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1、微服务架构的部署本文从以下几个方面简要说明微服务架构项目的实践经验：架构选型、 开发测试环境下的相关工具支持、人员分工及开发部署流程、相关设计及注意事项。最后， 将根据实践经验讨论提高微服架构下的开发和运维效率的切实需求，进一步理清本项目所实现的容器服务管理平台的完善性需求。本项目是一个企业级的容器服务管理平台，该平台的功能是基于容器实现的应用运行环境管理，以及应用开发阶段的持续集成和持续发布。简单的理解该平台的核心功能之一就是管理复杂应用的开发和运维环境，提高微服务架构下的开发和运维效率。项目的开发背景如下：首先，该系统具有典型分布式应用系统特征：该平台所运行的服务器配置不高，例如华为RH1
2、288这类低配置服务器，允许硬件失败；系统平台要求可根据实际用户数的规模进行伸缩部署，保证硬件资源的合理利用；由于系统平台之上需要运行假设干企业应用的开发和运行环境，可靠性是非常重要的，不允许单点失效。其次， 本系统功能复杂，从架构的角度需要将系统分成多个层次和假设干个子系统。不同的层次、子系统根据具体情况需要采用不同的开发语言，由不同的开发小组完成。第三， 项目组成员由几个城市的异地团队协同开发，统一的开发环境和协同工具是必不可少的。针对上述项目背景的考虑，本项目选择基于微服务架构进行项目开发。开发、测试、部署使用到的工具集“工欲善其事、必先利其器”，借助适合的流程和相关工具集，才能提高微服
3、务架构下的应用开发效率。本项目利用DevOPs流程并选用一套相关工具集实现应用开发管理，提高开发、测试、部署的效率。代码库：本项目使用分布式代码库Gitlab，它的功能不限于代码仓库，还包括reviews(代码审查 ), issue tracking(问题跟踪 ) 、wiki等功能，是代码管理和异地团队沟通、协作工具的首选。Docker 镜像仓库、 Docker ：本项目用容器贯穿整个软件开发流程，以容器作为应用发布的载体，应用的开发环境和测试发版环境都运行在Docker 容器中。对于复杂的开发和运维环境管理 Docker 具有先天的优势， 目前国内外的互联网公司有大多数都已经将Docker
4、应用到了他们的开发或者生产环境中了。精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 1 页，共 11 页K8s：本项目采用Kubernates作为容器调度管理的基础环境，开发环境、 测试环境的Docker容器都由K8s 负责调度管理。Jenkins ：快速的部署发布离不开老牌持续集成明星Jenkins ，本项目通过Jenkins任务构建代码、将应用打包成Docker 镜像，最终发布到K8s 环境中将容器运行起来。Shell脚本：编写Shell脚本将项目打分支、发布应用等开发阶段的配置管理工作自动化，降低运维门槛、提高配置管理和运维的效率。WIKI：
5、Gitlib上的 WIKI 功能相对简陋，因此项目组选择dokuwiki作为异地团队协作和沟通的工具 , 团队成员可以将设计文档、知识分享文档、公告信息等信息可以更新到wiki上，便与协同开发。禅道：为了便于开发计划、开发任务和bug 关联起来，本项目使用禅道进行开发任务和bug管理。人员分工及开发流程微服务架构应用的开发、部署的复杂度都是远大于单体式应用的，靠运维人员手工的配置管理显然是难于应付了。DevOps主张以自动化任务处理方式实现软件交付及基础设施更新，可以说是微服务架构应用开发和运维的必要条件，本项目采用DevOps的理念的开发流程进行开发。实现部署和运维的自动化需要工具，同时 D
6、evOps强调软件开发者与其他IT 职工及管理层间的协作与沟通，因此明确的人员分工和开发流程是与工具同样重要的因素。通俗的说，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到达提高研发效率的目的。项目组的主要工作成员无非也是做开发、测试和系统管理三类工作，这里只说明与传统的企业应用开发过程中三类人员所做的工作略有不同的工作内容。开发人员：a) 开发者做开发设计，需要将涉及到接口部分设计更新到wiki上，供调用者评审和调用。b) 开发者除了编写程序逻辑外，还需要注意编写单元测试用例，因为分布式应用联调相对复杂，先做在编写单服务时做好了测试再联调能够提高开发效率。c) 由于本项目是
7、采用Docker 容器作为发布载体的，开发者可能需要修改DockerFile模板里的部分参数，便于部署阶段能将编译后的代码打包到镜像中。相对于传统的开发方式，这是对开发者额外的要求。让所有开发者懂Dockerfile似乎要求也有点高，其实每个子项目中的DockerFile及脚本一般是在搭建项目框架时，主要系统配置管理员编写的好的模板，假设开发人员不懂相关技术，也可以跟配置管理员沟通需求，由配置管理员修改相关文件。测试人员：测试人员的工作没有什么特别，只是需要注意除了每个Sprint阶段的测试外，还需要配合开发人员持续集成的测试；精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 -
8、 - - - - - -第 2 页，共 11 页系统配置管理人员：一般DevOps的开发方式是依赖于云基础平台以及自动化发布工具的，因此相对于传统开发方式，对系统配置管理者的技术要求会比较低。但是， 我们的项目开发目的就是构建一个能支撑DevOps流程的平台，其开发本身还不具备相应的平台基础。因此，我们项目最初的系统配置管理工作是由架构师来做的，主要需要做如下这些事：a) 部署运行项目组开发需要用到公共的服务组件、例如zookeeper注册中心、 Docker Registry镜像仓库、数据库等；b) 为子项目编写在git上打分支的脚本，便于测试发版的时候打分支；c) 编写各类型应用发布部署成
