微服務(wù)架構(gòu)下的開發(fā)部署
微服務(wù)架構(gòu)是近兩年興起的概念。在此之前,互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在生產(chǎn)環(huán)境的分布式系統(tǒng)中處理實(shí)際問題時(shí)就已經(jīng)實(shí)際使用了微服務(wù)架構(gòu)。例如最初的淘寶系統(tǒng)也是單體式應(yīng)用,為了應(yīng)對隨著用戶量增大而帶來的系統(tǒng)處理能力不足的問題,淘寶對其應(yīng)用系統(tǒng)進(jìn)行了一系列服務(wù)化拆分和改造,淘寶開源的Dubbo框架以及其企業(yè)內(nèi)部用的HSF框架都屬于微服務(wù)架構(gòu)的實(shí)現(xiàn)成果。
本文將從以下幾個(gè)方面簡要說明微服務(wù)架構(gòu)項(xiàng)目的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn):架構(gòu)選型、開發(fā)測試環(huán)境下的相關(guān)工具支持、人員分工及開發(fā)部署流程、相關(guān)設(shè)計(jì)及注意事項(xiàng)。***,將根據(jù)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)討論提高微服架構(gòu)下的開發(fā)和運(yùn)維效率的切實(shí)需求,進(jìn)一步理清本項(xiàng)目所實(shí)現(xiàn)的容器服務(wù)管理平臺的完善性需求。
項(xiàng)目背景及微服務(wù)架構(gòu)選型
本項(xiàng)目是一個(gè)企業(yè)級的容器服務(wù)管理平臺,該平臺的功能是基于容器實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用運(yùn)行環(huán)境管理,以及應(yīng)用開發(fā)階段的持續(xù)集成和持續(xù)發(fā)布。簡單的理解該平臺的核心功能之一就是管理復(fù)雜應(yīng)用的開發(fā)和運(yùn)維環(huán)境,提高微服務(wù)架構(gòu)下的開發(fā)和運(yùn)維效率。項(xiàng)目的開發(fā)背景如下:
首先,該系統(tǒng)具有典型分布式應(yīng)用系統(tǒng)特征:
該平臺所運(yùn)行的服務(wù)器配置不高,例如華為RH1288這類低配置服務(wù)器,允許硬件失?。?/p>
系統(tǒng)平臺要求可根據(jù)實(shí)際用戶數(shù)的規(guī)模進(jìn)行伸縮部署,保證硬件資源的合理利用;
由于系統(tǒng)平臺之上需要運(yùn)行若干企業(yè)應(yīng)用的開發(fā)和運(yùn)行環(huán)境,可靠性是非常重要的,不允許單點(diǎn)失效。
其次,本系統(tǒng)功能復(fù)雜,從架構(gòu)的角度需要將系統(tǒng)分成多個(gè)層次和若干個(gè)子系統(tǒng)。不同的層次、子系統(tǒng)根據(jù)具體情況需要采用不同的開發(fā)語言,由不同的開發(fā)小組完成。
第三,項(xiàng)目組成員由幾個(gè)城市的異地團(tuán)隊(duì)協(xié)同開發(fā),統(tǒng)一的開發(fā)環(huán)境和協(xié)同工具是必不可少的。
針對上述項(xiàng)目背景的考慮,本項(xiàng)目選擇基于微服務(wù)架構(gòu)進(jìn)行項(xiàng)目開發(fā)。
開發(fā)、測試、部署使用到的工具集
“工欲善其事、必先利其器”,借助適合的流程和相關(guān)工具集,才能提高微服務(wù)架構(gòu)下的應(yīng)用開發(fā)效率。本項(xiàng)目利用DevOPs流程并選用一套相關(guān)工具集實(shí)現(xiàn)應(yīng)用開發(fā)管理,提高開發(fā)、測試、部署的效率。
代碼庫:本項(xiàng)目使用分布式代碼庫Gitlab,它的功能不限于代碼倉庫,還包括reviews(代碼審查), issue tracking(問題跟蹤)、wiki等功能,是代碼管理和異地團(tuán)隊(duì)溝通、協(xié)作工具的***。
