CI 与 CD 的区别是什么？
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本文根据张鹄干老师在〖deeplus直播：猪八戒网DevOps演进及CI/CD最佳实践〗线上分享演讲内容整理而成。（文末有回放的方式，不要错过）
一、前言
本文旨在通过对从0到1构建DevOps和从DevOps到一站式研发平台两个部分的讲解，介绍猪八戒网DevOps的实践与演进。从2016年底发布的第一个版本到如今能够完全支撑猪八戒网500+研发人员的日常研发工作，DevOps团队经历了不断的试错和改进总结。本文侧重于解决方案，更多细节可以关注八戒技术团队公众号获取，希望对即将实践DevOps和正在实践DevOps的团队有所帮助。
二、从0到1构建DevOps
1、背景介绍
2015年，历经10年步步为营，稳定发展的猪八戒网厚积薄发，迎来了业务的快速增长，随之而来的就是公司人员的壮大，研发团队从几十人扩张到了几百人，而正是人才的引入和业务增长的迫切需求，使得猪八戒网开始了一场轰轰烈烈的改革运动，而这样的运动，在过去的十年里已经搞了6次，因为公司的取经文化，我们将这样的运动称之为“腾云行动”。
而这次的腾云行动，我们主要做了两件事情：
- 第一件事是服务拆解，把庞大的单体应用根据业务划分，模块功能划分，拆解成一个个独立的小应用进行部署；
- 第二件事是服务重构，将之前由PHP编写的程序用Java重构了80%以上，同时引入以SOA为核心框架的架构体系。
而这两件事情，将交付周期从之前的月，缩短至周，甚至为天。这无疑对我们的交付能力提出了严峻的考验。
于是，经过充分的调研和准备，以及慎重的决定，在2016年第三季度，研发团队抽调了部分运维人员和开发人员组建了devops团队，这个团队的目标只有一个，那就是满足频繁的交付，随时随地地交付。
而要实现这个目标，就必须要做到以下几点：
- 构建标准化的研发流程，使整个交付过程可靠和规范。
- 能一键生成可部署工程，一来是为了避免开发重复造轮子，缩短他们的开发周期，二来是统一技术栈，规范研发，降低维护成本。
- 打造自动化的CI/CD流水线，替代人工部署，大幅度提升交付效率。
- 建立线网故障快速回滚机制，给高速生产可能出现的差错提供应对措施，提升全站可用性。
2、标准化的研发流程
我们将猪八戒网的业务拆成了一条条业务线，现在将这些业务线抽象成一条条产品线，然后产品线下面有子产品线，子产品线下面就是具体的产品，从而形成了一棵层次分明、业务清晰的产品树。
接着我们引入了产品责任制的概念，我们可以看到，每一个产品都包含了一些基本信息，这里需要注意的是，每一个产品都必须有一个产品经理，而产品经理也是有归属部门的，于是我们就得到了一条责任链，产品-产品经理-归属部门。
然后，我们又引入了工程责任制概念，同理，我们每个工程也包含了一些信息，如源码地址、开发语言、运维配置信息，以及我们的工程负责人，每个工程负责人也有归属部门，这样我们也得到了一条责任链，工程-工程负责人-归属部门。
我们现在将产品与工程关联起来，并规定每一个工程必须关联一个产品，这样就保证了每一个产品都能找到实实在在的生产源码。
而做到这些还不够，我们还需要一个东西，把这些全部穿起来，于是我们使用jira构建了四种标准的需求发布流程：
- 新产品上线流程：新产品第一次上线使用该流程，涉及需求评审，产品原型评审，安全评审，技术方案评审等
- 产品大版本迭代上线流程：产品重大变更使用该流程，涉及需求评审，产品原型评审，安全评审，技术方案评审等
- 产品功能迭代上线流程：产品功能模块日常迭代使用该流程
- bug修复流程：修复bug快速上线使用该流程
现在有了产品树、产品责任制、工程责任制，以及需求发布流程，我们最后就建立了需求-产品-工程的标准研发生产线。
3、一键生成可部署工程
要做到这点，我们需要实现四个功能：
1）创建源码仓库：根据用户填写git祖名和工程名自动创建git仓库。
2）提供各种技术栈的工程模版：根据用户填写的开发语言提供对应的工程模版，并在创建git仓库后，完成初始化，提交到git仓库。
3）生成部署配置信息：根据用户填写的基本信息和系统预设配置动态生成流水线配置信息。
4）生成配置中心信息：生成各环境配置中心信息。
4、CI/CD流水线
流水线做的其实总结起来就四件事：拉取源码，编译构建，将制品上传制品库，将制品部署到服务器。
而为了使这个过程可靠、可控以及规范，我们加入了校验任务，校验一些准入准出。
其次，再加入了测试任务，如自动化测试等。
然后就形成了这么一条流水线：
最后应用到各个环境后，便成为了以下的流水线：
流水线具有如下功能：
1）支持虚拟机容器两种发布方式
虚拟机发布，在完成编译构建之后，把生成的制品上传到文件服务器，这个文件服务器就相当于是虚拟机发布工程的制品库，文件服务器上保存了这个工程发布的历史制品版本，在上传到文件服务器后，接着会从文件服务器将制品同步到代码源，最后，虚拟机服务器上的守护进程会检测代码的代码是否发生变更，如果变更，便主动拉取代码，然后重启服务。