9、镜像的Dockerfile；d) 制作或者在网上找到现成的开发所需环境的Docker 镜像，并且Push 到项目开发使用的私有镜像库中；e) 编写 Shell脚本实现将子项目打包成Docker 镜像，并且Push 到镜像仓库中。f) 在 Jenkins上配置自动编译或者部署任务，实现持续集成和部署。本文将对项目的开发、部署联调以及测试发版流程和标准做简要说明，并提供项目各个阶段使用到的部分自动化脚本工具例如。图 1 项目持续集成和部署流程代码分支管理：精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 3 页，共 11 页精选学习资料 - - - -
10、- - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 4 页，共 11 页如下图，在git上创建的每一个项目都需要至少建立develop 和 master 两个分支。开发人员只有权限把代码提交到develop 分支上，平时的持续集成和联调都从develop 分支上获取代码。每个 Sprint阶段测试发版时， 配置管理员从develop 分支上创建一个用于测试的release分支。当测试修改bug 时，开发人员只把修改后的代码提交到对应的测试Release 分支上。 当测试版本稳定后，由配置管理员将代码合并到Master 分支中。自动部署和发布：项目借助于Shell脚本、 Docker
11、file、K8s 配置文件和Jenkins任务实现了自动化的持续集成和部署。配置管理员在项目目录下编写的脚本文件结构如图2 所示。a) 创建分支的shell脚本，例如见附件1；#!/bin/bash if -z $1 ; then cat EOF Usage: branch-release.sh 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_V
12、ERSION$) ; then git branch $DEPLOY_VERSION git checkout $DEPLOY_VERSION else git checkout $DEPLOY_VERSION git pull 精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 5 页，共 11 页fi #替换 k8s 配置文件中环境指向, 从开发切换到测试#替换掉 pom.xml 文件中的 SNAPSHOT为 release版本号#替换掉 makefile中发布的镜像Tag 的 latest为 release版本号for f in $RP_FILE
13、S; do sed -i -e s#api.devproject #api.testproject #g -e s#0.0.1-SNAPSHOT#$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例如文件，将Java dubbo服务发布为镜像为例，例如见附件2：FROM registry.xcompany /java:openjdk-
14、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：包括编译项目、将项目打包成Docker 镜像、 将镜像 Push 到镜像仓库、在 K8s 上创建 Re
15、plicationController、在 K8s 上创建 service的命令脚本：IMAGE_PREFIX = registry.xcompany /project1/ COMPONENT = subproject1 ifndef BUILD_TAG BUILD_TAG = latest endif IMAGE = $(IMAGE_PREFIX)$(COMPONENT):$(BUILD_TAG) ifndef KUBE_OPS KUBE_OPS = -server= s:/api.devproject -namespace=project1 endif 精选学习资料 - - - - - -
16、 - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 6 页，共 11 页clean: mvn clean compile: clean mvn -U -DskipTests=true -Dmaven.javadoc.skip=true package #将当前程序打包成Docker 镜像build: docker build -t $(IMAGE) . #将当前镜像Push到镜像仓库push: docker push $(IMAGE) run: docker run -rm -it -e spring.profiles.active=application -p 8080:8080 $(
17、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) #创建 service deploy-svc: kubectl create -f kube-svc.yaml $(KUBE_OPS) undeploy-svc: kubectl delete -f kube-svc.y
18、aml $(KUBE_OPS) d) K8s部署配置文件，创建ReplicationController、创建 service例如见附件4：#创建 ReplicationController apiVersion: v1 kind: ReplicationController metadata: name: subproject1 spec: replicas: 1 selector: name: subproject1 template: 精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 7 页，共 11 页 metadata: labels: n