Docker鏡像倉庫、Docker:本項(xiàng)目用容器貫穿整個(gè)軟件開發(fā)流程,以容器作為應(yīng)用發(fā)布的載體,應(yīng)用的開發(fā)環(huán)境和測試發(fā)版環(huán)境都運(yùn)行在Docker容器中。對于復(fù)雜的開發(fā)和運(yùn)維環(huán)境管理Docker具有先天的優(yōu)勢,目前國內(nèi)外的互聯(lián)網(wǎng)公司有大多數(shù)都已經(jīng)將Docker應(yīng)用到了他們的開發(fā)或者生產(chǎn)環(huán)境中了。
K8s:本項(xiàng)目采用Kubernates作為容器調(diào)度管理的基礎(chǔ)環(huán)境,開發(fā)環(huán)境、測試環(huán)境的Docker容器都由K8s負(fù)責(zé)調(diào)度管理。
Jenkins:快速的部署發(fā)布離不開老牌持續(xù)集成明星Jenkins,本項(xiàng)目通過Jenkins任務(wù)構(gòu)建代碼、將應(yīng)用打包成Docker鏡像,最終發(fā)布到K8s環(huán)境中將容器運(yùn)行起來。
Shell腳本:編寫Shell腳本將項(xiàng)目打分支、發(fā)布應(yīng)用等開發(fā)階段的配置管理工作自動化,降低運(yùn)維門檻、提高配置管理和運(yùn)維的效率。
WIKI:Gitlib上的WIKI功能相對簡陋,因此項(xiàng)目組選擇dokuwiki作為異地團(tuán)隊(duì)協(xié)作和溝通的工具,團(tuán)隊(duì)成員可以將設(shè)計(jì)文檔、知識分享文檔、公告信息等信息可以更新到wiki上,便與協(xié)同開發(fā)。
禪道:為了便于開發(fā)計(jì)劃、開發(fā)任務(wù)和bug關(guān)聯(lián)起來,本項(xiàng)目使用禪道進(jìn)行開發(fā)任務(wù)和bug管理。
人員分工及開發(fā)流程
微服務(wù)架構(gòu)應(yīng)用的開發(fā)、部署的復(fù)雜度都是遠(yuǎn)大于單體式應(yīng)用的,靠運(yùn)維人員手工的配置管理顯然是難于應(yīng)付了。DevOps主張以自動化任務(wù)處理方式實(shí)現(xiàn)軟件交付及基礎(chǔ)設(shè)施更新,可以說是微服務(wù)架構(gòu)應(yīng)用開發(fā)和運(yùn)維的必要條件,本項(xiàng)目采用DevOps的理念的開發(fā)流程進(jìn)行開發(fā)。實(shí)現(xiàn)部署和運(yùn)維的自動化需要工具,同時(shí)DevOps強(qiáng)調(diào)軟件開發(fā)者與其他IT員工及管理層間的協(xié)作與溝通,因此明確的人員分工和開發(fā)流程是與工具同樣重要的因素。通俗的說,就是有了工具,大家要知道怎么使用工具,并且愿意使用工具才能真正達(dá)到提高研發(fā)效率的目的。
項(xiàng)目組的主要工作成員無非也是做開發(fā)、測試和系統(tǒng)管理三類工作,這里只說明與傳統(tǒng)的企業(yè)應(yīng)用開發(fā)過程中三類人員所做的工作略有不同的工作內(nèi)容。
開發(fā)人員:
a) 開發(fā)者做開發(fā)設(shè)計(jì),需要將涉及到接口部分設(shè)計(jì)更新到wiki上,供調(diào)用者評審和調(diào)用。
b) 開發(fā)者除了編寫程序邏輯外,還需要注意編寫單元測試用例,因?yàn)榉植际綉?yīng)用聯(lián)調(diào)相對復(fù)雜,先做在編寫單服務(wù)時(shí)做好了測試再聯(lián)調(diào)能夠提高開發(fā)效率。
c) 由于本項(xiàng)目是采用Docker容器作為發(fā)布載體的,開發(fā)者可能需要修改DockerFile模板里的部分參數(shù),便于部署階段能將編譯后的代碼打包到鏡像中。相對于傳統(tǒng)的開發(fā)方式,這是對開發(fā)者額外的要求。讓所有開發(fā)者懂Dockerfile似乎要求也有點(diǎn)高,其實(shí)每個(gè)子項(xiàng)目中的DockerFile及腳本一般是在搭建項(xiàng)目框架時(shí),主要系統(tǒng)配置管理員編寫的好的模板,若開發(fā)人員不懂相關(guān)技術(shù),也可以跟配置管理員溝通需求,由配置管理員修改相關(guān)文件。
