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关于ansible:Nebula-Graph-的-Ansible-实践

jiezi

本文首发于 Nebula Graph 公众号 NebulaGraphCommunity，Follow & 看大厂图数据库技术实际

背景

在 Nebula-Graph 的日常测试中，咱们会常常在服务器上部署 Nebula-Graph。为了提高效率，咱们须要一种工具，能帮咱们做到疾速部署，次要的需要：

  • 能够应用非 root 账户部署 Nebula Graph，这样咱们能够针对这个用户设置 cgroup 做资源限度。
  • 能够在操作机上更改配置文件，而后散发到部署的集群上，不便咱们做各种调参的测试。
  • 能够应用脚本调用，不便当前咱们继承在测试的平台或工具上。

工具抉择上，晚期有 Fabric 和 Puppet，比拟新的工具有 Ansible 和 SaltStack。

Ansible 在 GitHub 上有 40K+ star，而且在 2015 年被 Red Hat 收买，社区比拟沉闷。很多开源我的项目都提供了 Ansible 的部署形式，比方 Kubernetes 中的 kubespray 和 TiDB 中的 tidb-ansible。

综合下来，咱们应用 Ansible 来部署 Nebula Graph。

Ansible 介绍

特点

Ansible 是开源的，自动化部署工具（Ansible Tower 是商业的）。具备以下的几个特点：

  • 默认协定是基于 SSH，相比于 SaltStack 不 须要额定部署 agent。
  • 应用 playbook, role, module 来定义部署过程，比拟灵便。
  • 操作行为幂等。
  • 模块化开发，模块比拟丰盛。

优缺点比拟显著

  • 应用 SSH 协定，长处是大多数机器默认只有有账号密码就能够通过 Ansible 实现部署，而毛病性能上会差一些。
  • 应用 playbook 来定义部署过程，Python 的 Jinja2 作为模板渲染引擎，对于相熟的人来说会比拟不便，而对于没有应用过的人，会减少学习老本。

综上，实用于小批量机器的批量部署，不须要关怀额定部署 agent 的场景，和咱们的需要比拟匹配。

部署逻辑

通常为了离线部署，能够把机器分为 3 种角色。

  • Ansible 执行机 ：运行 Ansible 的机器，须要能通过 SSH 连到所有机器。
  • 有外网的资源机 ：运行须要连贯外网的工作，比方下载 RPM 包。
  • 服务器 ：即运行服务的服务器，能够网络隔离，通过执行机来部署

工作逻辑

Ansible 中，次要有三种档次的工作：

  • Module
  • Role
  • Playbook

Module 分为 CoreModule 和 CustomerModule，是 Ansible 工作的根本单元。

在运行工作的时候，首先 Ansible 会依据 module 的代码，将参数代入，生成一个新的 Python 文件，通过 SSH 放到近程的 tmp 文件夹，而后通过 SSH 近程执行 Python 将输入后果返回，最初把近程目录删除。

# 设置不删除 tmp 文件
export ANSIBLE_KEEP_REMOTE_FILES=1

# -vvv 查看 debug 信息
ansible -m ping all -vvv
<192.168.8.147> SSH: EXEC ssh -o ControlMaster=auto -o ControlPersist=30m -o ConnectionAttempts=100 -o UserKnownHostsFile=/dev/null -o StrictHostKeyChecking=no -o KbdInteractiveAuthentication=no -o PreferredAuthentications=gssapi-with-mic,gssapi-keyex,hostbased,publickey -o PasswordAuthentication=no -o 'User="nebula"'-o ConnectTimeout=10 -o ControlPath=/home/vesoft/.ansible/cp/d94660cf0d -tt 192.168.8.147'/bin/sh -c '"'"'/usr/bin/python /home/nebula/.ansible/tmp/ansible-tmp-1618982672.9659252-5332-61577192045877/AnsiballZ_ping.py && sleep 0'"'"''

能够看到有这样的日志输入，AnsiballZ_ping.py 就是依据 module 生成的 Python 文件，能够登录到那台机器，执行 Python 语句看一下后果。

