关于运维:如何低成本玩转微服务敏捷开发

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微服务麻利开发不简略

安得环境千万套，大庇开发小哥俱欢笑

微服务给大家带来了麻利开发的个性，基于麻利开发带来的便当，让咱们能够在同一个工夫内多个迭代 /feature 并行开发。但微服务架构自身也给开发环境带来了肯定的复杂性：每个 feature 的批改点都可能会被扩散在多个利用中，须要多个利用互相配合能力实现整体的逻辑。这些利用既须要互相配合好，又不能让他们相互影响，所以麻利开发有时候也不是那么容易。

置信实际过微服务麻利开发的同学都已经遇到过以下状况：
a. 开发接口时，利用无奈独立地联调测试，须要依赖于上游的返回，所以个别都须要一个残缺的开发环境，这个环境须要蕴含所有的其余利用。
b. A 同学辛辛苦苦，终于开发好了一个接口，然而部署到开发环境后，发现返回值始终是错的，就是不合乎预期，百思不得其解。最终依据日志、arthas 层层跟踪上来，发现原来是另一个共事更新了上游利用的代码，导致原有逻辑产生了变更。
c. A 同学筹备开始联调测试了，这时候他要找到开发 B 和 C 吼一嗓子确认：“我要开始测试了哈兄弟们，你们都别动环境，不要重启和 debug 哈”。B 同学 和 C 同学一脸懵逼：“我本人这还有个逻辑没理分明呢，刚改完代码筹备测一发，你这一测试联调我就不能动环境了，我这性能得等到什么时候能力开发好”。
d. 排查问题好麻烦啊，要不间接 debug 一下吧，这 IDEA 近程 debug 刚连上去呢，立马就传来了共事的声音：“谁 XX 又在瞎动环境啊，怎么刚刚还能跑的接口当初就出错了”。
以上这些问题显然会影响我的项目的进度，非常容易造成我的项目延期。对于此刻的开发小哥哥而言，领有一套属于本人的独立环境，带来的幸福感兴许比有一套属于本人的小房子还大。

流量闭环是微服务麻利开发的根底

上文中提到的问题，其实都是因为没有在开发环境中，精准地管制流量在 feature 环境内流转。

为什么精准地管制流量如此重要？举个最简略的微服务架构图来阐明，这里假如利用的调用链路为 A —> B —> C —> D，当初同时开发两个 feature，feature1 和 feature2。feature1 须要批改 A 和 C 的代码，feature2 须要批改 B、C 和 D 的代码。

为了不便表述，咱们用 A、B、C、D 来代指 A、B、C、D 的线上稳固版本，也叫做基线版本；A1、C1 来代指 feature1 环境中的 A 和 C；B2、C2、D2 来来代指 feature2 环境中 B、C、D。

那么开发测试 feature1 的同学会要求他的申请，精确地在 A1 —> B —> C1 —> D 中流转。为什么肯定要这样，咱们来简略剖析一下：
a. 如果流量走到 A 或者 C 的基线环境，因为他们都没有蕴含 feature1 相干的代码，所以必定是无奈失常测试和联调 feature1 对应的性能。
b. 如果流量走到 B2、D2 环境，大多数状况下是能够失常工作的，因为失常状况下 B2 和 D2 中的批改是不会影响 feature1 的。然而因为 feature1 和 feature2 可能是由不同的同学开发的，或者有不同的开发排期和节奏，他们有本人的开发、重启、debug 节奏，所以大概率还是会呈现上文中提到的场景。

综上所述，让流量在 feature 环境内流转十分重要，是微服务麻利开发的根底。

如何精确地让申请在 feature 环境内流转呢？最简略的方法是每个迭代 /Feature 的都享有一套独立的残缺环境，这套独立的环境蕴含了整个微服务利用集所有的利用，蕴含注册核心和接入层，这样就能确保流量在 feature 环境里闭环，不必放心利用之间相互影响。