測試人員:測試人員的工作沒有什么特別,只是需要注意除了每個(gè)Sprint階段的測試外,還需要配合開發(fā)人員持續(xù)集成的測試;
系統(tǒng)配置管理人員:一般DevOps的開發(fā)方式是依賴于云基礎(chǔ)平臺以及自動化發(fā)布工具的,因此相對于傳統(tǒng)開發(fā)方式,對系統(tǒng)配置管理者的技術(shù)要求會比較低。但是,我們的項(xiàng)目開發(fā)目的就是構(gòu)建一個(gè)能支撐DevOps流程的平臺,其開發(fā)本身還不具備相應(yīng)的平臺基礎(chǔ)。因此,我們項(xiàng)目最初的系統(tǒng)配置管理工作是由架構(gòu)師來做的,主要需要做如下這些事:
a) 部署運(yùn)行項(xiàng)目組開發(fā)需要用到公共的服務(wù)組件、例如zookeeper注冊中心、Docker Registry鏡像倉庫、數(shù)據(jù)庫等;
b) 為子項(xiàng)目編寫在git上打分支的腳本,便于測試發(fā)版的時(shí)候打分支;
c) 編寫各類型應(yīng)用發(fā)布部署成鏡像的Dockerfile;
d) 制作或者在網(wǎng)上找到現(xiàn)成的開發(fā)所需環(huán)境的Docker鏡像,并且Push到項(xiàng)目開發(fā)使用的私有鏡像庫中;
e) 編寫Shell腳本實(shí)現(xiàn)將子項(xiàng)目打包成Docker鏡像,并且Push到鏡像倉庫中。
f) 在Jenkins上配置自動編譯或者部署任務(wù),實(shí)現(xiàn)持續(xù)集成和部署。
本文將對項(xiàng)目的開發(fā)、部署聯(lián)調(diào)以及測試發(fā)版流程和規(guī)范做簡要說明,并提供項(xiàng)目各個(gè)階段使用到的部分自動化腳本工具示例。
代碼分支管理:
如圖所示,在git上創(chuàng)建的每一個(gè)項(xiàng)目都需要至少建立develop和master兩個(gè)分支。開發(fā)人員只有權(quán)限把代碼提交到develop分支上,平時(shí)的持續(xù)集成和聯(lián)調(diào)都從develop分支上獲取代碼。 每個(gè)Sprint階段測試發(fā)版時(shí),配置管理員從develop分支上創(chuàng)建一個(gè)用于測試的release分支。當(dāng)測試修改bug時(shí),開發(fā)人員只把修改后的代碼提交到對應(yīng)的測試Release分支上。當(dāng)測試版本穩(wěn)定后,由配置管理員將代碼合并到Master分支中。
自動部署和發(fā)布:
項(xiàng)目借助于Shell腳本、Dockerfile、K8s配置文件和Jenkins任務(wù)實(shí)現(xiàn)了自動化的持續(xù)集成和部署。配置管理員在項(xiàng)目目錄下編寫的腳本文件結(jié)構(gòu)如圖2所示。
a) 創(chuàng)建分支的shell腳本,示例見附件1;
#!/bin/bash if [ -z "$1" ]; then cat <EOF exit 1 fi DEPLOY_VERSION=$1 RP_FILES=(subproject1/kube-rc.yaml subproject1/pom.xml subproject1/Makefile) if [ -z $(git branch -a | grep -e /${DEPLOY_VERSION}$) ]; then git branch ${DEPLOY_VERSION} git checkout ${DEPLOY_VERSION} else git checkout ${DEPLOY_VERSION} git pull fi #替換k8s配置文件中環(huán)境指向,從開發(fā)切換到測試 #替換掉pom.xml文件中的SNAPSHOT為release版本號 #替換掉makefile中發(fā)布的鏡像Tag的latest為release版本號 for f in ${RP_FILES[@]}; do sed -i -e "s#api.devproject.com#api.testproject.com#g" \ -e "s# 0.0.1-SNAPSHOT #${DEPLOY_VERSION}-SNAPSHOT #g" \ -e "s#latest#${DEPLOY_VERSION}#g" $f done git commit -a -m "Create Branch ${DEPLOY_VERSION}" git push origin ${DEPLOY_VERSION}
