EventHistroy 是有长度限制的，最长1000。也就是说，如果你的客户端停了许久，然后重新watch的时候，可能和该waitIndex相关的event已经被淘汰了，这种情况下会丢失变更。
- 如果通知watch的时候，出现了阻塞（每个watch的channel有100个缓冲空间），Etcd 会直接把watcher删除，也就是会导致wait请求的连接中断，客户端需要重新连接。
- Etcd store的每个node中都保存了过期时间，通过定时机制进行清理。
从而可以看出，Etcd v2 的一些限制：
- 过期时间只能设置到每个key上，如果多个key要保证生命周期一致则比较困难。
- watch只能watch某一个key以及其子节点（通过参数 recursive),不能进行多个watch。
- 很难通过watch机制来实现完整的数据同步（有丢失变更的风险），所以当前的大多数使用方式是通过watch得知变更，然后通过get重新获取数据，并不完全依赖于watch的变更event。
Etcd v3 将watch和store拆开实现，我们先分析下store的实现。
Etcd v3 store 分为两部分，一部分是内存中的索引，kvindex，是基于google开源的一个golang的btree实现的，另外一部分是后端存储。按照它的设计，backend可以对接多种存储，当前使用的boltdb。boltdb是一个单机的支持事务的kv存储，Etcd 的事务是基于boltdb的事务实现的。Etcd 在boltdb中存储的key是reversion，value是 Etcd 自己的key-value组合，也就是说 Etcd 会在boltdb中把每个版本都保存下，从而实现了多版本机制。
举个例子： 用etcdctl通过批量接口写入两条记录：
etcdctl txn <<<'
put key1 "v1"
put key2 "v2"
'
再通过批量接口更新这两条记录：
etcdctl txn <<<'
put key1 "v12"
put key2 "v22"
'
boltdb中其实有了4条数据：
rev={3 0}, key=key1, value="v1"
rev={3 1}, key=key2, value="v2"
rev={4 0}, key=key1, value="v12"
rev={4 1}, key=key2, value="v22"
reversion主要由两部分组成，第一部分main rev，每次事务进行加一，第二部分sub rev，同一个事务中的每次操作加一。如上示例，第一次操作的main rev是3，第二次是4。当然这种机制大家想到的第一个问题就是空间问题，所以 Etcd 提供了命令和设置选项来控制compact，同时支持put操作的参数来精确控制某个key的历史版本数。
了解了 Etcd 的磁盘存储，可以看出如果要从boltdb中查询数据，必须通过reversion，但客户端都是通过key来查询value，所以 Etcd 的内存kvindex保存的就是key和reversion之前的映射关系，用来加速查询。
然后我们再分析下watch机制的实现。Etcd v3 的watch机制支持watch某个固定的key，也支持watch一个范围（可以用于模拟目录的结构的watch），所以 watchGroup 包含两种watcher，一种是 key watchers，数据结构是每个key对应一组watcher，另外一种是 range watchers, 数据结构是一个 IntervalTree（不熟悉的参看文文末链接），方便通过区间查找到对应的watcher。
同时，每个 WatchableStore 包含两种 watcherGroup，一种是synced，一种是unsynced，前者表示该group的watcher数据都已经同步完毕，在等待新的变更，后者表示该group的watcher数据同步落后于当前最新变更，还在追赶。
当 Etcd 收到客户端的watch请求，如果请求携带了revision参数，则比较请求的revision和store当前的revision，如果大于当前revision，则放入synced组中，否则放入unsynced组。同时 Etcd 会启动一个后台的goroutine持续同步unsynced的watcher，然后将其迁移到synced组。也就是这种机制下，Etcd v3 支持从任意版本开始watch，没有v2的1000条历史event表限制的问题（当然这是指没有compact的情况下）。
另外我们前面提到的，Etcd v2在通知客户端时，如果网络不好或者客户端读取比较慢，发生了阻塞，则会直接关闭当前连接，客户端需要重新发起请求。Etcd v3为了解决这个问题，专门维护了一个推送时阻塞的watcher队列，在另外的goroutine里进行重试。
Etcd v3 对过期机制也做了改进，过期时间设置在lease上，然后key和lease关联。这样可以实现多个key关联同一个lease id，方便设置统一的过期时间，以及实现批量续约。
相比Etcd v2, Etcd v3的一些主要变化：
- 接口通过grpc提供rpc接口，放弃了v2的http接口。优势是长连接效率提升明显，缺点是使用不如以前方便，尤其对不方便维护长连接的场景。
- 废弃了原来的目录结构，变成了纯粹的kv，用户可以通过前缀匹配模式模拟目录。
- 内存中不再保存value，同样的内存可以支持存储更多的key。
- watch机制更稳定，基本上可以通过watch机制实现数据的完全同步。
- 提供了批量操作以及事务机制，用户可以通过批量事务请求来实现Etcd v2的CAS机制（批量事务支持if条件判断）。
