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文章主要介绍了如何搭建一条成熟稳定、且符合微服务特色的高度自动化DevOps管道,希望对您的学习有所帮助。
本文来自于云社区,由火龙果软件Alice编辑推荐。 |
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前言
2018年既是微服务架构火爆的一年，也是容器和Kubernetes收获赞誉盆满钵满的一年；在kubernetes的引领下，以容器为中心部署微服务已成为一种事实标准，并不断加速着微服务架构模式落地，持续地发挥着它的魔力。
企业，特别是互联网公司，为了快速响应前端用户的需求，缩短产品从需求到交付的周期，常常需要快速地、细腻度地迭代产品，以抢占市场先机；在微服务模式下，可以很好地满足这个要求，只发布变化的服务，从而最小化单次迭代的风险，实现敏捷开发和部署。
当采用微服务模式后，整个业务流程将被垂直拆分成多个小单元；每个小单元都是一个独立开发、独立部署和独立扩展的微处理服务，这样的灵活性非常适合敏捷开发模式，但也给开发和运维带来了固有的复杂性和难度。
对于开发者而言，由于微服务应用整体作为一个分布式系统提供服务，需要选择合适服务通讯协议，并处理潜在的网络分化瞬时故障等情况，除此之外，还需要建设服务发现、配置中心等基础设施；
对于运维人员，需要利用容器的可移植性，持续地集成和部署微服务到不同的集群环境，这些都要求运维人员具有非常全面的能力，比如：熟悉容器及k8s、能编写Linux
Shell运维脚本、熟练一种持续集成部署工具（比如：gitlab、jenkins）等。
综上所述，如何搭建一条成熟稳定、且符合微服务特色的高度自动化DevOps管道又成为了另一个难题。
目标
以最小的学习成本，搭建一条成熟稳定、且符合微服务特色的高度自动化DevOps管道，按需地持续集成/部署微服务到kubernetes。
工具 - 最小的学习成本
kubernetes + gitlab + shell
方案 - 愿景
1. 持续集成 - CI
在kubernetes的master节点部署gitlab-runner，充当gitlab服务器的客户端；当提交或合并代码到指定的分支时，gitlab-runner自动从gitlab拉取代码，利用master主机提供的边缘计算能力来执行已编排好的DevOps
CI管道=》编译代码、运行单元和集成测试、容器化微服务成镜像，最后上传到企业镜像仓库，这就是持续集成流程，该阶段交付的产物为镜像。
2. 持续部署 - CD
在kubernetes的master节点部署gitlab-runner，充当gitlab服务器的客户端，当持续集成阶段交付了新版本的镜像后，从企业镜像仓库拉取最新版本的镜像，利用master主机提供的边缘计算能力执行已编排好的DevOps
CD管道=》同步服务配置信息到配置中心（k8s的ConfigMap），并滚动更新kubernetes集群镜像版本。
部署环境
安装目录：/root/gitrunner
工作目录：/home/devops/gitrunner
| mkdir -p /root/gitrunner
&& mkdir -p /home/devops/gitrunner; |
1. 部署gitlab-runner
在kubernetes的master节点部署gitlab-runner，命令如下：
> wget -O
/root/gitrunner/gitlab-runner https://gitlab-runner-downloads.s3.amazonaws.com/latest/binaries/gitlab-runner-linux-amd64;
> cd /root/gitrunner;
> chmod +x gitlab-runner;
> # 注意：建议使用root用户进行安装，以避免不必要的权限问题。
> ./gitlab-runner install --user=root --working-directory=/home/devops/gitrunner;
> ./gitlab-runner start; |
2. 注册gitlab-runner
gitlab支持注册两种类型的runner：
1.Specific Runners
这是隶属于特定项目的专有工人，不接受其他项目调遣。
2. Shared Runners
这是隶属于gitlab-server的工人，可以共享给所有的项目调遣。
这两种Runner各有千秋，如果为每一个项目都注册专用Runner，会显得比较繁琐和多余，而使用共享Runner就很省事，但是一个工人一次只能做一件事情，当同时调遣一个工人时，那么就会出现竞争等待，故大家还是实际情况来注册工人吧，只要不延误工期就行，嘿嘿。
注册runner
在开发、预生产、生产环境注册Runner，并贴上标签：build、staging、prod。
备注：后面搭建 DevOps 管道时，将根据标签来调遣工人。
步骤
1. 获取项目地址和注册token，依次查找路径：Settings
=> CI / CD => Runners settings，如下：
2.注册：
> cd /root/gitrunner;
> ./gitlab-runner register
> # 回车，根据提示填写项目地址、注册Token、标签、执行器
> # 假如，项目地址为：http://gitlab.justmine.cn:8002/，
项目注册token为：6iS4GBCh18NR4GPoMyef。
> ## 以开发环境为例（仅供参考）
> Please enter the gitlab-ci coordinator URL
(e.g. https://gitlab.com/):
http://gitlab.justmine.cn:8002/
> Please enter the gitlab-ci token for this
runner:
6iS4GBCh18NR4GPoMyef
> Please enter the gitlab-ci description for
this runner:
[justmine.com]: development environment
> Please enter the gitlab-ci tags for this
runner (comma separated):
build
> Registering runner... succeeded runner=4iS4GwCh
> Please enter the executor: ssh, docker+machine,
kubernetes, virtualbox, docker-ssh+machine, docker,
docker-ssh, parallels, shell:
shell
> Runner registered successfully. Feel free
to start it, but if it's running already the config
should be automatically reloaded!