b) Dockerfile示例文件,將Java dubbo服務(wù)發(fā)布為鏡像為例,示例見附件2:
FROM registry.xcompany.com/java:openjdk-7-jre MAINTAINER zhangsan ENV spring.profiles.active="production" ENV JAVA_OPTS="-Xmx1024m" RUN mkdir -p /app COPY target/subproject1.war /app/ COPY ./startup.sh /app/ RUN chmod +x /app/startup.sh WORKDIR /app CMD ["./startup.sh"] EXPOSE 8080
c) Makefile文件: 包括編譯項(xiàng)目、將項(xiàng)目打包成Docker鏡像、將鏡像Push到鏡像倉庫、在K8s上創(chuàng)建ReplicationController、在K8s上創(chuàng)建service的命令腳本:
IMAGE_PREFIX = registry.xcompany.com/project1/ COMPONENT = subproject1 ifndef BUILD_TAG BUILD_TAG = latest endif IMAGE = $(IMAGE_PREFIX)$(COMPONENT):$(BUILD_TAG) ifndef KUBE_OPS KUBE_OPS = --server=https://api.devproject.com --namespace=project1 endif clean: mvn clean compile: clean mvn -U -DskipTests=true -Dmaven.javadoc.skip=true package #將當(dāng)前程序打包成Docker鏡像 build: docker build -t $(IMAGE) . #將當(dāng)前鏡像Push到鏡像倉庫 push: docker push $(IMAGE) run: docker run --rm -it -e spring.profiles.active=application -p 8080:8080 $(IMAGE) #部署RelicationController deploy: kubectl create -f kube-rc.yaml $(KUBE_OPS) redeploy: kubectl replace -f kube-rc.yaml $(KUBE_OPS) undeploy: kubectl delete -f kube-rc.yaml $(KUBE_OPS) #創(chuàng)建service deploy-svc: kubectl create -f kube-svc.yaml $(KUBE_OPS) undeploy-svc: kubectl delete -f kube-svc.yaml $(KUBE_OPS)
d) K8s部署配置文件,創(chuàng)建ReplicationController、創(chuàng)建service示例見附件4:
#創(chuàng)建ReplicationController apiVersion: v1 kind: ReplicationController metadata: name: subproject1 spec: replicas: 1 selector: name: subproject1 template: metadata: labels: name: subproject1 spec: containers: - name: subproject1 image: registry.xcompany.com/project1/subproject1:latest imagePullPolicy: Always env: - name: DUBBO_REGISTRY_ADDRESS value: "kube://zookeeper:2181" - name: DUBBO_REGISTRY_REGISTER value: "true" ports: - containerPort: 8888
