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“殺死”運(yùn)維,可沒(méi)那么容易!
2020-04-03   DBAplus 社群

  天下大勢(shì),分久必合,合久必分。——《三國(guó)演義》第一回;越簡(jiǎn)單越穩(wěn)定,越高級(jí)越脆弱,遞弱代償。——《物演通論》王東岳
 
 
 
  軟件項(xiàng)目最初沒(méi)有的運(yùn)維部門(mén)
 
  大概12年前,最初進(jìn)入軟件開(kāi)發(fā)領(lǐng)域,那時(shí)一個(gè)人需要學(xué)很多的開(kāi)發(fā)技能和運(yùn)維技能,上能后端做服務(wù),下能前端寫(xiě)頁(yè)面,左能做DBA,右能做架構(gòu),中間還能運(yùn)維。
 
  那時(shí)開(kāi)發(fā)和運(yùn)維其實(shí)沒(méi)有界限,基本都是一體的,當(dāng)然也有可能因?yàn)楣疽?guī)模不是特別大,所以分工也沒(méi)有那么細(xì),也聽(tīng)說(shuō)過(guò)專門(mén)有運(yùn)維部門(mén)的公司,但是那時(shí)軟件運(yùn)維人員的水平也只能做重復(fù)性的工作。
 
  硬件和網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維這里不講,而那種比較貴的DBA,中小公司一般不會(huì)請(qǐng),所以基本上開(kāi)發(fā)≈運(yùn)維。
 
  軟件生命周期中最長(zhǎng)的部分在運(yùn)維階段,在那個(gè)時(shí)候開(kāi)發(fā)是要負(fù)責(zé)整個(gè)生命周期的。
 
  那個(gè)時(shí)候架構(gòu)很簡(jiǎn)單,有的應(yīng)用程序、數(shù)據(jù)庫(kù)、文件都部署在一臺(tái)服務(wù)器上:

 
  或者是分開(kāi)部署,將應(yīng)用程序、數(shù)據(jù)庫(kù)、文件各自部署在獨(dú)立的服務(wù)器上,并且根據(jù)服務(wù)器的用途配置不同的硬件,達(dá)到最佳的性能效果:

 
  數(shù)據(jù)庫(kù)的選擇一般情況下有三個(gè):大、中型系統(tǒng)使用Oracle或者M(jìn)SSQL,畢竟會(huì)有廠商進(jìn)行支持,DBA的質(zhì)量也比較高。
 
  小型系統(tǒng)一般使用MySQL,使用的好壞基本依賴開(kāi)發(fā)人員對(duì)MySQL的熟悉程度。
 
  然而到了今天,會(huì)有專業(yè)的人在做開(kāi)源或者非開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)的維護(hù),數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)也迎來(lái)了百花齊放的春天。
 
  隨著業(yè)務(wù)擴(kuò)展開(kāi)始出現(xiàn)分工
 
  當(dāng)越來(lái)越多的人開(kāi)始使用軟件系統(tǒng),開(kāi)發(fā)的工作日漸繁忙,多數(shù)時(shí)候在忙著寫(xiě)代碼和做項(xiàng)目,運(yùn)維的工作很多時(shí)候無(wú)法抽身。
 
  這個(gè)時(shí)候會(huì)將幾個(gè)之前開(kāi)發(fā)系統(tǒng)的程序員組成一個(gè)新的組織,這個(gè)就是軟件運(yùn)維部門(mén)的雛形,他們?yōu)榱私鉀Q一些性能上的問(wèn)題,可能改變系統(tǒng)架構(gòu)與部署,比如加入緩存:

 
  在大部分系統(tǒng)中,都會(huì)利用緩存技術(shù)改善系統(tǒng)的性能,使用緩存主要源于熱點(diǎn)數(shù)據(jù)的存在,大部分訪問(wèn)都遵循28原則(即80%的訪問(wèn)請(qǐng)求,最終落在20%的數(shù)據(jù)上)。
 
  所以我們可以對(duì)熱點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行緩存,減少這些數(shù)據(jù)的訪問(wèn)路徑,提高用戶體驗(yàn)。
 
  緩存實(shí)現(xiàn)常見(jiàn)的方式是本地緩存、分布式緩存。本地緩存,顧名思義是將數(shù)據(jù)緩存在應(yīng)用服務(wù)器本地,可以存在內(nèi)存中,也可以存在文件,OSCache就是常用的本地緩存組件。
 
