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【Rancher企业容器云平台】基于Docker的构建流程 (第一部分) - 持续集成及测试（上）

作者 : Usman Ismail, Bilal Sheikh (Rancher labs)

译者：雷伟VivianLei(Cloudsoar云舒网络)

Rancher Labs是一家容器技术基础设施提供商，总部位于美国硅谷，Rancher是一个高效易用的企业容器云平台。云舒网络为Rancher labs的战略合作伙伴 , 携手Rancher Labs 共同实践研究Docker容器生态圈。2016，Rancher | China 将会正式与大家见面!

在过去的一年里，我们写了很多文章，关于如何在docker上运行不同stack(译者注：在Rancher中，一个stack通常对应一个应用，它包含了一系列容器，及容器之间的关系描述)，如：Magento, Jenkins, Prometheus等。然而，容器化部署不仅仅用于定义应用stack。在本系列文章中，我们将讨论端到端的开发流程，包括在流程的各个阶段如何平衡Docker和Rancher。具体涉及到：代码构建，测试，打包，持续集成及部署，以及在生产环境中管理应用stack。您也可以同时下载本系列的电子书。

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首先，我们从代码构建开始。一般来说，代码的构建/编译不是很大的问题，因为大部分语言和编译代码的工具已很清楚，且有很完善的文档说明。然后，随着项目和团队规模增长，模块之间依赖关系变得复杂，如何确保代码质量的同时，保证代码构建的一致性和稳定性，将成为更大的挑战。在本文中，我们将讨论如何用Docker去实现CI（持续集成）和测试的最佳实践。

一.构建系统扩展带来的挑战

首先，我们来看下维护构建系统所面临的一些挑战：

第一是依赖管理：当开发人员将库集成到源代码中时，需要注意的是，如何保证项目中所有模块使用的同一个库版本，且当库版本升级时，如何能及时将新版本提交到项目中的所有模块。

第二是环境依赖管理。包括IDE及IDE配置，工具版本（如maven, python版本）及相关配置，如代码静态分析规则，代码格式化模版。环境依赖管理的麻烦在于，项目中的不同模块会有依赖冲突，与代码级冲突不同的是，模块依赖冲突更难或是不能解决。比如，最近的一个项目里，我们用fabric进行自动化部署，用s75pxd上传Artifacts到Amazon S3。不幸的是，fabric的最新版本需要python 2.7，但s75pxd需要python2.6。如要兼顾两者，我们要么切换到s75pxd beta版本，要么用fabric的老版本。

最后，每个大型项目需要面临的一个主要问题是构建时间。随着项目规模扩大、复杂性增加，需要的语言也越来越多（我当前的项目使用Java, Groovy, Python和Protocol Buffers IDL）。测试中不同组件也会相互依赖，比如，测试时不能在同一时间运行共享数据库中相同的数据（译者注：同样的系统环境，同一共享数据库，不同人员同时测试时可能会引起数据冲突，后面实例会提到如添加同一用户时，会导致用户冲突）。这样，我们需要在测试执行前确保初始状态，测试完后再清理状态。这将减慢开发进度。

二. 解决方案和最佳实现

为解决上述问题，一个好的构建系统需要达到如下要求：

· 可重复性

q能在不同的开发机器和自动构建服务器中，生成/创建有一致依赖关系的构建环境。

· 集中化管理

所有开发机器和构建服务器的构建环境，是来自于同一个代码仓库中心或服务器，且环境设置能及时更新。

· 隔离性

项目的各个子模块相互隔离，而不是相互依赖。

· 并行性

并行构建子模块，提高构建效率。

【可重复性】

大多数语言和开发框架支持自动化依赖管理。如Maven用于Java，python用pip，ruby用bundler。这些工具比较类似，当你提交一个索引文件（pop.xml, requirements.txt或gemfile）到源代码控制器中，工具会自动下载相关依赖到构建机器中。我们测试后需集中管理这些文件，并提交到源代码控制服务器中。然而，仍需管理环境依赖，如是否安装了maven, python, ruby的正确版本。Maven自动检测依赖的更新，但对pip和bundler，我们必须通过脚本来触发更新。

【集中化管理】

为了安装依赖管理工具和脚本，大部分小团队通过文档来描述。当团队扩张时，如何保持实时依赖更新将会是关键。另外，构建环境的OS和平台不同，也会引起工具的安装差异。当然，你可以用配置管理工具，如puppet或chef（译者注：puppet和chef均为跨平台配置管理工具）去管理安装包的依赖和配置文件的设置；提前测试后再提交并推送到所有开发者。同时puppet和chef也有一些不足：

1. 安装配置不简单，且完整功能的版本都是收费的;

2. 有自己单独的语言进行配置（译者注：如chef基于ruby语言）;

3. 配置管理工具不具备隔离功能，工具版本冲突和并行测试仍是一个问题;

【隔离性】

为保证组建隔离，减少构建时间，可以用虚拟机自动化系统，如vagrant（译者注：vagrant是一个基于Ruby的工具，用于创建和部署虚拟化开发环境）。vagrant 能创建并运行不同组建环境的虚拟机（盒子），这样可以保证隔离和并行测试。vagrant的配置文件提交到源代码控制器中，且推送到所有开发人员。另外，虚拟机（盒子）能用于测试，部署到Atlas，便于开发人员下载。不足在于：