#創(chuàng)建Service apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: subproject1 labels: component: subproject1 spec: ports: - port: 8888 nodePort: 16888 selector: name: svc-subproject1 type: NodePor
e) 配置管理員在Jenkins上配置自動或手動觸發(fā)的任務(wù),在jenkins任務(wù)中配置shell腳本,可實(shí)現(xiàn)應(yīng)用的一鍵部署,示例見附件5。
#!/bin/bash -e IMAGE=registry.xcompay.com/project1/sub-project1:$IMAGE_VERSION make compile if [ $build = "true" ]; then echo "docker build -t $IMAGE" docker build -t $IMAGE . echo "docker push $IMAGE" docker push $IMAGE fi if [ $undeploy = "true" ]; then make undeploy fi if [ $deploy = "true" ]; then make deploy fi if [ $deploysvc = "true" ]; then make deploy-svc fi
具體的過程說如下:
i. 從Git上拉取代碼,編譯、發(fā)布項(xiàng)目;
ii. 將編譯好的程序包,打包成Docker鏡像;
iii. 將打包好的Docker鏡像Push到鏡像倉庫;
iv. Jenkins執(zhí)行Shell腳本命令,從鏡像倉庫拉取鏡像在K8s環(huán)境中創(chuàng)建pod和RC,將應(yīng)用程序及其運(yùn)行環(huán)境所在的容器在K8s平臺上運(yùn)行起來。
測試與發(fā)版:
從圖中可以看到,項(xiàng)目的開發(fā)環(huán)境和測試環(huán)境是相互隔離的兩套環(huán)境。
a) 部署在開發(fā)環(huán)境的應(yīng)用代碼,來自develop分支,對應(yīng)的Docker鏡像Tag用latest,供開發(fā)人員調(diào)試、以及測試人員隨時(shí)協(xié)助做集成測試;
b) 部署在測是環(huán)境的應(yīng)用代碼,來自每到一個(gè)Sprint階段發(fā)版測試時(shí)配置管理員從develop分支中打出的測試發(fā)版分支,分支名對應(yīng)的版本號不同,相應(yīng)的Docker鏡像的tag也會隨是版本號改變。測試環(huán)境中部署的應(yīng)用主要用于測試驗(yàn)證。
部署聯(lián)調(diào):
項(xiàng)目分為四層:前端UI、WEB層有若干個(gè)web應(yīng)用、Service層包括若干個(gè)分布式服務(wù)、基礎(chǔ)底層。這里簡要說明一下各層之間的調(diào)試方式:
a) 前端和Web層聯(lián)調(diào):前端開發(fā)人員本地啟動一個(gè)Nginx,配置nginx.conf文件將localhost代理指向web server的地址,即可在本地調(diào)試與動態(tài)Web端的交互。
b) WEB層與服務(wù)層聯(lián)調(diào)、服務(wù)層之間聯(lián)調(diào)、服務(wù)層與基礎(chǔ)層聯(lián)調(diào),分為兩種方式:
本地調(diào)試:部署一個(gè)專用的zookeeper注冊中心,開發(fā)者可以把本機(jī)地址注冊到注冊中心,供相關(guān)人員臨時(shí)調(diào)用服務(wù)調(diào)試。
集成環(huán)境調(diào)試:提交代碼觸發(fā)Jenkins任務(wù),將服務(wù)打包成容器鏡像,部署到K8s上在完整的系統(tǒng)運(yùn)行環(huán)境中聯(lián)合調(diào)試。具體的集成環(huán)境編排依賴于k8s完成。
