理解性能
etcd 提供穩定的，持續的高性能。兩個定義性能的因素：延遲(latency)和吞吐量(throughput)。延遲是完成操作的時間。吞吐量是在某個時間期間之內完成操作的總數量。當 etcd 接收併發客戶端請求時，通常平均延遲隨着總體吞吐量增加而增加。在通常的雲環境，比如 Google Compute Engine (GCE) 標準的 n-4 或者 AWS 上相當的機器類型，一個三成員 etcd 集羣在輕負載下可以在低於1毫秒內完成一個請求，並在重負載下可以每秒完成超過 30000 個請求。
etcd 使用 Raft 一致性算法來在成員之間複製請求並達成一致。一致性性能，特別是提交延遲，受限於兩個物理約束：網絡IO延遲和磁盤IO延遲。完成一個etcd請求的最小時間是成員之間的網絡往返時延(Round Trip Time / RTT)，加需要提交數據到持久化存儲的 fdatasync 時間。在一個數據中心內的 RTT 可能有數百毫秒。在美國典型的 RTT 是大概 50ms, 而在大陸之間可以慢到400ms. 旋轉硬盤(注：指傳統機械硬盤)的典型 fdatasync 延遲是大概 10ms。對於 SSD 硬盤, 延遲通常低於 1ms. 爲了提高吞吐量, etcd 將多個請求打包在一起並提交給 Raft。這個批量策略讓 etcd 在重負載試獲得高吞吐量.
有其他子系統影響到 etcd 的整體性能。每個序列化的 etcd 請求必須通過 etcd 的 boltdb支持的(boltdb-backed) MVCC 存儲引擎,它通常需要10微秒來完成。etcd 定期遞增快照它最近實施的請求，將他們和之前在磁盤上的快照合併。這個過程可能導致延遲尖峯(latency spike)。雖然在SSD上這通常不是問題，在HDD上它可能加倍可觀察到的延遲。而且，進行中的壓縮可以影響 etcd 的性能。幸運的是，壓縮通常無足輕重，因爲壓縮是錯開的，因此它不和常規請求競爭資源。RPC 系統，gRPC，爲 etcd 提供定義良好，可擴展的 API，但是它也引入了額外的延遲，尤其是本地讀取。
評測
可以通過 etcd 自帶的 benchmark CLI 工具來評測 etcd 的性能.
3節點硬件配置
Google Cloud Compute Engine
3 machines of 8 vCPUs + 16GB Memory + 50GB SSD
1 machine(client) of 16 vCPUs + 30GB Memory + 50GB SSD
Ubuntu 17.04
etcd 3.2.0, go 1.8.3
使用這些配置，etcd 能近似的寫入：
示例命令：
# 寫向leader
benchmark --endpoints=${HOST_1} --target-leader --conns=1 --clients=1 \
put --key-size=8 --sequential-keys --total=10000 --val-size=256
benchmark --endpoints=${HOST_1} --target-leader --conns=100 --clients=1000 \
put --key-size=8 --sequential-keys --total=100000 --val-size=256
# 寫向所有成員
benchmark --endpoints=${HOST_1},${HOST_2},${HOST_3} --conns=100 --clients=1000 \
put --key-size=8 --sequential-keys --total=100000 --val-size=256
爲了一致性，線性化(Linearizable)讀取請求要通過集羣成員的法定人數來獲取最新的數據。串行化(Serializable)讀取請求比線性化讀取要廉價一些，因爲他們是通過任意單臺 etcd 服務器來提供服務，而不是成員的法定人數，代價是可能提供過期數據。etcd 可以讀取：
示例命令：
# 單客戶端讀benchmark --endpoints=${HOST_1},${HOST_2},${HOST_3} --conns=1 --clients=1 \
range YOUR_KEY --consistency=l --total=10000
benchmark --endpoints=${HOST_1},${HOST_2},${HOST_3} --conns=1 --clients=1 \
range YOUR_KEY --consistency=s --total=10000
# 多客戶端併發讀
benchmark --endpoints=${HOST_1},${HOST_2},${HOST_3} --conns=100 --clients=1000 \
range YOUR_KEY --consistency=l --total=100000
benchmark --endpoints=${HOST_1},${HOST_2},${HOST_3} --conns=100 --clients=1000 \
range YOUR_KEY --consistency=s --total=100000
當在新的環境中第一次搭建 etcd 集羣時，我們鼓勵運行評測測試來保證集羣達到足夠的性能;集羣延遲和吞吐量對微小的環境差異會很敏感。
官網原文地址：https://github.com/etcd-io/etcd/blob/master/Documentation/op-guide/performance.md
參考翻譯文章：https://skyao.gitbooks.io/learning-etcd3/content/documentation/op-guide/performance.html