19、ame: subproject1 spec: containers: - name: subproject1 image: registry.xcompany /project1/subproject1:latest imagePullPolicy: Always env: - name: DUBBO_REGISTRY_ADDRESS value: kube:/zookeeper:2181 - name: DUBBO_REGISTRY_REGISTER value: true ports: - containerPort: 8888 #创建 Service apiVersion: v1 kin
20、d: Service metadata: name: subproject1 labels: component: subproject1 spec: ports: - port: 8888 nodePort: 16888 selector: name: svc-subproject1 type: NodePor e) 配置管理员在Jenkins上配置自动或手动触发的任务，在jenkins任务中配置shell脚本，可实现应用的一键部署，例如见附件5。#!/bin/bash -e IMAGE=registry.xcompay /project1/sub-project1:$IMAGE_VERSI
21、ON make compile if $build = true ; then echo docker build -t $IMAGE docker build -t $IMAGE . echo docker push $IMAGE docker push $IMAGE fi 精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 8 页，共 11 页if $undeploy = true ; then make undeploy fi if $deploy = true ; then make deploy fi if $deploysvc = true
22、 ; then make deploy-svc fi 具体的过程说如下：i. 从 Git 上拉取代码，编译、发布项目；ii. 将编译好的程序包，打包成Docker 镜像；iii. 将打包好的Docker 镜像 Push 到镜像仓库；iv. Jenkins执行 Shell脚本命令，从镜像仓库拉取镜像在K8s 环境中创建pod 和 RC ，将应用程序及其运行环境所在的容器在K8s 平台上运行起来。测试与发版：从图中可以看到，项目的开发环境和测试环境是相互隔离的两套环境。a) 部署在开发环境的应用代码，来自develop分支，对应的Docker 镜像 Tag 用 latest，供开发人员调试、以及测
23、试人员随时协助做集成测试；b) 部署在测是环境的应用代码，来自每到一个Sprint阶段发版测试时配置管理员从develop 分支中打出的测试发版分支，分支名对应的版本号不同，相应的Docker 镜像的 tag 也会随是版本号改变。测试环境中部署的应用主要用于测试验证。部署联调：项目分为四层： 前端 UI、 WEB 层有假设干个web应用、Service层包括假设干个分布式服务、基础底层。这里简要说明一下各层之间的调试方式：a) 前端和 Web层联调：前端开发人员本地启动一个Nginx ，配置 nginx.conf文件将localhost代理指向web server的地址，即可在本地调试与动态W
24、eb端的交互。b) WEB 层与服务层联调、服务层之间联调、服务层与基础层联调，分为两种方式：本地调试：部署一个专用的zookeeper 注册中心，开发者可以把本机地址注册到注册中心，供相关人员临时调用服务调试。精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 9 页，共 11 页集成环境调试：提交代码触发Jenkins任务， 将服务打包成容器镜像，部署到 K8s 上在完整的系统运行环境中联合调试。具体的集成环境编排依赖于k8s 完成。微服务的分层和服务交互设计关于微服架构的利弊以及设计原则有很多著名的文章有介绍，例如MarinFowler的博文Mi
25、croservices:a definition of this new architectural term和来自DZone community社区的 Microservices in Practice: From Architecture to Deployment在 InfoQ 等技术网站都有中文翻译，本文就不对概念和设计原则做过多赘述。本小节主要是说明关于项目的逻辑分层结构和服务交互方面的设计。本项目遵守以下微服务架构的主要基本原则，但是也会根据具体项目情况有所保留。i. 单一责任原则Single Responsibility Principle，SRP ii. 保证微服务设计能支持服
26、务的敏捷/ 独立地开发和部署。图 2 分层结构及通信机制架构分层设计如图 2 所示， 项目的架构是分为四层：静态 UI 层、动态 WEB 层、业务服务层、 基础业务层。i. 静态 UI 层，直接面向用户的操作展示界面，包括静态UI 设计和 JS 交互代码， 主要采用Angulars框架；ii.动态 WEB 层是各业务服务的 “门面”， 根据前端设计的需要调用、组装业务服务层的API，相对来说，这一层变动的频率较高，例如系统需要进行流程优化或者前端UE改造，相应的都要变更这一层。动态WEB 层采用 Java Spring或者 python Django框架实现；精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 10 页，共 11 页iii.业务服务层， 根据业务需求按照功能对基础服务层进行扩展和包装，采用 Dubbo 分布式服务框架实现，具体版本是当当扩展过的Dubbox，支持 REST API，并且对Spring的支持升级到了 3.x ；iv. 基础服务层比较稳定，提供一些基础功能，采用Go语言 /Ruby/Java/Python等多种语言实现的。精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 11 页，共 11 页