> # 其他环境同理 |
搭建DevOps管道 - PipeLines
上面的方案仅仅描述了愿景，也就是期望达成目标的最后结果，但对于如何落地一条真正的管道而言，还是显得非常的空洞。其实这正是DevOps的难点，大体流程上都晓得有个持续集成、持续部署，讲起来如数家珍，落地时都之乎者也。
同样，秉承微服务的思想，分而治之，我们将管道分为两个部分：创建、更新，即先创建一个主板次，然后再基于此主板次进行小版本迭代，不断地扩展新功能。通过这样有效的拆分，是不是就不那么的空洞了，就像领域驱动设计的CQRS模式一样，区别地对待读写，从而大大地减少了阻抗，也非常地切合产品的创新迭代，比如将需求拆分为3期，每一期都对应一个主版次，然后再小版本迭代每一期的需求，完成一期，封板一期，彼此隔离，互补影响，同时也方便追溯。
理清了整个管道的脉络，现在就需要思考一些实际问题了，比如：
如何将持续集成/部署微服务流程脚本化，即如何实现基础设施代码化？
如何动态解析git当前变化日志，实现准确地按需发布微服务？
如何保留现场，并以最小的成本重试管道？
在不修改管道脚本的情况下，如何手工控制按需发布、自动伸缩和回滚微服务？
如何兼容新增的微服务？
如何快速调试整个管道脚本？
只有把上面的问题都处理了，才算是一条成熟可用的、企业级别的CI/CD管道，才符合高度自动化、稳定、快速、容错等特点；在互联网公司，可能一天要提交好几个版本到不同的环境，不能因为考虑不周而影响连续部署的进度，管道一旦投入使用就需要对修改闭合，只对扩展开放。
只有把上面的问题都处理了，才算是一条成熟可用的、企业级别的CI/CD管道，才符合高度自动化、稳定、快速、容错等特点；在互联网公司，可能一天要提交好几个版本到不同的环境，不能因为考虑不周而影响连续部署的进度，管道一旦投入使用就需要对修改闭合，只对扩展开放。
管道一览图：
为了验证管道的特性，我特意做了以下测试：
1. 创建环境 - 发布主板本
这是一个从0到1、从无到有的过程，这里一小步，却是落地DevOps管道的一大步。
版本迭代的第一步就是创建微服务集群环境，那么如何快捷地创建这个环境呢？我将使用kubernetes的包管理器helm来完成这个任务，可能很多同学都没用过这个工具，平时部署组件都是手工编写好yaml资源部署文件，虽然这种方式方便快捷，但是对于大量组件，以及需要实现基础设施代码化的场景，手工处理这种方式就不能满足需求了。
模板文件请参考示例项目，下面是创建环境的脚本化命令：
helm install
/root/AutoDevOpsPipeLinesCharts \
--name=${releaseName} \
--set environment.upper=${Environment} \
--set environment.lower=${environment} \
--set namespace=${namespace} \
--set image.registryhost=${RegistryHost} \
--set image.username=${registryUserName} \
--set image.version=${version} \
--set replicas=${replicas} |
从上面可以看出，实现部署服务脚本化的目的已经达到了。
下面我们在来看看如何脚本化整个创建环境管道线：
# 001 Continuous
integration image to registry.
bash ./devops/PipeLines/Creation/001_CI.sh
.
# 002 Create config information to k8s's configmap.
bash ./devops/PipeLines/Creation/002_CreateConfig.sh
.
# 003 Release major to k8s's cluster.
bash ./devops/PipeLines/Creation/003_ReleaseMajor.sh
.