这个解决方案尽管简略，然而问题也很不言而喻，老本比拟大。咱们假如微服务利用有 10 个，每个利用只部署一台，以 java 为例，部署一个 java 利用按 2C4G 的 共享标准型 ECS 进行计算，保护一套环境一年的老本是 10 × 140 × 12 = 16800 元，如果同时有 4 套环境，即只反对两个迭代并行开发，每个迭代只有 2 个 feature，这样一年的老本就是 67200 元，而且咱们能够发现，这外面计算公式应用的是乘法，当利用减少和环境减少时，老本的减少是成倍的。

留神，这里只是单纯地计算了利用应用的 ECS 的老本，其余周边的配套设施咱们还没有计算，因为咱们的开发、联调、测试是须要确保端到端的全流程都是足够顺利的，那这里就还会波及到 域名 /SLB/ 网关 / 注册核心这些资源，这些资源个别比拟固定，不会须要进行大的批改，然而在多套环境的计划下这些资源也须要保护多套，老本还会进一步回升。

那么，有没有一个比拟优雅地形式，既能享受到微服务架构带来的麻利开发的便当，又不会给日常开发环境的搭建带来很大的老本呢？基于 MSE（微服务引擎 MSE，以下简称 MSE）标签路由性能应用开发环境隔离计划是您的不二之选。

如何低成本玩转麻利开发

什么是 MSE 开发环境隔离，简略地说就是将 feature 环境的隔离形式从简略的物理隔离转为逻辑隔离。借助于 MSE 提供的逻辑隔离，您只须要保护一套残缺的基线环境，在减少 feature 环境时，只须要独自部署这个 feature 所波及到改变的利用即可，而不须要在每个 feature 环境都部署整套的微服务利用及其配套设施。

咱们称这惟一的一套残缺的环境为基线环境。基线环境蕴含了所有微服务利用，也蕴含了服务注册核心、域名、SLB、网关 等其余设施，而 feature 环境中只蕴含了这个 feature 中须要批改的利用。这样保护 n 套 feature 环境的老本，就变成了加法，而不是原来的乘法，由 n × m 变成了 n + m。差不多相当于零成本增加 feature 环境，这样咱们就能够释怀地扩容出多套 feature 环境，每个开发小哥哥都能够轻松领有属于本人的独立环境，纵情地享受微服务麻利开发。

从上图中咱们能够看到，feature1 对应的流量，在发现 feature1 中存在 A1 利用时，肯定会去往 A1 节点，A1 在调用 B 的时候发现 feature1 环境中不存在 B1，则会将申请发到 基线版本的 B 中；B 在调用 C 时，发现 feature1 环境存在 C1 利用，又会返回到 feature1 环境中，顺次类推，确保了流量会在 feature1 环境中闭环。

留神，在这个过程中，您不须要批改任何代码和配置，间接接入 MSE 微服务治理即可应用，不会给您减少任何开发成本。

如何应用 MSE 开发环境隔离

场景剖析

在形容如何应用开发环境隔离之前，咱们先剖析一下目前罕用的开发环境具体的场景，这里选了三种典型的场景。

场景一
所有的开发环境都在本地，或者说公司内自建的 IDC，这类场景下开发环境的所有利用都部署在本地的机房。

场景二
公司通过专线买通了办公网与阿里云上的 VPC，两边的网络实现了互联互通。
开发、测试环境次要部署在阿里云，然而正在开发的工程，有一部分是跑在本地办公网的，甚至是间接跑在开发共事的个人电脑上。

场景三
公司内并没有专线来买通了办公网与阿里云上的 VPC。
然而心愿能让本地启动的利用，连贯上阿里云上的开发测试集群，并且实现精准的流量隔离。

首先说一下论断，这下面的三个场景，目前都是能够残缺的反对的。其中场景一和场景二都不波及到网络买通这部分的内容，其实只须要依据根本的 MSE 接入形式和 MSE 打标形式即可间接应用起来。