  本地緩存的特點(diǎn)是速度快,但因?yàn)楸镜乜臻g有限所以緩存數(shù)據(jù)量也有限。
 
  分布式緩存的特點(diǎn)是,可以緩存海量的數(shù)據(jù),并且擴(kuò)展非常容易,在軟件系統(tǒng)中常常被使用,速度按理沒(méi)有本地緩存快,常用的分布式緩存是Memcached、Redis。
 
  當(dāng)然在用戶量繼續(xù)增長(zhǎng)的情況下,應(yīng)用服務(wù)器作為系統(tǒng)的入口,會(huì)承擔(dān)大量的請(qǐng)求,我們往往通過(guò)應(yīng)用服務(wù)器集群來(lái)分擔(dān)請(qǐng)求數(shù)。
 
  應(yīng)用服務(wù)器前面部署負(fù)載均衡服務(wù)器調(diào)度用戶請(qǐng)求,根據(jù)分發(fā)策略將請(qǐng)求分發(fā)到多個(gè)應(yīng)用服務(wù)器節(jié)點(diǎn)這時(shí):

 
  常用的負(fù)載均衡技術(shù)硬件的有F5,價(jià)格比較貴,軟件的有LVS、Nginx、HAProxy。
 
  LVS是四層負(fù)載均衡,根據(jù)目標(biāo)地址和端口選擇內(nèi)部服務(wù)器,Nginx是七層負(fù)載均衡和HAProxy支持四層、七層負(fù)載均衡,可以根據(jù)報(bào)文內(nèi)容選擇內(nèi)部服務(wù)器。
 
  因此LVS分發(fā)路徑優(yōu)于Nginx和HAProxy,性能要高些,而Nginx和HAProxy則更具配置性,如可以用來(lái)做動(dòng)靜分離(根據(jù)請(qǐng)求報(bào)文特征,選擇靜態(tài)資源服務(wù)器還是應(yīng)用服務(wù)器)。
 
  隨著用戶量繼續(xù)增加,數(shù)據(jù)庫(kù)成為最大的瓶頸,改善數(shù)據(jù)庫(kù)性能常用的手段是進(jìn)行讀寫(xiě)分離以及分表,讀寫(xiě)分離顧名思義就是將數(shù)據(jù)庫(kù)分為讀庫(kù)和寫(xiě)庫(kù),通過(guò)主備功能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)同步。
 
  分庫(kù)分表則分為水平切分和垂直切分,水平切換則是對(duì)一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)特大的表進(jìn)行拆分,例如用戶表。
 
  垂直切分則是根據(jù)業(yè)務(wù)不同來(lái)切換,如用戶業(yè)務(wù)、商品業(yè)務(wù)相關(guān)的表放在不同的數(shù)據(jù)庫(kù)中:

 
  業(yè)務(wù)量越來(lái)越大,產(chǎn)生的文件越來(lái)越多,單臺(tái)的文件服務(wù)器已經(jīng)不能滿足需求。需要分布式的文件系統(tǒng)支撐。
 
  常用的分布式文件系統(tǒng)有NFS:

 
  由于項(xiàng)目數(shù)據(jù)量持續(xù)增加,數(shù)據(jù)庫(kù)的壓力會(huì)越來(lái)越大,并且傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)無(wú)法處理海量數(shù)據(jù)。
 
  這時(shí)需要分離數(shù)據(jù)存儲(chǔ),對(duì)于海量數(shù)據(jù)的查詢和分析,我們使用NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)再加上搜索引擎可以達(dá)到更好的性能。
 
  常用的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)有MongoDB、HBase(依賴Hadoop大數(shù)據(jù))、Redis,搜索引擎有Lucene、Solr、Elasticsearch等:

 
  單獨(dú)軟件運(yùn)維部門(mén)
 
  當(dāng)越來(lái)越多的開(kāi)源或者非開(kāi)源技術(shù)加入到項(xiàng)目中,項(xiàng)目成員也會(huì)變得越來(lái)越多,開(kāi)始各司其職對(duì)現(xiàn)在使用的各種軟件進(jìn)行運(yùn)行維護(hù)和實(shí)施部署。
 
  一個(gè)項(xiàng)目的具體實(shí)施并不是編寫(xiě)一個(gè)應(yīng)用程序那么簡(jiǎn)單,還涉及到為應(yīng)用程序提供支撐的其他軟件,這為單獨(dú)成立軟件運(yùn)維部門(mén)提供了條件。
 