# 004 Create gateway route.
bash ./devops/PipeLines/Creation/Gateways/Kong/
004_CreateGatewayRoute.sh |
备注：管道线脚本请参考示例项目(AspnetCore)：MicroService.AutoDevOpsPipeLines/devops/PipeLines/Creation。
1.1、测试
将刚刚创建的helm模板文件上传到gitlab-runner所在服务器的/root目录下，并添加配置，如下：
<Project>
<PropertyGroup>
<Major>1</Major>
<Minor>0</Minor>
<Patch>0</Patch>
</PropertyGroup>
</Project> |
然后合并代码到分支release/staging，如下：
从上面可以，第一个主板次(1.0.0)已经成功发布到预生产环境。
肪惩恚谠ど肪撑芡旮髦植馐院螅喜⒋氲椒种elease/production即可。
2. 滚动更新 - 迭代小版本
这个阶段将模拟在第一个主板次(1.0.0)上进行小版本迭代需求，距离上次发布已经一周了，开发部门也完成了第一个小版本的开发工作，现在需要发布版本1.0.1到预生产环境进行测试，首先修改文件version.props，如下：
<Project>
<PropertyGroup>
<Major>1</Major>
<Minor>0</Minor>
<Patch>1</Patch>
</PropertyGroup>
</Project> |
除了发布本次需求修改的两个微服务：Identity.API、Marketing.API以外，还需强制发布微服务Basket.API，添加配置，在gitlab仓库依次查找
(Settings => CI/CD => Secret variables)，如下：
最后合并代码到分支staging。
先来看看是否正确解析git变更日志和全局变量，准确地实现自动化和手工控制：
再来看看整个管道的执行情况：
最后看一下预生产环境的效果
3. 自动伸缩
3.1、伸缩单个微服务
经过一段时间的观察发现预生产环境的购物车(Basket.API)微服务吞吐量颇高，故决定扩容它的实例数量到2个，首先修改项目属性文件deploy.props，如下：
然后添加配置，如下：
最后合并代码到分支scaling/staging，如下：
3.2、伸缩所有微服务
同理，首先修改项目属性文件deploy.props，如下：
然后添加配置，如下：
从上面测试看到，只需要修改配置，就可以支持不同粒度地伸缩微服务，也不用修改CI/CD管道脚本。
4. 回滚
4.1、回滚单个微服务
经过一段时间的观察，发现刚刚发布到预生产环境的版本1.0.1有问题，故决定回滚到上一个版次1.0.0，首先修改项目属性文件deploy.props，如下：
<!--回滚步长-->
<RollBackStep>1</RollBackStep> |
然后添加配置（只回滚购物车微服务），如下：
最后合并代码到分支rollback/staging，如下：
4.2、回滚所有微服务
同理，首先修改项目属性文件deploy.props，如下：
<!--回滚步长-->
<RollBackStep>1</RollBackStep> |
然后添加配置回滚所有微服务，如下：
最后合并代码到分支rollback/staging，或者直接重试管道的roll-back阶段，如下：
5. 可扩展性 - 兼容新增微服务
5.1、添加新的搜索微服务
经过一段时间的迭代，一期已经完工，二期新增了搜索微服务，这时修改helm模板文件支持部署搜索微服务，然后合并代码到release/staging，测试如下：
k8s
网关路由
从上面可以看到，新增的搜索微服务已经成功发布到第二个主版次了。除了修改helm模板文件以外，整个过程并没有修改CI/CD管道脚本，圆满完成了兼容新增微服务的特性。
备注：我们可以将helm模板看成服务编排文件。
运维说明
1、分支
1、build
构建和编译代码。
2、release/staging
创建预生产环境。
3、staging
滚动更新预生产环境。
4、release/production
创建生产环境。
5、master
滚动更新生产环境。
6、scaling/staging
伸缩预生产环境
7、scaling/production
伸缩生产环境
8、rollback/staging
回滚预生产环境
9、rollback/production
回滚生产环境
2、配置文件
应用程序配置 - app.props
<!-- k8s命名空间前缀，比如：microservice
-autodevopspipeline-v1
-->
<NameSpace>microservice-autodevopspipeline</NameSpace>
<!-- 应用程序名称，主要用于Tips -->
<AppName>MicroService.AutoDevOpsPipeLine</AppName>
<!-- 解决方案名称，用于生成项目 -->
<SolutionName>MicroService.AutoDevOpsPipeLines.sln
</SolutionName> |
版本配置 - version.props
<!-- 主板次，不兼容升级
-->
<Major>1</Major>
<!-- 次板次，兼容升级 -->
<Minor>0</Minor>
<!-- 补丁版次，静默修复接口 -->
<Patch>1</Patch> |
部署配置 - deploy.props
<!-- Auto-scaling
实例数量 -->
<Replicas>1</Replicas>
<!-- Rollback 步长 -->
<RollBackStep>1</RollBackStep>
<!-- 镜像仓库用户名 -->
<ImageUserName>devopspipelines</ImageUserName> |
特定环境配置，如：deploy.staging.props
<!-- 镜像仓库主机域名
-->
<RegistryHost>registry.staging.com:8100</RegistryHost>
<!-- k8s restful地址 -->
<K8sApiServer>https://192.168.2.110:6443</K8sApiServer>
<!-- k8s 接口访问令牌 -->
<AccessToken>utyeyerye.ytryeryeryyyyyyr.jhddghdhdhdhd<
/AccessToken>
<!-- kong restful地址 -->
<KongApiServer>http://192.168.2.110:81</KongApiServer>
<!-- kong 域名绑定 -->
<KongRouteDomain>staging.devops.com</KongRouteDomain> |
分支环境配置 - branch.env.props
<!-- 解耦，目前用于滚动更新
-->
<!-- key: branch name(last keyword), value:
environment -->
<staging>Staging</staging>
<master>Production</master> |
总结
上面的测试几乎涵盖了结合k8s管理应用生命周期的所有流程(部署、伸缩、回滚、发布)，大家可以放心地运用或者扩展这个管道到自己的微服务项目中，比如：目前仅支持自动创建路由到kong网关，建议大家fork项目后，自行扩展，测试完成后，也可以提取PR。如果你采用示例一样的项目结构，只需要修改配置信息，然后开箱即用。
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