1. 将需要更高层次的配置描述去设置vagrant；

2. 虚拟机也是一个非常重量级的隔离解决方案：虽然只需要一个测试运行环境或编译环境，但每个虚拟机运行了一个完整的OS和网络栈，还需提前分配内存和磁盘资源；

尽管有各种问题，用依赖管理工具（maven, pip, rake），配置管理工具(puppet, chef) 和虚拟化工具（vagrant），也能建立一个稳定、集中管理的构建系统，不是所有的项目都需要所有这些工具，但是任何长时间运行的大项目都需要自动化到这个程度。

三. 利用Docker进行系统构建

无需投入大量时间和资源，Docker和其生态系统能帮助我们支持上述工具。在本节中，我们将通过如下步骤来为应用创建集中化构建环境。

1. 集中化构建环境

2. 用docke打包应用

3. 用Docker compose生成构建环境

在本文及后续的文章中，为方便描述，我们将使用go-messenger作为示例应用。

在github上下载此应用。此系统的主要数据流如下图所示，由两个组件构成：RESTful认证服务器，用Golang所写；会话管理，用于接收来自客户端的TCP长连接和客户端之间的路由信息。本文将重点关注RESTful认证服务（go-auth）。它包含了多个无状态的web服务器和数据库集群，数据库集群用于存储用户信息。

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集中化构建系统

首先，需要创建一个包含了构建系统所需工具的容器镜像，此镜像的dockerfile如下所示，也可在此处下载。因为应用是用Go所写，所以我们是基于官方的golang镜像，安装了godep依赖管理工具。如果你的项目是用java语言，同样你可以基于java基本镜像，安装maven来代替godep。

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然后添加一个编译脚本，包含了构建和测试代码的过程。脚本如下所示：

1. 使用godep restore下载依赖包；

2. 用go fmt格式化源码；

3. 用go test运行测试；

4. 用go build编译项目；

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为确保可重复性，我们用docker构建一个有版本的容器镜像，可以从Dockerhub上下载此镜像，或通过Dockerfile构建。至此，所有的开发人员（和构建机器）都能通过此容器，用以下命令来构建任何go工程。

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上面这条命令，我们运行了一个docker，镜像为usman/go-builder，版本1.4。且通过－v 将源代码mount到容器中，通过－e 配置了环境变量SOURCE_PATH。在此示例工程中，为测试go-builder，你可用以下命令来产生一个名为 go-auth的可执行文件，存放于go-auth工程的root目录下：

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隔离构建工具带来的另一个好处是，可以很容易更换构建工具和其配置。如在上面的例子里，我们用的是golang1.4，用以上命令将go-build:1.4更改为go-build:1.5，可以很快测试本工程中是否能使用golang1.5。

为集中管理镜像，我们可以将此构建容器的最新版本设置为固定版本，这样所有开发者可直接使用go-builder:latest 来构建源代码。如果工程中用到构建工具的不同版本，使用不同的容器构建即可，不用担心在一个构建环境管理多个版本的问题。比如，用支持多版本的官方python镜像，可以解决前面的python问题（译者注：上文所描述的fabric和s75pxd对python不同版本的依赖问题：“fabric的最新版本需要python 2.7，但s75pxd需要python 2.6”）。

用Docker打包应用

如果你想将二进制打包到容器，添加如下内容的 Dockerfile，运行“docker build -t go-auth”即可。在dockerfie中，将二进制输出到一个新的容器；暴露9000端口来接入连接；配置运行二进制的入口参数。因为Go二进制是自包含的，我们用现有ubuntu镜像即可。如你的项目需要一些依赖包，也可一同打包进容器。如生产一个war文件时就用tomcat容器。

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用Docker compose创建build环境

到现在为止，我们已经完成项目构建、实现可重复性、集中管理且隔离各种组件。我们还可以将构建流程扩展到集成测试中，这也突出了docker并行化加速构建的能力。

测试不能并行的一个主要原因在于共享数据库。在本示例项目中，用MySQL存储用户信息，也存在着类似的问题。测试新用户注册时，第一次测试注册新用户，当运行第二次测试时，由于注册相同的用户而导致用户冲突错误。这就只能在完成一次测试后，清空注册用户再开始新一轮测试。

为设置隔离的并行构建，我们可以定义docker compose模版（docker-compose.yml），如下所示。其中定义了一个数据库服务，使用MySQL官方镜像并配置了一些环境变量。然后产生了一个GoAuth服务，用已将应用打包的容器，并将数据库容器连接到此容器中。

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通过运行docker-compose up，先将应用环境跑起来，然后通过运行如下curl命令来模拟集成测试，第一次运行会返回200表示成功，第二次将返回409表示冲突。最后，运行docker-compose rm来清理应用环境。

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为了运行应用多个相互独立的版本，需要更新docker compose模版，添加相同配置的服务database1和Goauth1，Goauth1唯一需要更改的是端口从9000:9000到9001:9000，保证应用暴露的端口不相冲突。完整的模版可在此下载。当再运行docker-compose up时，就能并行的运行两个集成测试了。同样的，当工程有多个独立的子模块时，此并行化的方式也可用于加速构建系统中，如多模块的maven工程。

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（未完待续）

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