摄影：产品经理跟着产品经理到处浪
我们说，要评判一个东西的好坏，一定要说明具体在什么业务场景。脱离业务谈好坏是没有意义的。
Redis 非常强大，我出版过一本书专门介绍 Redis 的各种用法。但这并不是说 Redis 在各种方面都没有对手。至少在分布式系统的配置更新这个场景上面，我认为 etcd 做得更好。
要解释这个问题，我们来看一个具体的业务场景：
在 Redis 中有一个列表
sentence，里面会源源不断地写入字符串。现在我有一个过滤程序：trash_filter.py，它一条一条从 Redis 读取数据，判断字符串中是否有特定的关键词，如果有，那么直接丢弃。如果没有，那么把数据存入 MongoDB。
这个场景非常简单，于是你很快就写出了一个 Python 程序：
import redis class TrashFilter: def __init__(self): self.client = redis.Redis() self.trash_words = ['垃圾'] def read_data(self): while True: data = self.client.lpop('sentence') if not data: return yield data.decode() def do_filter(self): for sentence in self.read_data(): for word in self.trash_words: if word in sentence: break else: self.save_sentence(sentence) def save_sentence(self, sentence): print('进行后续保存 sentence 的操作：', sentence) if __name__ == '__main__': trash_filter = TrashFilter() trash_filter.do_filter()
在上面的代码中，需要过滤的词是以列表的形式直接写到代码里面的。那么问题来了，如果这些过滤词是动态改变的怎么办？每次为了修改这些词，你都需要重启一下这个程序吗？
可能有同学提到，可以把这些词存放到数据库里面，每次从数据库里面读取就可以了。Redis 本身就是一个 Key-Value 数据库，可以直接使用 Redis 的字符串来存放
def do_filter(self): for sentence in self.read_data(): for word in self.client.get('trash_words').decode().split(','): if word in sentence: break else: self.save_sentence(sentence)
把所有的过滤词以英文逗号分割组成长字符串，储存到Redis 中名为trash_words的字符串里。每读取到一个句子，都从 Redis 里面再次读取这个过滤词列表，然后进行检查。
这样做，实时性确实得到了保障，每次只要trash_word字符串一发生修改，程序立刻就能获取到最新的过滤词。
但这样做有一个问题——每次读取trash_words是需要请求网络的，而网络 IO 是非常费时间的。
那么我们是不是可以每5分钟获取一次最新的trash_words呢？当然也可以，我在文章：一日一技：实现有过期时间的LRU缓存中介绍过如何实现一个带有过期时间的 LRU 缓存。
这样做，速度确实提高了，但是实时性又降低了。
如果读者对 Redis 比较熟悉，当然也可以使用 Lua 脚本或者 Redis 的Pipeline 实现在一次请求里面同时获取一条句子并拿到过滤词列表，或者使用 Monitor 命令监控 Key 的变化。但代码写起来会比较复杂。
有没有又快又简单还稳定的解决方案呢？答案是有，那就是使用 etcd.
etcd 的官网写着这样一句话：
A distributed, reliable key-value store for the most critical data of a distributed system.
用于分布式系统最关键数据的分布式、可靠的键值储存。
etcd 本来就是为了分布式系统而生的，它专注于键值储存。初看起来，相当于只是 Redis 的字符串功能，但却比 Redis 的字符串更为强大。
我们可以监控 etcd 中的一个键，当它发生变化的时候，就调用我们提前定义好的函数。
在 Ubuntu 中，可以使用 apt-get 安装 etcd，在 macOS 中，可以使用 homebrew 安装 etcd。当然 etcd 也有已经编译好的可执行文件，可以从Releases · etcd-io/etcd · GitHub[1]下载下来直接运行就能启动一个单节点的 etcd 服务。
启动服务以后，我们再来安装一个Python 库，用来操作 etcd:
pip install etcd3
Python 读写 etcd 非常简单：
import etcd3 client = etcd3.client()client.put('key', value) # 添加数据value, kv_meta = client.get('key') # 读取数据，返回的数据value 是 bytes 型数据
而我们要用的，是 etcd 的watch功能。我们先写一段简单的代码来说明 watch的功能：
import etcd3import time def callback(response): for event in response.events: print(f'Key: {event.key}发生改变！新的值是：{event.value}') client = etcd3.client()client.add_watch_callback('test', callback) for i in range(100): print(i) time.sleep(1)
正常情况下，这个程序会打印从0到99，每秒打印一个数字。但是当我们中途修改了 etcd 中，名为test这个 key 的值以后，我们发现回调函数被运行了，如下图所示：
可以看到，etcd 监控一个 key 是否变化，它不像 Redis 的blpop这样阻塞式地监控，而是在后台监控，当key 的值发生了改变时，触发一个事件，调用回调函数。所以整个监控的过程不会干预我们自己程序的正常运行。
在一般情况下，传入回调函数的response 对象，它的.events属性是只有一个元素的列表。但如果这个 key 在极短时间内变化了很多次，那么这个列表里面可能有多个值。
回到最开始需要解决的问题，我们引入 etcd 以后，困难轻轻松松就被解决了：
通过增加方框框住的update_trash_words方法，并把它作为监控trash_words这个Key 变化事件的回调函数，一旦这个 Key 发生了变化，就会调用回调函数，从而更新self.trash_words这个属性。
运行效果如下图所示：
可以看到，在红线上面，我是有脏数据的句子是不被过滤的，此时脏字也不是过滤词。但是当我们在命令行里面更新了 etcd，把新的过滤词改成垃圾,脏以后，就到了红线下面，我是有脏数据的句子就会被过滤了。
这样就做到了同时兼顾时效性和速度，避免了无效的网络请求。
