1、What is Apollo
1.1 背景
随着程序功能的日益复杂,程序的配置日益增多:各种功能的开关、参数的配置、服务器的地址……
对程序配置的期望值也越来越高:配置修改后实时生效,灰度发布,分环境、分集群管理配置,完善的权限、审核机制……
在这样的大环境下,传统的通过配置文件、数据库等方式已经越来越无法满足开发人员对配置管理的需求。
Apollo配置中心应运而生!
Apollo(阿波罗)是携程框架部门研发的开源配置管理中心,能够集中化管理应用不同环境、不同集群的配置,配置修改后能够实时推送到应用端,并且具备规范的权限、流程治理等特性。
Apollo支持4个维度管理Key-Value格式的配置:
同时,Apollo基于开源模式开发,开源地址:https://github.com/ctripcorp/apollo
既然Apollo定位于配置中心,那么在这里有必要先简单介绍一下什么是配置。
按照我们的理解,配置有以下几个属性:
1) 配置首先是独立于程序的,同一份程序在不同的配置下会有不同的行为
2) 其次,配置对于程序是只读的,程序通过读取配置来改变自己的行为,但是程序不应该去改变配置
3) 常见的配置有:DB Connection Str、Thread Pool Size、Buffer Size、Request Timeout、Feature Switch、Server Urls等
配置贯穿于应用的整个生命周期,应用在启动时通过读取配置来初始化,在运行时根据配置调整行为
配置也有很多种加载方式,常见的有程序内部hard code,配置文件,环境变量,启动参数,基于数据库等
1) 权限控制
由于配置能改变程序的行为,不正确的配置甚至能引起灾难,所以对配置的修改必须有比较完善的权限控制
2) 不同环境、集群配置管理
同一份程序在不同的环境(开发,测试,生产)、不同的集群(如不同的数据中心)经常需要有不同的配置,所以需要有完善的环境、集群配置管理
3) 框架类组件配置管理
正是基于配置的特殊性,所以Apollo从设计之初就立志于成为一个有治理能力的配置管理平台,目前提供了以下的特性:
1)Apollo提供了一个统一界面集中式管理不同环境(environment)、不同集群(cluster)、不同命名空间(namespace)的配置
2)同一份代码部署在不同的集群,可以有不同的配置,比如zk的地址等
3)通过命名空间(namespace)可以很方便的支持多个不同应用共享同一份配置,同时还允许应用对共享的配置进行覆盖
用户在Apollo修改完配置并发布后,客户端能实时(1秒)接收到最新的配置,并通知到应用程序
所有的配置发布都有版本概念,从而可以方便地支持配置的回滚
支持配置的灰度发布,比如点了发布后,只对部分应用实例生效,等观察一段时间没问题后再推给所有应用实例
1)应用和配置的管理都有完善的权限管理机制,对配置的管理还分为了编辑和发布两个环节,从而减少人为的错误
2)所有的操作都有审计日志,可以方便的追踪问题
可以在界面上方便地看到配置在被哪些实例使用
1)提供了Java和.Net的原生客户端,方便应用集成
2)支持Spring Placeholder, Annotation和Spring Boot的ConfigurationProperties,方便应用使用(需要Spring3.1.1+)
3)同时提供了Http接口,非Java和.Net应用也可以方便的使用
1)Apollo自身提供了比较完善的统一配置管理界面,支持多环境、多数据中心配置管理、权限、流程治理等特性
2)不过Apollo出于通用性考虑,对配置的修改不会做过多限制,只要符合基本的格式就能够保存
3)在我们的调研中发现,对于有些使用方,它们的配置可能会有比较复杂的格式,而且对输入的值也需要进行校验后方可保存,如检查数据库、用户名和密码是否匹配
4)对于这类应用,Apollo支持应用方通过开放接口在Apollo进行配置的修改和发布,并且具备完善的授权和权限控制
1)配置中心作为基础服务,可用性要求非常高,这就要求Apollo对外部依赖尽可能地少
2)目前唯一的外部依赖是MySQL,所以部署非常简单,只要安装好Java和MySQL就可以让Apollo跑起来
3)Apollo还提供了打包脚本,一键就可以生成所有需要的安装包,并且支持自定义运行时参数
如下即是Apollo的基础模型:
上图是Apollo配置中心中一个项目的配置首页
用户可以通过配置中心界面方便的添加/修改配置项:
输入配置信息:
通过配置中心发布配置:
填写发布信息:
配置发布后,就能在客户端获取到了,以Java API方式为例,获取配置的示例代码如下:
Config config = ConfigService.getAppConfig();
Integer defaultRequestTimeout = 200;
Integer requestTimeout =
config.getIntProperty(“request.timeout”,defaultRequestTimeout);
通过上述获取配置代码,应用就能实时获取到最新的配置了。
不过在某些场景下,应用还需要在配置变化时获得通知,比如数据库连接的切换等,所以Apollo还提供了监听配置变化的功能,Java示例如下:
Config config = ConfigService.getAppConfig();
config.addChangeListener(newConfigChangeListener() {
@Override
publicvoid onChange(ConfigChangeEvent changeEvent) {
for (String key : changeEvent.changedKeys()) {
ConfigChange change = changeEvent.getChange(key);
System.out.println(String.format(
“Found change – key: %s, oldValue: %s, newValue: %s, changeType:%s”,
change.getPropertyName(),change.getOldValue(),
change.getNewValue(), change.getChangeType()));
}
}
});
Apollo和Spring也可以很方便地集成,只需要标注@EnableApolloConfig后就可以通过@Value获取配置信息:
@Configuration
@EnableApolloConfig
public class AppConfig {}
@Component
public class SomeBean {
