大型項目容器化改造

上一篇：(五)：C++分散式實時應用框架——微服務架構的演進

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　　虛擬化和容器化是項目雲化不可避免的兩個問題。虛擬化由於是純平臺操作，一個運行於linux操作系統的項目幾乎不需要做任何改造就可以支持虛擬化。而項目如果要支持容器化則需要做許多細緻的改造工作。容器化相對於虛擬化的優勢也相當明顯，運行於裸機性能高，秒級啟停容器，更不用說開發、測試、佈署一致的環境(DevOps理念)，以及上篇提到的微服務的能力。大家還可以找到各種文章來介紹容器化（Docker）的知識，這裡我們就不一一贅述。下麵我們會根據項目的實際情況，介紹下容器化改造會面臨的問題和解決方案。

　　一個幾十萬行c++代碼、大幾十個應用程式的大型項目進行容器化。如何對原來的代碼改造最小，甚至代碼都不需要修改。如何靜悄悄的，甚至不讓業務程式員發覺。如何將業務鏡像的體積做到最小。如何快速地製作一個業務鏡像。這些一直是困擾我們多時的問題。容器分類的時候，如果需要對代碼組織方式和架構進行調整，對於幾十萬行的項目將會是一個災難。容化改造完後，如果開發模式變化太劇烈，無可避免會面臨幾十個、上百個業務程式員重新學習適應的過程，成本驚人。業務鏡像的大小直接影響對現場更新容器方便與否的問題，特別是當項目在海外，網路速度不是很快的情況下。自動化、快速的鏡像製作是能否進行敏捷開發的關鍵。

　　一、如何開始

　　如何將一個運行於linux的項目挪到容器裡面去運行通常是遇到的第一個問題。網上找一個帶gcc編譯器和linux操作系統的基礎鏡像，基於這個鏡像可以先製作一個編譯和CI檢查（代碼檢查、運行單元測試等等）的構建鏡像。利用構建鏡像進行編譯和CI檢查，然後基於基礎鏡像製作運行鏡像，將編譯好的庫和可執行程式拷貝進去（通過Dockerfile）。這樣一個最簡單鏡像就製作好了。

　　上面方法做出來的業務鏡像可以運行，但有兩個問題，製作的時間特別長（我們項目需要一個小時）、鏡像的業務層特別大（我們項目有1個G）。兩個問題不是特別嚴重，但如果項目拿去商用就是一個很麻煩的問題。

　　二、容器分層

　　容器分層的概念是Docker的核心概念，就是支持每個容器可以“繼承”自另外一個容器。這裡的繼承跟面向對象里的繼承應該是同一個概念。這樣除了可以帶來“繼承”特性的好處，底層鏡像變動時，不需要去更新上層的鏡像，這樣就可以少更新很多東西。的確很妙，面向對象的繼承我都沒覺得有這麼好用！受這個特性影響，我們將項目用到的第三方庫單獨提出來做成一層。製作的流程也相應地變成下圖所示。

　　雖然過程多了一步，但效果也是立竿見影的，業務層的製作時間從原來1個小時縮短為12分鐘，大小也變為100M左右。

 　　三、業務容器分類

　　在Docker最佳實踐的建議裡面，建議一個容器最好只跑一種程式，或者一類程式。像原來那樣，一個容器跑幾十個進程一定是不合適的。分類清晰的容器也便於管理和進行各種操作。同時，在微服務的最佳實踐裡面，建議將項目的代碼分割成一個個的微服務。每個微服務的代碼由不同的團隊維護，各自獨立。我們先暫時不討論這種方式的優缺點。原先的項目是一個幾十萬行、幾十個程式的大項目，有幾十個人開發人員，有無數的公共模塊，每個模塊間相互引用也很普遍，每個程式由數量不等的模塊來組成。如果按上面的建議來進行Docker的業務分類，無疑會給項目帶來巨變，並且涉及組織架構的大調整，幾乎是一個不可能的任務。那麼如何做既可以對容器進行分類，又保持原有的開發模式不變。有時候察覺不到改變才是推進一項新技術的最佳方式。

　　方法其實也很簡單，容器裡面有一個叫docker-entrypoint.sh的角本，管理容器啟動後要啟動哪些進程。上面我們已經製作了一個項目統一的鏡像，在分類的時候，我們只要根據不同類型容器，修改不同的docker-entrypoint.sh來啟動不同類型的進程就可以了。要配合設置不同的環境變數，不同的配置文件等等。當然，這一切都很容易！

#!/bin/bash
set -e
supervisord

if [ "$1" = 'help' ]; then
   echo 'Tips: '
   echo 'docker xxxx bash to load the bash CLI'
   echo ''
   echo ''
   exit
fi

# use exec and gosu to trap unix signal
# application can be add here follow this sample

if [ "$1" = 'start' ]; then
   cd $HOME
   bash config_ocs.sh           
   source ~/.bash_profile
   RuleCache -C
   sleep 5
   
   bash start_clean_data.sh
   
   sleep 600 # just for test
fi

# default

exec "$@"

 未完待續……