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Netflix 的上线工具 Spinnaker

作者:王青 转载自公众号:JFrog杰蛙DevOps(jfrogchina)

Spinnaker 的介绍

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Spinnaker 是 Netflix 开源出来的持续交付工具,目的是为研发团队提供灵活的持续交付流水线,并且支持部署到测试/生产环境。Netflix 目前通过 Spinnaker 实现每天4000次的发布。它的优势在于:

  • 支持多种云平台。目前支持 AWS EC2(Netflix 的机器大部分都在亚马逊),谷歌云,Kubernetes,Azure,Openstack 等,目前正在支持甲骨文的物理机和 DC/OS。

  • 自动化发布。可以集成测试脚本进行测试,并且能够管理测试,线上环境的机器,实现动态扩容,和服务的下线。

  • 发布原子化。由于 Netflix 的平台已经实现微服务化,每个团队使用 Spinnaker 独立维护服务的发布,所以 Spinnaker 的设计特别适合于微服务持续交付的场景。

  • 预置了软件发布的最佳实践。通过脚本实现不可变基础设施,使得发布时候能够更容易的进行回滚,和扩容。当你的团队还在为每个应用写脚本支持蓝绿发布时,Spinnaker 已经提供了从界面上进行蓝绿发布,金丝雀发布等策略的配置。

  • 社区强大。Netflix,谷歌,微软等等都已经在社区贡献代码。

Spinnaker 的组成

查看 Spinnaker 的源码:https://github.com/spinnaker 可以发现,Spinnaker 的实现本身也是微服务架构,这样就意味着 Spinnaker 本身可以轻松的实现扩容和滚动升级。Spinnaker 的微服务数量也达到10个左右,目前比较核心的模块有以下几个:

 

  1. Clouddriver顾名思义,是和底层 IaaS 打交道的模块,主要负责底层资源的读写,它对接了底层的云提供商: AWS,谷歌云,Kubernetes,CloudFoundry 和 Azure 等等。

  2. 以 Kubernetes 的对接为例,Clouddriver 通过 Cloud Provider Agent 实现了缓存,部署,实例,负载均衡,安全组和集群的对接,工作量还是很大的。

  3. DeckSpinnaker 的 UI 层,使用 TypeScript + AngularJs 开发,支持扩展。

  4. GateSpinnaker 的 API 网关层,它为其他服务提供的 API 的接入,使用 Eureka 和 OKClient 实现。

  5. Orca任务编排引擎,目的是为 Spinnaker 提供一个流水线,将构建包从一个 Stage 升级到另一个 Stage,并且和其他服务进行协同工作。

  6. IgorSpinnaker 的 CI 工具,Igor 提供的是统一的 CI 工具接口(Jenkins,Travis 以及 Git 仓库),并且记录 Jenkins 的认证信息。在配置 Igor 项目时,需要将 Jenkins 的登录信息配置在 yml 文件里。

 

使用 Spinnaker 进行持续发布

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  1. 使用 Nebula (Netflix 打包工具)进行编译打包。

  2. 使用 Bake 将包打成一个镜像,或者 RPM 包。

  3. 并发测试这个包,集成测试,系统测试等等。

  4. 金丝雀发布,此阶段将包发布到集群里1%的节点,并且设置一个人工决策点。

  5. 1%的机器测试通过后,进行人工决策,将包发布到其他集群节点。

注:Netflix 的流程里大部分是没有人工决策点的。

集群管理:

Spinnaker 的集群管理组件能够管理以下资源:服务器组, 集群,应用,负载均衡,安全组。用这些组件来屏蔽的底层 IaaS 资源的差异。

Spinnaker 部署策略

蓝绿部署:

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由于 Spinnaker 已经接管了底层的云平台资源,所以它能够实现软件部署的调度。从上图可以看到,在软件发布新版本时,我们可以为一个新集群上线新版本,将老版本的服务停掉。一旦新版本发现问题,我们可以通过 UI 上的 Rollback 按钮实现回滚。

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金丝雀发布如何实现自动化?难点在于自动化评估1%节点部署的结果。Spinnaker 在发布1%集群的节点之后,ACA 会进行一系列的监控,包括用户的行为是否异常,流量的访问是否存在较大波动,最好会为这次发布计算出一个分数,这个分数就成为继续发布到10% 集群机器的数据依据,只要分数大于这个值,就能继续发布到剩余的机器。

其他功能

即时通信工具集成 – Slack

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Netflix 最开始是用邮件通知构建发布的结果,后来发现邮件根本没人看,于是 Spinnaker 和 Slack 做了集成,任何发布消息都会推送到 Slack 的群聊里。好处是如果有人工的决策点需要审核,在 Slack 里可以得到及时的通知。

Chaos Monkey 之前文章有讲过,它负责在线上环境里随机的关掉某几台机器,从而进行服务高可用的测试,没有经历 Chaos Monkey 测试的服务不是好服务。

使用 Artifactory 进行软件包管理:

Netflix 是 Artifactory 的重度用户。Netflix 在部署包/镜像到生产环境时,不会重新构建,而是从测试环境找到包,复制到生产环境。这就需要包管理平台的支持,Netflix 使用 Artifactory 作为统一包管理平台,记录包的发布元数据,例如包经过了哪些测试,被部署到了哪些测试环境/生产环境。当服务需要扩容或者回滚时,根据AQL(Artifactory Query Language)进行元数据查询,找到需要扩容或回滚的包。

总结

Spinnaker 作为持续交付平台,已经被 Netflix 内部上百个团队使用,并且在生产环境里的进行了验证,同时社区也非常的活跃。

不过使用 Spinnaker 也有一些门槛,首先你需要有自动化构建,测试的流水线进行软件升级(Promotion),其次,需要让 Spinnaker 接管公司的云平台,用代码描述环境,并且已经用脚本/CMDB 实现软件在不同环境的部署,升级,回滚。如果你的公司内部有多个 Cloud Provider,并且希望实现可重复的持续交付流水线,可以考虑使用 Spinnaker 实现统一持续交付。


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