微服務(wù)的分層和服務(wù)交互設(shè)計(jì)
關(guān)于微服架構(gòu)的利弊以及設(shè)計(jì)原則有很多著名的文章有介紹,例如MarinFowler的博文《Microservices:a definition of this new architectural term》和來自DZone community社區(qū)的《Microservices in Practice: From Architecture to Deployment》在InfoQ等技術(shù)網(wǎng)站都有中文翻譯,本文就不對概念和設(shè)計(jì)原則做過多贅述。本小節(jié)主要是說明關(guān)于項(xiàng)目的邏輯分層結(jié)構(gòu)和服務(wù)交互方面的設(shè)計(jì)。
本項(xiàng)目遵守以下微服務(wù)架構(gòu)的主要基本原則,但是也會根據(jù)具體項(xiàng)目情況有所保留。
i. 單一責(zé)任原則(Single Responsibility Principle,SRP)
ii. 保證微服務(wù)設(shè)計(jì)能支持服務(wù)的敏捷/獨(dú)立地開發(fā)和部署。
架構(gòu)分層設(shè)計(jì)
如圖2所示,項(xiàng)目的架構(gòu)是分為四層:靜態(tài)UI層、動態(tài)WEB層、業(yè)務(wù)服務(wù)層、基礎(chǔ)業(yè)務(wù)層。
i. 靜態(tài)UI層,直接面向用戶的操作展示界面,包括靜態(tài)UI設(shè)計(jì)和JS交互代碼,主要采用Angulars框架;
ii.動態(tài)WEB層是各業(yè)務(wù)服務(wù)的“門面”,根據(jù)前端設(shè)計(jì)的需要調(diào)用、組裝業(yè)務(wù)服務(wù)層的API,相對來說,這一層變動的頻率較高,例如系統(tǒng)需要進(jìn)行流程優(yōu)化或者前端UE改造,相應(yīng)的都要變更這一層。動態(tài)WEB層采用Java Spring或者python Django框架實(shí)現(xiàn);
iii.業(yè)務(wù)服務(wù)層,根據(jù)業(yè)務(wù)需求按照功能對基礎(chǔ)服務(wù)層進(jìn)行擴(kuò)展和包裝,采用Dubbo分布式服務(wù)框架實(shí)現(xiàn),具體版本是當(dāng)當(dāng)擴(kuò)展過的Dubbox,支持REST API,并且對Spring的支持升級到了3.x;
iv. 基礎(chǔ)服務(wù)層比較穩(wěn)定,提供一些基礎(chǔ)功能,采用Go語言/Ruby/Java/Python等多種語言實(shí)現(xiàn)的。
各層之間的交互通信設(shè)計(jì)
i. 各層次之間以及同一層次之間的交互主要是按照微服務(wù)架構(gòu)的設(shè)計(jì)原則,采用輕量式通信機(jī)制:REST API、Dubbo API(hessian協(xié)議)和異步消息實(shí)現(xiàn)的。
ii.但是也有些服務(wù)之間的交互是通過共享數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)的,這一點(diǎn)是違背微服務(wù)架構(gòu)強(qiáng)調(diào)的“獨(dú)立的服務(wù)、獨(dú)立的數(shù)據(jù)庫”的原則的。本項(xiàng)目每個(gè)服務(wù)盡可能使用獨(dú)立的數(shù)據(jù)表,但是采用了共享的數(shù)據(jù)庫。根據(jù)具體業(yè)務(wù)場景,綜合考慮技術(shù)成本、以及耦合帶來的風(fēng)險(xiǎn)大小等因素,部分不同層次的服務(wù)之間的交互是通過數(shù)據(jù)表實(shí)現(xiàn)的。這也是從單體式應(yīng)用進(jìn)化到分布式應(yīng)用的一個(gè)折中方案,將來若系統(tǒng)規(guī)模擴(kuò)大,要拆分?jǐn)?shù)據(jù)庫代價(jià)并不會很大。但是不可否認(rèn),微服務(wù)架構(gòu)下使用共享的數(shù)據(jù)庫是存在風(fēng)險(xiǎn)的,將來可能因?yàn)槟承磕_的設(shè)計(jì)使得微服務(wù)之間的耦合性變大,導(dǎo)致微服務(wù)不再“微”了。