- 分布式搜索服务中，索引的元信息和服务器集群机器的节点状态存放在etcd中，供各个客户端订阅使用。使用etcd的
key TTL功能可以确保机器状态是实时更新的。 - 分布式日志收集系统。这个系统的核心工作是收集分布在不同机器的日志。收集器通常是按照应用（或主题）来分配收集任务单元，因此可以在etcd上创建一个以应用（主题）命名的目录P，并将这个应用（主题相关）的所有机器ip，以子目录的形式存储到目录P上，然后设置一个etcd递归的Watcher，递归式的监控应用（主题）目录下所有信息的变动。这样就实现了机器IP（消息）变动的时候，能够实时通知到收集器调整任务分配。
- 系统中信息需要动态自动获取与人工干预修改信息请求内容的情况。通常是暴露出接口，例如JMX接口，来获取一些运行时的信息。引入etcd之后，就不用自己实现一套方案了，只要将这些信息存放到指定的etcd目录中即可，etcd的这些目录就可以通过HTTP的接口在外部访问
场景三：负载均衡
在场景一中也提到了负载均衡，本文所指的负载均衡均为软负载均衡。分布式系统中，为了保证服务的高可用以及数据的一致性，通常都会把数据和服务部署多份，以此达到对等服务，即使其中的某一个服务失效了，也不影响使用。由此带来的坏处是数据写入性能下降，而好处则是数据访问时的负载均衡。因为每个对等服务节点上都存有完整的数据，所以用户的访问流量就可以分流到不同的机器上。
etcd本身分布式架构存储的信息访问支持负载均衡。etcd集群化以后，每个etcd的核心节点都可以处理用户的请求。所以，把数据量小但是访问频繁的消息数据直接存储到etcd中也是个不错的选择，如业务系统中常用的二级代码表（在表中存储代码，在etcd中存储代码所代表的具体含义，业务系统调用查表的过程，就需要查找表中代码的含义）。
利用etcd维护一个负载均衡节点表。etcd可以监控一个集群中多个节点的状态，当有一个请求发过来后，可以轮询式的把请求转发给存活着的多个状态。类似KafkaMQ，通过ZooKeeper来维护生产者和消费者的负载均衡。同样也可以用etcd来做ZooKeeper的工作。
场景四：分布式通知与协调
这里说到的分布式通知与协调，与消息发布和订阅有些相似。都用到了etcd中的Watcher机制，通过注册与异步通知机制，实现分布式环境下不同系统之间的通知与协调，从而对数据变更做到实时处理。实现方式通常是这样：不同系统都在etcd上对同一个目录进行注册，同时设置Watcher观测该目录的变化（如果对子目录的变化也有需要，可以设置递归模式），当某个系统更新了etcd的目录，那么设置了Watcher的系统就会收到通知，并作出相应处理。