一、etcd 项目的发展历程
etcd 诞生于 CoreOS 公司，它最初是用于解决集群管理系统中 OS 升级的分布式并发控制以及配置文件的存储与分发等问题。基于此，etcd 被设计为提供高可用、强一致的小型 keyvalue 数据存储服务。
项目当前隶属于 CNCF 基金会，被 AWS、Google、Microsoft、Alibaba 等大型互联网公司广泛使用。
最初，在 2013 年 6 月份由 CoreOS 公司向 GitHub 中提交了第一个版本的初始代码。
到了 2014 年的 6 月，社区发生了一件事情，Kubernetes v0.4 版本发布。这里有必要介绍一下 Kubernetes 项目，它首先是一个容器管理平台，由谷歌开发并贡献给社区，因为它集齐了谷歌在容器调度以及集群管理等领域的多年经验，从诞生之初就备受瞩目。在 Kubernetes v0.4 版本中，它使用了 etcd 0.2 版本作为实验核心元数据的存储服务，自此 etcd 社区得到了飞速的发展。
很快，在 2015 年 2 月份，etcd 发布了第一个正式的稳定版本 2.0。在 2.0 版本中，etcd 重新设计了 Raft 一致性算法，并为用户提供了一个简单的树形数据视图，在 2.0 版本中 etcd 支持每秒超过 1000 次的写入性能，满足了当时绝大多数的应用场景需求。2.0 版本发布之后，经过不断的迭代与改进，其原有的数据存储方案逐渐成为了新时期的性能瓶颈，之后 etcd 启动了 v3 版本的方案设计。
2017 年 1 月份的时候，etcd 发布了 3.1 版本，v3 版本方案基本上标志着 etcd 技术上全面成熟。在 v3 版本中 etcd 提供了一套全新的 API，重新实现了更高效的一致性读取方法，并且提供了一个 gRPC 的 proxy 用于扩展 etcd 的读取性能。同时，在 v3 版本的方案中包含了大量的 GC 优化，在性能优化方面取得了长足的进步，在该版本中 etcd 可以支持每秒超过 10000 次的写入。
2018 年，CNCF 基金会下的众多项目都使用了 etcd 作为其核心的数据存储。据不完全统计，使用 etcd 的项目超过了 30 个，在同年 11 月份，etcd 项目自身也成为了 CNCF 旗下的孵化项目。进入 CNCF 基金会后，etcd 拥有了超过 400 个贡献组，其中包含了来自 AWS、Google、Alibaba 等 8 个公司的 9 个项目维护者。
2019 年，etcd 即将发布全新的 3.4 版本，该版本由 Google、Alibaba 等公司联合打造，将进一步改进 etcd 的性能及稳定性，以满足在超大型公司使用中苛刻的场景要求。
二、架构及内部机制解析
总体架构
etcd 是一个分布式的、可靠的 key-value 存储系统，它用于存储分布式系统中的关键数据，这个定义非常重要。
一个 etcd 集群，通常会由 3 个或者 5 个节点组成，多个节点之间通过 Raft 一致性算法的完成分布式一致性协同，算法会选举出一个主节点作为 leader，由 leader 负责数据的同步与数据的分发。当 leader 出现故障后系统会自动地选取另一个节点成为 leader，并重新完成数据的同步。客户端在多个节点中，仅需要选择其中的任意一个就可以完成数据的读写，内部的状态及数据协同由 etcd 自身完成。
在 etcd 整个架构中，有一个非常关键的概念叫做 quorum，quorum 的定义是 (n+1)/2，也就是说超过集群中半数节点组成的一个团体，在 3 个节点的集群中，etcd 可以容许 1 个节点故障，也就是只要有任何 2 个节点可用，etcd 就可以继续提供服务。同理，在 5 个节点的集群中，只要有任何 3 个节点可用，etcd 就可以继续提供服务，这也是 etcd 集群高可用的关键。
在允许部分节点故障之后继续提供服务，就需要解决一个非常复杂的问题：分布式一致性。在 etcd 中，该分布式一致性算法由 Raft 一致性算法完成，这个算法本身是比较复杂的有机会再详细展开，这里仅做一个简单的介绍以方便大家对其有一个基本的认知。Raft 一致性算法能够工作的一个关键点是：任意两个 quorum 的成员之间一定会有一个交集(公共成员)，也就是说只要有任意一个 quorum 存活，其中一定存在某一个节点(公共成员)，它包含着集群中所有的被确认提交的数据。正是基于这一原理，Raft 一致性算法设计了一套数据同步机制，在 Leader 任期切换后能够重新同步上一个 quorum 被提交的所有数据，从而保证整个集群状态向前推进的过程中保持数据的一致。
etcd 内部的机制比较复杂，但 etcd 给客户提供的接口是简单直接的。如上图所示，我们可以通过 etcd 提供的客户端去访问集群的数据，也可以直接通过 http 的方式(类似 curl 命令)直接访问 etcd。在 etcd 内部，其数据表示也是比较简单的，我们可以直接把 etcd 的数据存储理解为一个有序的 map，它存储着 key-value 数据。同时 etcd 为了方便客户端去订阅数据的变更，也支持了一个 watch 机制，通过 watch 实时地拿到 etcd 中数据的增量更新，从而实现与 etcd 中的数据同步等业务逻辑。