  項(xiàng)目運(yùn)行時(shí)間長(zhǎng)了以后,會(huì)因?yàn)榧夹g(shù)落后或者性能瓶頸而進(jìn)行重構(gòu),軟件運(yùn)維部門(mén)會(huì)和開(kāi)發(fā)部門(mén)合作,對(duì)項(xiàng)目架構(gòu)進(jìn)行重構(gòu)。
 
  一般情況下開(kāi)發(fā)會(huì)拆分業(yè)務(wù),形成分布式應(yīng)用程序,而應(yīng)用拆分成分布式,可以使用阿里的Dubbo或者SpringCloud搭建服務(wù):

 
  為了實(shí)現(xiàn)分布式系統(tǒng),這里需要用到消息隊(duì)列,消息隊(duì)列的主要作用有3個(gè):解耦、異步、削峰。
 
  消息隊(duì)列可以選擇:RabbitMQ、ZeroMQ、ActiveMQ、Kafka。
 
  軟件運(yùn)維部門(mén)和開(kāi)發(fā)部門(mén)融合
 
  隨著技術(shù)的發(fā)展,近幾年自動(dòng)化運(yùn)維,自動(dòng)化部署,自動(dòng)化測(cè)試的興起,特別是DevOps概念的提出,運(yùn)維部門(mén)和開(kāi)發(fā)部門(mén)融合的趨勢(shì)越來(lái)越明顯。又開(kāi)始了開(kāi)發(fā)即是運(yùn)維的輪回,但這次不同的是,機(jī)器替代了人肉運(yùn)維。
 
  DevOps就是開(kāi)發(fā)(Development)和運(yùn)維(Operations)這兩個(gè)領(lǐng)域的合并,那么,為什么要合并這兩個(gè)領(lǐng)域?
 
  原因很多,但首要原因是:目前的兩個(gè)領(lǐng)域工作流程是脫節(jié)的,絕對(duì)的脫節(jié)。很多公司的開(kāi)發(fā)部門(mén)和運(yùn)維部門(mén)之間存在的深刻矛盾,其實(shí)就是這個(gè)“脫節(jié)”造成的。
 
  為了解決“脫節(jié)”問(wèn)題,需要使用到很多自動(dòng)化工具,以及自動(dòng)化維護(hù)平臺(tái)。于是架構(gòu)進(jìn)一步升級(jí):

 
  持續(xù)開(kāi)發(fā)
 
  與瀑布模型不同的是,軟件可交付成果被分解為短開(kāi)發(fā)周期的多個(gè)任務(wù)節(jié)點(diǎn),在很短的時(shí)間內(nèi)開(kāi)發(fā)并交付。
 
  這個(gè)階段包括編碼和構(gòu)建階段,并使用Git和SVN等工具來(lái)維護(hù)不同版本的代碼,以及Ant、Maven、Gradle等工具來(lái)構(gòu)建/打包代碼到可執(zhí)行文件中,這些文件可以轉(zhuǎn)發(fā)給自動(dòng)化測(cè)試系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試。
 
  持續(xù)測(cè)試
 
  在這個(gè)階段,開(kāi)發(fā)的軟件將被持續(xù)地測(cè)試Bug。對(duì)于持續(xù)測(cè)試,使用自動(dòng)化測(cè)試工具,如Selenium、TestNG、JUnit等。
 
  這些工具允許質(zhì)量管理系統(tǒng)完全并行地測(cè)試多個(gè)代碼庫(kù),以確保功能中沒(méi)有缺陷。
 
  在這個(gè)階段,使用Docker容器實(shí)時(shí)模擬“測(cè)試環(huán)境”也是首選。一旦代碼測(cè)試通過(guò),它就會(huì)不斷地與現(xiàn)有代碼集成。
 
  持續(xù)集成
 
  這是支持新功能的代碼與現(xiàn)有代碼集成的階段。由于軟件在不斷地開(kāi)發(fā),更新后的代碼需要不斷地集成,并順利地與系統(tǒng)集成,以反映對(duì)最終用戶的需求更改。
 
  更改后的代碼,還應(yīng)該確保運(yùn)行時(shí)環(huán)境中沒(méi)有錯(cuò)誤,允許我們測(cè)試更改并檢查它如何與其他更改發(fā)生反應(yīng)。
 
  Jenkins是一個(gè)非常流行的用于持續(xù)集成的工具。使用Jenkins,可以從Git存儲(chǔ)庫(kù)提取最新的代碼修訂,并生成一個(gè)構(gòu)建,最終可以部署到測(cè)試或生產(chǎn)服務(wù)器。
 
