偷偷分享我们公司的DevOps最佳实践——运维老司机带你飞

半吊子运维
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大家好，我是你们的“半吊子运维”，今天来给大家揭开DevOps企业最佳实践的神秘面纱。别看我是半吊子，但经过多年的“摸爬滚打”，总结出了一些靠谱又实用的技巧，忍不住想和大家分享一下。

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一、快速高质量的容器化交付流程

在我们公司，代码发布绝对是个艺术活儿。你可能会想，代码发布不就是写完代码、打个包、丢上服务器完事？嘿嘿，没那么简单！咱们可是在玩“分支开发，主干发布”这一套。具体来说：

  1. 本地开发阶段： 每个开发者在自己的特性分支上折腾，写代码、写测试、玩Docker，确保所有东西都在本地顺利跑起来。
  2. 持续集成与持续交付： 代码写好后，立马推到持续集成管道上，自动构建Docker镜像、推送到仓库，然后部署在测试环境中让大家验货。
  3. 环境部署： 根据实际情况调整应用的拓扑结构，配置接入层和扩缩容参数，确保应用能在各种环境中稳稳当当跑起来。
  4. 监控、运维与调优： 运维的精髓来了！实时监控系统性能，APM监控应用内部指标，必要时还得亲自上阵调优。

嘿嘿！！ image.png

二、高质量的Docker Image构建

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构建一个Docker镜像有啥难的？错了，高手在细节！在公司，我们遵循以下“葵花宝典”：

  1. 减少镜像层数： 别让你的Dockerfile臃肿不堪，能合并的命令就合并，少一层镜像，少一点坑。
  2. 清理构建的中间产物： 安装包装完就删，别给自己添乱，保持镜像的“身材”匀称。
  3. 优化网络请求： 找些靠谱的开源站点，减少时间浪费，提升成功率。
  4. 多阶段镜像构建： 分离构建和产物制作，构建时用“构建镜像”，最终产物用“产物镜像”，目标明确。

简言之就是利用 Docker 构建提供的规则：Dockerfile 的操作都会增加一个所谓镜像的“层”，每一层都会增加镜像体积，通过采用多步骤策略，每一步骤包含具有相同意义的一系列操作（例如构建，部署），步骤与步骤之间通过产物镜像引用的方式，由此来缩减最终构建镜像所需要的层数，具体操作比如：

# 设置第一步骤产生的镜像，并命名为builder
FROM node:10-alpine as builder
WORKDIR /nebula-web-console
# 复制当前项目内容至镜像中
ADD . /nebula-web-console
# 进行相应的构建
RUN npm install
RUN npm run build
....

# 进行第二步骤构建
FROM node:10-alpine
WORKDIR /nebula-web-console
# 复制第一步构建镜像的产物内容至当前镜像，只用到了一层镜像层从而节约了之前构建步骤的镜像层数
COPY --from=builder . /nebula-web-console
CMD ["npm", "run", "docker-start"]

三、容器编排系统

image.png Kubernetes是我们的主战场，如何在K8s中高效工作？以下是我们的心得：

  • 掌握基础概念：了解集群、节点、Pod 等基本组件，确保对 Kubernetes 架构有清晰认识。

  • 使用声明式配置：通过 YAML 文件定义资源，利用 kubectl apply 管理，简化配置和维护。

  • 自动化部署：利用滚动更新和自动化策略来实现无缝升级，减少停机时间。

  • 实现自愈能力：配置 Liveness 和 Readiness 探针，确保容器健康状态，自动重启失败容器。

  • 动态资源管理：使用 HPA 和 Cluster Autoscaler 自动调整 Pod 和节点的数量，优化资源利用。

  • 使用 Helm：通过 Helm Charts 管理应用部署，简化版本管理和配置。

  • 监控与日志管理：部署 Prometheus 和 Grafana 监控系统，使用 ELK Stack 或 Loki 收集和分析日志。

四、CICD系统标准化交付流程

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如果你觉得CI/CD只是工具的堆砌，那就大错特错了！在我们公司，CI/CD是一整套标准化的交付流程，涵盖从代码提交到上线的每一步：

  1. 持续集成： 自动编译、测试、部署，最大限度减少人力操作。
  2. 持续交付： 不断将新版本交付给测试团队，让潜在问题无处遁形。
  3. 持续部署： 通过评审后的代码自动部署到生产环境，真正实现“代码即交付”。

五、多种发布模式实现容器化交付

image.png 不同的应用场景需要不同的发布策略，在我们公司，常用的发布方式包括：

  1. 蓝绿发布： 通过新旧版本的热备切换，实现无感知的版本升级。
  2. 金丝雀发布： 小范围试水新版本，快速获取反馈，降低风险。
  3. 灰度发布： 逐步调整流量权重，平滑过渡到新版本。
  4. A/B Test： 比较A版和B版的差异，基于结果决策最终版本。

六、开源框架和工具链

开源工具是我们的好朋友，以下是我们经常使用的“神器”：

  1. helm： Kubernetes的包管理器，帮你优雅管理K8s应用。
  2. Spring Cloud & Dubbo： 轻松应对K8s中的服务注册与调用问题。
  3. Service Mesh： 通过Sidecar模式管理服务之间的通信，让你如鱼得水。

七、容器化应用性能测试与调优

最后，说说运维最头疼的事——性能调优。为了确保系统健壮，我们在测试和调优上可没少下功夫：

  1. 负载测试、压力测试、并发测试： 多维度压榨系统，看看你的应用能撑到什么程度。
  2. 瓶颈分析： 从程序、网络、内核、系统到硬件，全方位剖析系统的短板。
  3. 调优步骤： 收集信息、指定测试方案、选择工具、执行测试、修正方案，一步都不能少。

以上就是我们公司DevOps的最佳实践，虽然我自称“半吊子运维”，但在实际工作中，这些流程和规范让我这个“半吊子”也能稳稳驾驭复杂的运维挑战。如果你是一个运维新手，或者想优化现有流程，不妨参考一下我们的经验，也许你能在这条路上走得更顺畅！

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