@Value(“${request.timeout:200}”)
private int timeout;
@ApolloConfigChangeListener
private void someChangeHandler(ConfigChangeEvent changeEvent) {
if(changeEvent.isChanged(“request.timeout”)) {
refreshTimeout();
}
}
}
通过上面的介绍,相信大家已经对Apollo有了一个初步的了解,接下来我们深入了解一下Apollo的核心概念和背后的设计。
1)这个很好理解,就是实际使用配置的应用,Apollo客户端在运行时需要知道当前应用是谁,从而可以去获取对应的配置
2)每个应用都需要有唯一的身份标识 – appId,我们认为应用身份是跟着代码走的,所以需要在代码中配置:
Java客户端通过classpath:/META-INF/app.properties来指定appId
.Net客户端通过app.config来指定appId
1)配置对应的环境,Apollo客户端在运行时需要知道当前应用处于哪个环境,从而可以去获取应用的配置
2)我们认为环境和代码无关,同一份代码部署在不同的环境就应该能够获取到不同环境的配置
3)所以环境默认是通过读取机器上的配置(server.properties中的env属性)指定的,不过为了开发方便,我们也支持运行时通过System Property等指定,server.properties文件路径如下:
Windows:C:/opt/settings/server.properties
Linux/Mac:/opt/settings/server.properties
1)一个应用下不同实例的分组,比如典型的可以按照数据中心分,把上海机房的应用实例分为一个集群,把北京机房的应用实例分为另一个集群。
2)对不同的cluster,同一个配置可以有不一样的值,如zookeeper地址。
3)集群默认是通过读取机器上的配置(server.properties中的idc属性)指定的,不过也支持运行时通过System Property指定
1)一个应用下不同配置的分组,可以简单地把namespace类比为文件,不同类型的配置存放在不同的文件中,如数据库配置文件,rpc配置文件,应用自身的配置文件等
2)应用可以直接读取到公共组件的配置namespace,如DAL,RPC等
3)应用也可以通过继承公共组件的配置namespace来对公共组件的配置做调整,如DAL的初始数据库连接数
上图简要描述了Apollo的总体设计,我们可以从下往上看:
为什么我们采用Eureka作为服务注册中心,而不是使用传统的zk、etcd呢?我大致总结了一下,有以下几方面的原因:
首先是提供了完整的实现,并且也经受住了Netflix自己的生产环境考验,相对使用起来会比较省心。
1)我们的项目本身就使用了Spring Cloud和Spring Boot,同时Spring Cloud还有一套非常完善的开源代码来整合Eureka,所以使用起来非常方便。
2)另外,Eureka还支持在我们应用自身的容器中启动,也就是说我们的应用启动完之后,既充当了Eureka的角色,同时也是服务的提供者。这样就极大的提高了服务的可用性。
最后一点是开源,由于代码是开源的,所以非常便于我们了解它的实现原理和排查问题。
上图简要描述了Apollo客户端的实现原理:
1、客户端和服务端保持了一个长连接,从而能第一时间获得配置更新的推送。
2、客户端还会定时从Apollo配置中心服务端拉取应用的最新配置。
1)这是一个fallback机制,为了防止推送机制失效导致配置不更新
2)客户端定时拉取会上报本地版本,所以一般情况下,对于定时拉取的操作,服务端都会返回304 – Not Modified
3)定时频率默认为每5分钟拉取一次,客户端也可以通过在运行时指定System Property: apollo.refreshInterval来覆盖,单位为分钟。
3、客户端从Apollo配置中心服务端获取到应用的最新配置后,会保存在内存中
4、客户端会把从服务端获取到的配置在本地文件系统缓存一份
在遇到服务不可用,或网络不通的时候,依然能从本地恢复配置
5、应用程序可以从Apollo客户端获取最新的配置、订阅配置更新通知
前面提到了Apollo客户端和服务端保持了一个长连接,从而能第一时间获得配置更新的推送。
长连接实际上我们是通过Http Long Polling实现的,具体而言:
考虑到会有数万客户端向服务端发起长连,在服务端我们使用了async servlet(Spring DeferredResult)来服务HttpLong Polling请求。
4.4 可用性考虑
配置中心作为基础服务,可用性要求非常高,下面的表格描述了不同场景下Apollo的可用性:
场景 | 影响 | 降级 | 原因 |
某台config service下线 | 无影响 | Config service无状态,客户端重连其它config service | |
所有config service下线 | 客户端无法读取最新配置,Portal无影响 | 客户端重启时,可以读取本地缓存配置文件 | |
某台admin service下线 | 无影响 | Admin service无状态,Portal重连其它admin service | |
所有admin service下线 | 客户端无影响,portal无法更新配置 | ||
某台portal下线 | 无影响 | Portal域名通过slb绑定多台服务器,重试后指向可用的服务器 | |
全部portal下线 | 客户端无影响,portal无法更新配置 | ||
某个数据中心下线 | 无影响 | 多数据中心部署,数据完全同步,Meta Server/Portal域名通过slb自动切换到其它存活的数据中心 |
5 、Contribute to Apollo
Apollo从开发之初就是以开源模式开发的,所以也非常欢迎有兴趣、有余力的朋友一起加入进来。
服务端开发使用的是Java,基于Spring Cloud和SpringBoot框架。客户端目前提供了Java和.Net两种实现。
Github地址:https://github.com/ctripcorp/apollo
欢迎大家发起Pull Request!
PPT下载 : 开源配置中心Apollo的设计与实现 – 携程宋顺
【作者简介】宋顺,携程框架研发部技术专家。2016年初加入携程,主要负责中间件产品的相关研发工作。毕业于复旦大学软件工程系,曾就职于大众点评,担任后台系统技术负责人。本文来自宋顺在“ 携程技术沙龙——海量互联网基础架构 ”上的分享。