- Etcd 和 Zookeeper 提供的能力非常相似，都是通用的一致性元信息存储，都提供watch机制用于变更通知和分发，也都被分布式系统用来作为共享信息存储，在软件生态中所处的位置也几乎是一样的，可以互相替代的。二者除了实现细节，语言，一致性协议上的区别，最大的区别在周边生态圈。Zookeeper 是apache下的，用java写的，提供rpc接口，最早从hadoop项目中孵化出来，在分布式系统中得到广泛使用（hadoop, solr, kafka, mesos 等）。Etcd 是coreos公司旗下的开源产品，比较新，以其简单好用的rest接口以及活跃的社区俘获了一批用户，在新的一些集群中得到使用（比如kubernetes）。虽然v3为了性能也改成二进制rpc接口了，但其易用性上比 Zookeeper 还是好一些。
- 而Consul 的目标则更为具体一些，Etcd 和 Zookeeper 提供的是分布式一致性存储能力，具体的业务场景需要用户自己实现，比如服务发现，比如配置变更。而Consul 则以服务发现和配置变更为主要目标，同时附带了kv存储。
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Confd
在分布式系统中，理想情况下是应用程序直接和 Etcd 这样的服务发现/配置中心交互，通过监听 Etcd 进行服务发现以及配置变更。但我们还有许多历史遗留的程序，服务发现以及配置大多都是通过变更配置文件进行的。Etcd 自己的定位是通用的kv存储，所以并没有像 Consul 那样提供实现配置变更的机制和工具，而 Confd 就是用来实现这个目标的工具。
Confd 通过watch机制监听 Etcd 的变更，然后将数据同步到自己的一个本地存储。用户可以通过配置定义自己关注那些key的变更，同时提供一个配置文件模板。Confd 一旦发现数据变更就使用最新数据渲染模板生成配置文件，如果新旧配置文件有变化，则进行替换，同时触发用户提供的reload脚本，让应用程序重新加载配置。
Confd 相当于实现了部分 Consul 的agent以及consul-template的功能，作者是kubernetes的Kelsey Hightower，但大神貌似很忙，没太多时间关注这个项目了，很久没有发布版本，我们着急用，所以fork了一份自己更新维护，主要增加了一些新的模板函数以及对metad后端的支持。confd
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Metad
服务注册的实现模式一般分为两种，一种是调度系统代为注册，一种是应用程序自己注册。调度系统代为注册的情况下，应用程序启动后需要有一种机制让应用程序知道『我是谁』，然后发现自己所在的集群以及自己的配置。Metad 提供这样一种机制，客户端请求 Metad 的一个固定的接口 /self，由 Metad 告知应用程序其所属的元信息，简化了客户端的服务发现和配置变更逻辑。
Metad 通过保存一个ip到元信息路径的映射关系来做到这一点，当前后端支持Etcd v3，提供简单好用的 http rest 接口。 它会把 Etcd 的数据通过watch机制同步到本地内存中，相当于 Etcd 的一个代理。所以也可以把它当做Etcd 的代理来使用，适用于不方便使用 Etcd v3的rpc接口或者想降低 Etcd 压力的场景。 metad
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Etcd cluster 初始化的问题
如果集群第一次初始化启动的时候，有一台节点未启动，通过v3的接口访问的时候，会报告Error: Etcdserver: not capable 错误。这是为兼容性考虑，集群启动时默认的API版本是2.3，只有当集群中的所有节点都加入了，确认所有节点都支持v3接口时，才提升集群版本到v3。这个只有第一次初始化集群的时候会遇到，如果集群已经初始化完毕，再挂掉节点，或者集群关闭重启（关闭重启的时候会从持久化数据中加载集群API版本），都不会有影响。
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Etcd 读请求的机制
v2 quorum=true 的时候，读取是通过raft进行的，通过cli请求，该参数默认为true。
v3 –consistency=“l” 的时候（默认）通过raft读取，否则读取本地数据。sdk 代码里则是通过是否打开：WithSerializable option 来控制。
一致性读取的情况下，每次读取也需要走一次raft协议，能保证一致性，但性能有损失，如果出现网络分区，集群的少数节点是不能提供一致性读取的。但如果不设置该参数，则是直接从本地的store里读取，这样就损失了一致性。使用的时候需要注意根据应用场景设置这个参数，在一致性和可用性之间进行取舍。
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Etcd 的 compact 机制
Etcd 默认不会自动 compact，需要设置启动参数，或者通过命令进行compact，如果变更频繁建议设置，否则会导致空间和内存的浪费以及错误。Etcd v3 的默认的 backend quota 2GB，如果不 compact，boltdb 文件大小超过这个限制后，就会报错：”Error: etcdserver: mvcc: database space exceeded”，导致数据无法写入。
当前 Etcd 的raft实现保证了多个节点数据之间的同步，但明显的一个问题就是扩充节点不能解决容量问题。要想解决容量问题，只能进行分片，但分片后如何使用raft同步数据？只能实现一个 multiple group raft，每个分片的多个副本组成一个虚拟的raft group，通过raft实现数据同步。当前实现了multiple group raft的有 TiKV 和 Cockroachdb，但尚未一个独立通用的。理论上来说，如果有了这套 multiple group raft，后面挂个持久化的kv就是一个分布式kv存储，挂个内存kv就是分布式缓存，挂个lucene就是分布式搜索引擎。当然这只是理论上，要真实现复杂度还是不小。