2013 年，一个叫做作 CoreOS 的创业团队认为，所有的安全问题，都可以归结为软件更新能力的问题，如果可以构建一个自动更新的服务器（自动化），那么系统的安全问题将迎刃而解。为了达到这个目的，必须将应用程序打包成一个独立单元，达到基本操作系统和应用程序隔离的目的，CoreOS 通过容器技术来达到目的。同时，还共了集群化的管理方案，让用户管理集群就像管理单机一样方便。
对于管理集群，CoreOS 团队面临的第一个问题就是，如何保证集群的高可用？换句话说，CoreOS 团队希望在重启任意一个集群中的某个节点时，其他的应用程序不会因此而宕机。因此，需要运行多个副本。那多个副本，就需要进行协调服务。CoreOS 首先在开源社区去寻找优秀的、相关的开源协调服务项目，它们希望这个开源项目满足 5 个目标：
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高可用
协调服务作为集群的控制面板，它的背后保存了各个服务的部署信息。如果出现故障，可能会导致集群无法变更、服务副本数量无法协调，从而影响用户体验，例如数据加载过慢（节点少，流量大）。
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低容量
只保存存储关键元数据，集群、节点的配置信息。
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可维护性
在分布式系统出现 bug 时，都会出现新增、替换节点的场景，这些都需要通过协调服务进行节点的变更，如果人工去操作这些节点，那可能会出现认为操作失误导致的宕机，能否通过 API 来约定协调服务需要进行的操作，这会是更平滑的一种方式。
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数据一致性
高可用的前提下，不能出现单点故障，那多节点（多个副本）又会出现数据一致性的问题。
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能够监听节点并且可以进行增删改查的基本操作
节点出现异常或变更时，相比控制端定时去轮询检查，一个“pull”的拉取操作，变成一个“push”操作，将事件变为推送操作，可以避免协调服务中不必要的性能开销。
有了理想目标后，CoreOS 开始寻找这样的协调服务了，不过很遗憾，在 2013 年并没有，因此 CoreOS 决定自己造轮子，那接下来就是为了实现这个目标而技术选型了。
在解决数据一致性的问题上，CoreOS 选择引入一个共识算法 Raft。该算法是易于理解的，它将一致性问题拆解成了 Leader 选举、日志同步、安全性三个相对独立的子问题。
再来看看低容量的问题，CoreOS 参考了 ZooKeeper 的数据模型与 API，使用基于目录的层级模式，而 API 相比 ZooKeeper 来说，使用了更加简单的 REST API，来对节点进行增删改查以及监听操作。
对于在存储引擎上的节点，etcd 选择的是简单内存树，将节点的数据结构进行了精简，节点中包含路径、值、孩子节点信息。这是一个典型的低容量设计。
最后是可维护性，Raft 算法提供了成员变更算法，基于此来监听成员的在线、变更状态。
基于以上的技术选型，CoreOS 团队在 2013 年发布了基于 Go 编写的 etcd 的第一个版本 beta v0.1 。为什么叫 etcd 呢？CoreOS 团队的灵感来自 unix 系统的 /etc 文件夹和分布式系统 distributed system 中的 D，组合在一起表示：etcd 是用于存储分布式配置的信息存储服务。
2014 年 6 月，Google 的 Kubernetes 项目横空出世，它选择了 etcd 作为服务协调的基石，因为 etcd 的目标与 Kubernetes 所需要的特性不谋而合，例如：高可用、Watch 机制。Kubernetes 项目使用 etcd，除了技术因素，也与当时的商业竞争有关，CoreOS 是 Kubernetes 容器生态圈的核心成员之一，感兴趣的小伙伴可以看一下这篇文章。在 Kubernetes 的带领下，etcd 也进入了快速发展的时代。因此在 2015 年 1 月，etcd 的 v2.0 版本正式发布，此时它被广泛应用于配置存储、服务发现、主备选举等场景。不过此时也出现了若干性能、功能不足的问题，如下：
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功能局限问题
首先， etcd v2.0 不支持范围查询和分页。在 Kubernetes 集群规模增大后，Pod、Event 等资源可能出现上千个，不支持分页会出现 expensive request，引发性能问题。其次是不支持多 key 事务，在实际场景中，我们往往需要同时更新多个 key。
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性能瓶颈问题
HTTP/1.x 协议的瓶颈引发了 etcd 的性能瓶颈，因为 HTTP/1.x 协议没有压缩机制，批量拉取较多的 Pod 时容易导致 Server 和 etcd 出现丢包、CPU 高负载、内存溢出问题。
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内存开销问题
前面我们知道了，etcd 使用了一颗内存树来保存节点，在数据场景较大时，配置项较多，将会存储大量的数据，导致内存靠小较大，这影响了系统的稳定性。
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Watch 机制可靠性问题
Kubernetes 非常依赖 etcd Watch 机制，然而 etcd v2.0 是内存型，不支持保存节点的历史版本，只在内存中使用滑动窗口保存了最近的变更时间，当 etcd server 写请求较多、网络波动时，很容易出现事件丢失，因此触发 client 数据的全量拉取，产生大量的 expensive request。
面对这些问题，CoreOS 团队积极听取了开源社区的声音并积极改进，面对功能局限中提到的分页、范围查询查询不支持，那么它就去支持；面对内存开销大的问题，那它就通过引入 B-tree、boltdb 实现一个 MVCC 数据库，将数据模型从层次性改为扁平型，基于 boltdb 实现持久化存储，降低 etcd 的内存占用；对于性能瓶颈，它引入了 gRPC，通过 protobuf 定义消息，解码性能得到了大幅的提高，并通过 HTTP/2.0 多路复用机制，减少了大量 watcher 等场景下的连接数。基于这些解决方案，在 2016 年 6 月，etcd v3.0 正式发布了。
如今，etcd 在 Github 上的 star 数已经达到了 38K！成为了云原生时代首选的元数据存储产品。