API 介绍
接下来我们看一下 etcd 提供的接口，这里将 etcd 的接口分为了 5 组：
第一组是 Put 与 Delete。上图可以看到 put 与 delete 的操作都非常简单，只需要提供一个 key 和一个 value，就可以向集群中写入数据了，删除数据的时候只需要指定 key 即可;
第二组是查询操作。etcd 支持两种类型的查询：第一种是指定单个 key 的查询，第二种是指定的一个 key 的范围;
第三组是数据订阅。etcd 提供了 Watch 机制，我们可以利用 watch 实时订阅到 etcd 中增量的数据更新，watch 支持指定单个 key，也可以指定一个 key 的前缀，在实际应用场景中的通常会采用第二种形势;
第四组事务操作。etcd 提供了一个简单的事务支持，用户可以通过指定一组条件满足时执行某些动作，当条件不成立的时候执行另一组操作，类似于代码中的 if else 语句，etcd 确保整个操作的原子性;
第五组是 Leases 接口。Leases 接口是分布式系统中常用的一种设计模式，其用法后面会具体展开。
数据版本机制
要正确使用 etcd 的 API，必须要知道内部对应数据版本号的基本原理。
首先 etcd 中有个 term 的概念，代表的是整个集群 Leader 的任期。当集群发生 Leader 切换，term 的值就会 +1。在节点故障，或者 Leader 节点网络出现问题，再或者是将整个集群停止后再次拉起，都会发生 Leader 的切换。
第二个版本号叫做 revision，revision 代表的是全局数据的版本。当数据发生变更，包括创建、修改、删除，其 revision 对应的都会 +1。特别的，在集群中跨 Leader 任期之间，revision 都会保持全局单调递增。正是 revision 的这一特性，使得集群中任意一次的修改都对应着一个唯一的 revision，因此我们可以通过 revision 来支持数据的 MVCC，也可以支持数据的 Watch。
对于每一个 KeyValue 数据节点，etcd 中都记录了三个版本：
第一个版本叫做 create_revision，是 KeyValue 在创建时对应的 revision;
第二个叫做 mod_revision，是其数据被操作的时候对应的 revision;
第三个 version 就是一个计数器，代表了 KeyValue 被修改了多少次。
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在同一个 Leader 任期之内，我们发现所有的修改操作，其对应的 term 值始终都等于 2，而 revision 则保持单调递增。当重启集群之后，我们会发现所有的修改操作对应的 term 值都变成了 3。在新的 Leader 任期内，所有的 term 值都等于3，且不会发生变化，而对应的 revision 值同样保持单调递增。从一个更大的维度去看，可以发现在 term=2 和 term=3 的两个 Leader 任期之间，数据对应的 revision 值依旧保持了全局单调递增。
mvcc & streaming watch
了解 etcd 的版本号控制后，接下来如何使用 etcd 多版本号来实现并发控制以及数据订阅(Watch)。
在 etcd 中支持对同一个 Key 发起多次数据修改，每次数据修改都对应一个版本号。etcd 在实现上记录了每一次修改对应的数据，也就就意味着一个 key 在 etcd 中存在多个历史版本。在查询数据的时候如果不指定版本号，etcd 会返回 Key 对应的最新版本，当然 etcd 也支持指定一个版本号来查询历史数据。
因为 etcd 将每一次修改都记录了下来，使用 watch 订阅数据时，可以支持从任意历史时刻(指定 revision)开始创建一个 watcher，在客户端与 etcd 之间建立一个数据管道，etcd 会推送从指定 revision 开始的所有数据变更。etcd 提供的 watch 机制保证，该 Key 的数据后续的被修改之后，通过这个数据管道即时的推送给客户端。
如下图所示，etcd 中所有的数据都存储在一个 b+tree 中(灰色)，该 b+tree 保存在磁盘中，并通过 mmap 的方式映射到内存用来支持快速的访问。灰色的 b+tree 中维护着 revision 到 value 的映射关系，支持通过 revision 查询对应的数据。因为 revision 是单调递增的，当我们通过 watch 来订阅指定 revision 之后的数据时，仅需要订阅该 b+ tree 的数据变化即可。