  可以將其設(shè)置為在Git存儲(chǔ)庫(kù)中發(fā)生更改時(shí)自動(dòng)觸發(fā)新構(gòu)建,也可以在單擊按鈕時(shí)手動(dòng)觸發(fā)。
 
  持續(xù)部署
 
  它是將代碼部署到生產(chǎn)環(huán)境的階段。在這里,我們確保在所有服務(wù)器上正確部署代碼。
 
  如果添加了任何功能或引入了新功能,那么應(yīng)該準(zhǔn)備好迎接更多的網(wǎng)站流量。因此,系統(tǒng)運(yùn)維人員還有責(zé)任擴(kuò)展服務(wù)器以容納更多用戶。
 
  由于新代碼是連續(xù)部署的,因此配置管理工具可以快速,頻繁地執(zhí)行任務(wù)。Puppet,Chef,SaltStack和Ansible是這個(gè)階段使用的一些流行工具。
 
  容器化工具在部署階段也發(fā)揮著重要作用。Docker和Kubernetes是流行的工具,有助于在開(kāi)發(fā),測(cè)試,登臺(tái)和生產(chǎn)環(huán)境中實(shí)現(xiàn)一致性。除此之外,它們還有助于輕松擴(kuò)展和縮小實(shí)例。
 
  持續(xù)監(jiān)控
 
  通過(guò)監(jiān)控軟件的性能來(lái)提高軟件的質(zhì)量。這種做法涉及運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)的參與,他們將監(jiān)視用戶活動(dòng)中的錯(cuò)誤/系統(tǒng)的任何不正當(dāng)行為。
 
  這也可以通過(guò)使用專用監(jiān)控工具來(lái)實(shí)現(xiàn),該工具將持續(xù)監(jiān)控應(yīng)用程序性能并突出問(wèn)題。
 
  使用的一些流行工具是Splunk、ELKStack、Nagios、NewRelic和Sensu。
 
  這些工具可幫助密切監(jiān)視應(yīng)用程序和服務(wù)器,以主動(dòng)檢查系統(tǒng)的運(yùn)行狀況。它們還可以提高生產(chǎn)率并提高系統(tǒng)的可靠性,從而降低IT支持成本。
 
  發(fā)現(xiàn)的任何重大問(wèn)題都可以向開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)報(bào)告,以便可以在持續(xù)開(kāi)發(fā)階段進(jìn)行修復(fù)。
 
  小結(jié)
 
  軟件架構(gòu)不是一蹴而就的,系統(tǒng)架構(gòu)并不是一開(kāi)始設(shè)計(jì)時(shí)就具備完整的高性能、高可用、高伸縮等特性的,它是隨著用戶量的增加,業(yè)務(wù)功能的擴(kuò)展逐漸演變完善的。
 
  在這個(gè)過(guò)程中,開(kāi)發(fā)模式、技術(shù)架構(gòu)、設(shè)計(jì)思想也發(fā)生了很大的變化,就連技術(shù)人員也從幾個(gè)人發(fā)展到一個(gè)部門(mén)甚至一條產(chǎn)品線。
 
  這就像物種的演變,從簡(jiǎn)單到復(fù)雜,但是越是復(fù)雜的生物,要生存所付出的代價(jià)也會(huì)越多。反而簡(jiǎn)單的生物存活的更久更好更成功,這就是遞弱代償。
 
  系統(tǒng)架構(gòu)越來(lái)越復(fù)雜,確實(shí)能應(yīng)付很多情況,但付出的運(yùn)維成本也會(huì)越來(lái)越大,于是又開(kāi)始將分工出去的運(yùn)維部分融合,也許過(guò)一段時(shí)間,又會(huì)出現(xiàn)新的分工,誰(shuí)知道呢?
 
  作者:李博文
 
  簡(jiǎn)介:新炬網(wǎng)絡(luò)高級(jí)工程師。精通Java開(kāi)發(fā)和運(yùn)維,開(kāi)發(fā)過(guò)運(yùn)營(yíng)商系統(tǒng),物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng),電網(wǎng)系統(tǒng),燃?xì)庀到y(tǒng),高校系統(tǒng)等大型系統(tǒng),擁有ITSS服務(wù)經(jīng)理,項(xiàng)目管理師,架構(gòu)師等認(rèn)證,擁有豐富的開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn),擅長(zhǎng)軟件開(kāi)發(fā)與運(yùn)維。

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