场景三比场景一和场景二多了一个网络买通的性能，所以会多一个端云互联的步骤，这外面会要求注册核心须要应用 MSE 提供的 Nacos。

在这个最佳实际中，咱们会以场景三来实操。如果您的应用场景不是场景三，那么您能够疏忽，同时也不须要关注端云互联相干的操作。

一、开明 MSE 微服务治理专业版
登录 MSE 治理核心控制台，如果您尚未开明 MSE 微服务治理，请依据提醒开明专业版。如果您曾经开明了 MSE 微服务治理根底版，请依据概览页中右侧的提醒，降级到 专业版。

二、实现基线环境接入
1. 接入 MSE 治理

首先，您须要将基线环境的所有利用接入到 MSE 中，接入形式与您开发环境中利用部署环境无关。这里咱们应用的是阿里云容器服务 ACK。更多接入场景请参考 MSE 帮忙文档 MSE 微服务治理疾速入门。

  1. 在 ACK 中装置 MSE 治理核心组件
    a. 登录容器服务控制台。
    b. 在左侧导航栏单击 市场 > 利用目录 。
    c. 在 利用目录 页面搜寻并单击 ack-mse-pilot。
    d. 在 ack-mse-pilot 页面右侧集群列表中抉择 集群 ，而后单击 创立。

装置 MSE 微服务治理组件大概须要 2 分钟，请急躁期待。
创立胜利后，会主动跳转到指标集群的 公布 页面，查看装置后果。如果呈现以下页面，展现相干资源，则阐明装置胜利。

  1. 为 ACK 命名空间中的利用开启 MSE 微服务治理
    a. 登录 MSE 治理核心控制台。
    b. 在左侧导航栏抉择 微服务治理核心 > K8s 集群列表 。
    c. 在 K8s 集群列表页面搜寻框列表中抉择 集群名称 或集群 ID，而后输出相应的关键字，单击 🔍 图标。
    d. 单击指标集群 操作 列的 治理 。
    e. 在集群详情页面命名空间列表区域，单击指标命名空间 操作 列下的 开启微服务治理 。(如果您的基线环境部署在 default 这个 namespace 中，则指标命名空间为 default)
    f. 在开启微服务治理对话框中单击 确认

2. 部署基线利用

首先，咱们将别离部署 spring-cloud-zuul、spring-cloud-a、spring-cloud-b、spring-cloud-c 这四个业务利用，模拟出一个实在的调用链路。

Demo 利用的结构图下图，利用之间的调用，既蕴含了 Spring Cloud 的调用，也蕴含了 Dubbo 的调用，笼罩了以后市面上最罕用的两种微服务框架。这些利用都是最简略的 Spring Cloud、Dubbo 的规范用法，您也能够间接在 https://github.com/aliyun/ali… 我的项目上查看源码。

您能够应用 kubectl 或者间接应用 ACK 控制台来部署利用。部署所应用的 yaml 文件如下。
留神，上文中提到，应用端云互联的前提是注册核心应用的是 MSE 中的 Nacos，所以请您在部署之前批改 yaml 文件中的 spring.cloud.nacos.discovery.server-addr 和 dubbo.registry.address 为您本人购买的 MSE Nacos 地址，否则利用是无奈失常运行的。若您应用的是 MSE Nacos 域名为公网域名，还须要确保开启了白名单。