python3 AnsiballZ_ping.py

#{"ping": "pong", "invocation": {"module_args": {"data": "pong"}}}

返回了运行 Python 文件的规范输入，而后 Ansible 再对返回的后果做额定解决。

Role 是串联 module 的一系列工作，能够通过 register 来传递上下文参数。

典型例子：

  1. 创立目录
  2. 如果创立目录胜利，持续装置，否则退出整个部署工程。

Playbook 是组织部署机器和 role 之间的关联。

通过在 inventory 对不同机器进行分组，对不同分组应用不同的 role 来部署，实现非常灵活的装置部署工作。

当 playbook 定义好之后，不同的环境，只有变更 inventory 中的机器配置，就能够实现一样的部署过程。

模块定制

自定义 filter

Ansible 应用 Jinja2 作为模板渲染引擎，能够用 Jinja2 自带的 filter，比方 

# 应用 default filter，默认输入 5

ansible -m debug -a 'msg={{hello | default(5) }}' all

有时候，咱们会须要自定义的 filter 来操作变量，典型的场景就是 nebula-metad 的 地址 --meta_server_addrs。

  • 当只有 1 个 metad 的时候，格局是 metad1:9559，
  • 当有 3 个 metad 的时候，格局是 metad1:9559,metad2:9559,metad3:9559

在 ansible playbook 的工程下，新建 filter_plugins 目录，创立一个 map_fomat.py Python 文件，文件内容：

# -*- encoding: utf-8 -*-
from jinja2.utils import soft_unicode

def map_format(value, pattern):
    """e.g."{{groups['metad']|map('map_format', '%s:9559')|join(',') }}""""
    return soft_unicode(pattern) % (value)

class FilterModule(object):
    """jinja2 filters"""
    def filters(self):
        return {'map_format': map_format,}

{{groups['metad']|map('map_format', '%s:9559')|join(',') }} 即为咱们想要的值。

自定义 module

自定义 module 须要合乎 Ansible 框架的格局，包含获取参数，规范返回，谬误返回等。

写好的自定义 module，须要在 ansible.cfg 中配置 ANSIBLE_LIBRARY，让 ansible 可能获取到。

具体参考官网：https://ansible-docs.readthedocs.io/zh/stable-2.0/rst/developing_modules.html

Nebula Graph 的 Ansible 实际

因为 Nebula Graph 自身启动并不简单，应用 Ansible 来实现 Nebula-Graph 的部署非常简略。

  1. 下载 RPM 包。
  2. 复制 RPM 包到部署机，解压后，放到目标文件夹。
  3. 更新配置文件。
  4. 通过 shell 启动。

应用通用的 role

Nebula Graph 有三个组件，graphd、metad、storaged，三个组件的命名和启动应用一样的格局，能够应用通用的 role，graphd、metad、storaged 别离援用通用的 role。

一方面更容易保护，另一方面部署的服务更有细粒度。比方 A B C 机器部署 storaged, 只有 C 机器部署 graphd，那 A B 机器上，就不会有 graphd 的配置文件。

# 通用的 role, 应用变量 install/task/main.yml
- name: config {{module}}.conf
  template:
    src: "{{playbook_dir}}/templates/{{module}}.conf.j2"
    dest: "{{deploy_dir}}/etc/{{module}}.conf"
    
# graphd role，将变量传进来 nebula-graphd/task/main.yml
- name: install graphd
  include_role:
    name: install
  vars:
    module: nebula-graphd

在 playbook 中，graphd 的机器组来运行 graphd 的 role，如果 A B 不在 graphd 的机器组，就不会将 graphd 的配置文件上传。

这样部署后，就不能应用 Nebula-Graph 的 nebula.service start all 来全副启动，因为有的机器上会没有 nebula-graphd.conf 的配置文件。相似的，能够在 playbook 中，通过参数，来指定不同的机器组，传不同的参数。

# playbook start.yml
- hosts: metad
  roles:
    - op
  vars:
    - module: metad
    - op: start

- hosts: storaged
  roles:
    - op
  vars:
    - module: storaged
    - op: start

- hosts: graphd
  roles:
    - op
  vars:
    - module: graphd
    - op: start

这样会相当于屡次 ssh 去执行启动脚本，尽管执行效率没有 start all 更好，然而服务的启停会更为灵便。

应用 vars_prompt 完结 playbook

当只想更新二进制，不想删除数据目录的时候，

能够在 remove 的 playbook 中，增加 vars_prompt 二次确认，如果二次确认了，才会删除数据，否则会退出 playbook。

# playbook remove.yml
- hosts: all
  vars_prompt:
    - name: confirmed
      prompt: "Are you sure you want to remove the Nebula-Graph? Will delete binary only  (yes/no)"
 
  roles:
    - remove

而在 role 里，会校验二次确认的值 

# remove/task/main.yml
---
- name: Information
  debug:
    msg: "Must input'yes', abort the playbook"
  when:
    - confirmed != 'yes'

- meta: end_play
  when:
    - confirmed != 'yes

成果如图，删除时能够二次确认，如果不为 yes，就会勾销执行这次的 playbook，这样能够只删除二进制，而不删除 nebula 集群的数据。

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