# 部署业务利用
# 部署业务利用
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: spring-cloud-zuul
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: spring-cloud-zuul
  template:
    metadata:
      annotations:
        msePilotCreateAppName: spring-cloud-zuul
      labels:
        app: spring-cloud-zuul
    spec:
      containers:
        - env:
            - name: JAVA_HOME
              value: /usr/lib/jvm/java-1.8-openjdk/jre
            - name: spring.cloud.nacos.discovery.server-addr
              value: 'mse-xxxxxxx-nacos-ans.mse.aliyuncs.com:8848'
          image: registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/yizhan/spring-cloud-zuul:1.0.0
          imagePullPolicy: Always
          name: spring-cloud-zuul
          ports:
            - containerPort: 20000
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  annotations:
    service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-spec: slb.s1.small
    service.beta.kubernetes.io/alicloud-loadbalancer-address-type: internet
  name: zuul-slb
spec:
  ports:
    - port: 80
      protocol: TCP
      targetPort: 20000
  selector:
    app: spring-cloud-zuul
  type: LoadBalancer
status:
  loadBalancer: {}
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: spring-cloud-a
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: spring-cloud-a
  template:
    metadata:
      annotations:
        msePilotCreateAppName: spring-cloud-a
      labels:
        app: spring-cloud-a
    spec:
      containers:
        - env:
            - name: JAVA_HOME
              value: /usr/lib/jvm/java-1.8-openjdk/jre
            - name: spring.cloud.nacos.discovery.server-addr
              value: 'mse-xxxxxxx-nacos-ans.mse.aliyuncs.com:8848'
            - name: dubbo.registry.address
              value: 'nacos://mse-xxxxxxx-nacos-ans.mse.aliyuncs.com:8848'
          image: registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/yizhan/spring-cloud-a:1.0.0
          imagePullPolicy: Always
          name: spring-cloud-a
          ports:
            - containerPort: 20001
          livenessProbe:
            tcpSocket:
              port: 20001
            initialDelaySeconds: 10
            periodSeconds: 30
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: spring-cloud-b
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: spring-cloud-b
  template:
    metadata:
      annotations:
        msePilotCreateAppName: spring-cloud-b
      labels:
        app: spring-cloud-b
    spec:
      containers:
        - env:
            - name: JAVA_HOME
              value: /usr/lib/jvm/java-1.8-openjdk/jre
            - name: spring.cloud.nacos.discovery.server-addr
              value: 'mse-xxxxxxx-nacos-ans.mse.aliyuncs.com:8848'
            - name: dubbo.registry.address
              value: 'nacos://mse-xxxxxxx-nacos-ans.mse.aliyuncs.com:8848'
          image: registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/yizhan/spring-cloud-b:1.0.0
          imagePullPolicy: Always
          name: spring-cloud-b
          ports:
            - containerPort: 20002
          livenessProbe:
            tcpSocket:
              port: 20002
            initialDelaySeconds: 10
            periodSeconds: 30
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: spring-cloud-c
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: spring-cloud-c
  template:
    metadata:
      annotations:
        msePilotCreateAppName: spring-cloud-c
      labels:
        app: spring-cloud-c
    spec:
      containers:
        - env:
            - name: JAVA_HOME
              value: /usr/lib/jvm/java-1.8-openjdk/jre
            - name: spring.cloud.nacos.discovery.server-addr
              value: 'mse-xxxxxxx-nacos-ans.mse.aliyuncs.com:8848'
            - name: dubbo.registry.address
              value: 'nacos://mse-xxxxxxx-nacos-ans.mse.aliyuncs.com:8848'
          image: registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/yizhan/spring-cloud-c:1.0.0
          imagePullPolicy: Always
          name: spring-cloud-c
          ports:
            - containerPort: 20003
          livenessProbe:
            tcpSocket:
              port: 20003
            initialDelaySeconds: 10
            periodSeconds: 30

3. 验证基线环境接入胜利

实现上述步骤后，您的基线环境就曾经部署好了。您能够在 MSE 控制台中找到对应的 Region 查看利用列表，以及利用详情页的节点状况。
在本地配置好 K8s 集群对应的 kubeconfig 文件，执行命令，后果如下

➜  ~ kubectl get svc,deploy
NAME                 TYPE           CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP    PORT(S)        AGE
service/kubernetes   ClusterIP      192.168.0.1              443/TCP        7d
service/zuul-slb     LoadBalancer   192.168.87.95   47.94.143.53   80:31983/TCP   9m30s
NAME                                READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
deployment.apps/spring-cloud-a      1/1     1            1           9m30s
deployment.apps/spring-cloud-b      1/1     1            1           9m30s
deployment.apps/spring-cloud-c      1/1     1            1           9m30s
deployment.apps/spring-cloud-zuul   1/1     1            1           9m30s

在这里咱们执行一下 curl http://47.94.143.53:80/A/a 发动调用，并查看返回后果

➜  ~ curl http://47.94.143.53:80/A/a
A[10.242.0.90] -> B[10.242.0.91] -> C[10.242.0.152]%

三、IDEA 启动的利用接入 feature 环境

在这一步中，咱们将演示如何在网络没有买通的状况下，将你本机启动的利用接入到 feature 环境。首先您须要将您 K8s 集群的 kubeconfig 文件保留到本机，并进行如下操作。

  1. 下载源码
    本工程所有源码都在 https://github.com/aliyun/ali… 中，将代码 git clone 到本地，并且找到 mse-simple-demo 文件夹中的 A、B、C、gateway 四个利用，就是本次最佳实际所应用的公测。
  2. 装置 CloudToolkit 插件
    装置最新版本的 Cloud Toolkit，装置详情请参考官网 https://www.aliyun.com/produc…。
  3. 填写阿里云 AK、SK
    因为应用端云互联性能的时候，须要拜访您 MSE 的资源，所以这里须要您填写您的 AK、SK，并确保此 AK、SK 领有拜访 MSE 资源的权限。
    点击 IDEA 的 Tools 中找到 Preference，找到 Alibaba Cloud Toolkit 中 Accounts，配置 Access Key ID 和 Access Key Secret 信息，并点击保留。

  4. 配置 MSE 参数
    点击 IDEA 的 Tools 中找到 Preference，找到 Alibaba Cloud Toolkit 中 Microservice 下的 MSE，点击 开启微服务治理，并装置下图的形式进行配置即可。

对图中的几个参数做一下阐明

  1. LicenseKey
    您阿里云账号对应的 MSE 产品的 LicenseKey，请在 https://mse.console.aliyun.co… 中的抉择 ECS 集群，在 装置 MSE Agent 章节找到 LicenseKey 的值。
    留神：请您做好 LicenseKey 的保密工作。
    留神：各个 Region 的 LicenseKey 值可能不统一，请抉择对应的 Region，并和基线环境接入的 Region 保持一致。
  2. App Name
    利用在接入 MSE 时所应用的利用名，请依据理论业务状况进行配置，留神这个值须要和本次所启动的利用保持一致。
  3. Tag
    此利用所属的环境 Tag，基线不必填，其余请依据理论业务状况进行填写。如果此利用属于 feature1 环境，请填写 feature1。
  4. Agent 地址
    抉择本人利用所在的地区，须要和 LienseKey 所在的地区、以及基线环境接入的地区 都保持一致。
  5. 开启 RPC 灰度 ✅
    反对对 Spring Cloud 和 Dubbo 近 5 年内的所有版本的流量进行精准管制。默认状况下请开启，除非您明确晓得敞开此选项的应用场景，否则请勿敞开此选项。
  6. 开启标签染色 ✅
    举荐开启，开启后通过此利用的流量就只会在对应的 Tag 环境中流转。
  7. 开启音讯灰度 ✅
    请依据业务理论状况抉择是否开启，目前仅反对 RocketMQ 4.5 及以上版本。更多音讯灰度相干的信息，请参考全链路灰度，音讯局部。

5. 配置端云互联参数

咱们曾经晓得，在网络未买通的时候，联通本机环境和云上 K8s 集群须要应用 端云互联性能，所以这里咱们须要配置一下端云互联。
首先须要配置一下代理模式为 K8s，点击 IDEA 的 Tools 中找到 Preference，找到 Alibaba Cloud Toolkit 中 Microservice 下的 Proxy，点击 AddProfile 减少一个名称为 k8s 的代理。而后点击右侧的 Add 按钮，抉择代理类型 为 Kubernetes，并抉择正确的 配置文件地址 和 命名空间。

 而后，点击 IDEA 的 Tools 中找到 Preference，找到 Alibaba Cloud Toolkit 中 Microservice 下的 MicroService，找到 端云互联 性能打 ✅。抉择产品为 微服务引擎 MSE，并抉择与下面部署时统一的 Region、实例 和 命名空间，代理抉择刚刚配置好的 k8s，如果您的利用是 Spring Cloud 利用，还必须在  本地 Spring Cloud 服务端口中 配置 Tomcat 的启动端口。![在这里插入图片形容](/img/bVcXOsQ)

四 启动利用，轻松开始联调和测试

  1. 验证接入胜利
    实现上述配置之后，咱们启动利用。首先，启动利用的时候，您会看到这两个提醒，证实端云互联性能曾经失效。

同时为了验证 MSE 微服务治理是否接入胜利，咱们能够登录 MSE 控制台的利用列表界面进行查看。在控制台中咱们也能够看到，我的本机利用曾经胜利接入到 MSE，并且胜利打上了 feature1 的标签。

  1. 发动流量调用
    假如咱们发往网关的申请是 http 申请，心愿这个申请再 feature1 中实现闭环，只须要在申请的 header 中增加 x-mse-tag=feature1 即可，流量会主动在 feature1 环境内实现闭环。留神这里的 key 为 x-mse-tag 为固定值，feature1 则须要和环境的标签 (即上文中配置的 alicloud.service.tag) 保持一致。
    如果您的申请起源为 Dubbo，则须要在 RpcContext 中减少 Attachment，内容也是 x-mse-tag=feature1。
➜  ~ curl http://47.94.143.53:80/A/a
A[10.242.0.90] -> B[10.242.0.91] -> C[10.242.0.152]%
➜  ~ curl http://47.94.143.53:80/A/a
A[10.242.0.90] -> B[10.242.0.91] -> C[10.242.0.152]%
➜  ~ curl -H"x-mse-tag:feature1" http://47.94.143.53:80/A/a
Afeature1[xx.xxx.12.118] -> B[10.242.0.91] -> C[10.242.0.152]%
➜  ~ curl -H"x-mse-tag:feature1" http://47.94.143.53:80/A/a
Afeature1[xx.xxx.12.118] -> B[10.242.0.91] -> C[10.242.0.152]%
➜  ~ curl -H"x-mse-tag:feature1" http://47.94.143.53:80/A/a
Afeature1[xx.xxx.12.118] -> B[10.242.0.91] -> C[10.242.0.152]%

如果您不不便在申请中减少 header 的话，还能够在 MSE 控制台配置规定，比方设置成 name=xiaohong 或 xiaohua 的流量进入到 feature1 环境。如下图所示。

开启流量规定之后，咱们持续验证，能够看到，满足条件的申请会被转发到 feature1 环境。

➜  ~ curl http://47.94.143.53:80/A/a
A[10.242.0.90] -> B[10.242.0.91] -> C[10.242.0.152]%
➜  ~ curl http://47.94.143.53:80/A/a\?name\=xiaohong
Afeature1[30.225.12.118] -> B[10.242.0.91] -> C[10.242.0.152]%
➜  ~ curl http://47.94.143.53:80/A/a\?name\=xiaohua
Afeature1[30.225.12.118] -> B[10.242.0.91] -> C[10.242.0.152]%

如果您的网关利用不属于 Java 体系，则须要在网关层配置规定，目前曾经反对 MSE 云原生网关，Nginx 和 K8s Ingress 等，具体的接入形式，请参见 基于 MSE 云原生网关实现全链路灰度、基于 Ingress-nginx 网关实现全链路灰度等文档。

正文完
运维
发表至： 运维
2022-02-10
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