而容器发布，则会在编译构建完成之后，根据用户提供的dockerfile文件构建镜像，然后将镜像上传到公司内部的hub仓库，接着组装元数据，调用容器云接口，部署到k8s集群。这里的容器云是猪八戒网自己基于k8s做的二次封装，主要的功能，就是将元数据拿来处理生成deploy文件，然后调用k8s执行部署操作。
容器发布&虚拟机发布构建打包示意图
2）多分支开发，主干上线
在测试阶段，可以用各种分支进行开发测试，测试通过后，就必须合并到主干，然后用主干进行发布上线。
3）一次构建处处使用
考虑到设置的分支策略，于是我们规定，测试环境的制品只能用于测试环境使用，这样一来就需要在预发布再进行一次构建操作，而此次的制品因为是经过测试而合并到主干的代码生成的，所以认为是稳定可靠的，于是在后续的环境中，将不需要再次构建，而直接使用预发布生成的制品。
4）使用Jenkins作为后台构建作业机器
采用多master，多slave的Jenkins集群方案，其中master只做调度，slave执行确定任务，我们预先在jenkins master上创建了流水线对应的job，图中的左边是我们自研的流水线服务，用Java编写的，通过调用jenkins API触发构建，jenkins master调度slave节点执行job,然后左边的流水线服务定时调Jenkins API获取构建状态和结果，实时更新推送记录的状态和日志。
现在，我们将需求发布流程和流水线结合起来，就能得到下图所示的标准生产过程。
5、线网故障快速回滚机制
上面我们讲了流水线，现在来讲一下，如果上线出现了问题，如何进行回滚。不知道大家有没有注意到上图的一个细节，那就是在预发布的时候，有一个任务——打tag，而这个操作就是我们实现回滚的关键。
这个打tag主要做了两件事情：
- 在git上生成tag，代表此次的代码是稳定的，可以上线的；
- 保存了一条记录，代码版本和制品版本以及本次tag的记录。
现在我们看看这种情况：
比如现在我们发布了一次线上，发布的tag版本是v1.3.35，对应的代码版本是a，镜像是A，这次发布是成功的，没问题的。
然后我们又发布了一个版本到线上，v1.3.36,对应的版本是a，镜像是A，当发布到线上后，发现服务异常，于是需要进行回滚操作，选择上一次成功的版本v1.3.35,因为保存了这个版本对应的代码信息和镜像信息，所以当选择这个版本时就能找到这个正确的制品，然后触发一次流水线，就进行了回滚。整个过程可以控制到几十秒内，让线网故障导致的损失降到最低。
最后，我们看一下整个devops的生态链：
至此，我们的devops第一阶段完成。
1）带来的意义与价值：
- 研发过程标准化，责任制管理研发生产资料，交付过程更可靠；
- 提供多种工程模板，无需从零搭建工程，降低开发成本的同时，统一技术栈，规范代码研发；
- CI/CD自动化，支持高频构建(支持500+研发人员日常构建)，降低运维成本(运维同学从40人减少到10人)；
- 线网故障快速回滚，提升全站可用率。
2）不足之处：
- 流水线执行过程不够灵活，导致负载过高，耗费更多资源；
- 工程全生命周期管理缺失关键路径，大量工程处于散养状态；
- 基础服务和工具众多，需要多个平台间切换，增加开发人员负担；
- 没有高效自助执行的研发类工作流，大量实际工作需要人工处理；
- 缺乏成本管控手段，服务器成本居高不下。
三、从DevOps到一站式研发平台
我们针对以上不足做了以下改造：
1、重构流水线
1）把流水线的任务拆解成一个个独立的原子任务，并将原子人按功能划分为校验类和执行类。
2）根据工程的开发语言，发布方式，以及推送环境，预设了一套流水线任务列表。
可以看到，这里面有两种箭头，分别代码同步任务和异步任务：
- 同步任务串行执行，若失败会阻断流程；
- 异步任务并行执行，若失败，不会阻断流程。
3）自研了Jenkins rabbitMQ插件，实现流水线服务与Jenkins之间通过消息队列通信。
重构之前，前面讲到是通过调用Jenkins API的方式实现的，而重构之后，流水线服务组装好构建信息后将消息发布到队列里，jenkins 插件消费消息，然后调度slave执行任务，同时将状态和结果生成消息也发布到队列中，流水线服务消费消息更新日志和状态，这种方式极大地提升了成功率。
4）Jenkins slave节点容器化
重构之前，所有的slave节点都是虚拟机，这样就导致节点数量固定，要么造成资源浪费，要么无法满足高并发，而且维护成本较高，一旦涉及改动，需要人工更改每一个节点。
重构之后，我们利用k8s 插件，链接我们的k8s集群，创建slave节点。利用k8s特性，可动态调整节点数，既满足高并发，又不造成资源浪费，并且维护简单，一旦涉及改动，只需要重新构建slave镜像应用即可。
重构之后的流水线有如下特点：
- 流水线执行任务更加灵活，可按照实际情况动态调整执行任务，实现“因地制宜”；
- 提升了流水线执行任务的成功率，实现高可用；
- 通过k8s特性实现Jenkins slave节点动态扩缩容，满足高并发的同时，节约服务器资源。
2、工程全生命周期管理
1）工程创建阶段
定义六大工程类型，完全覆盖所有研发需求，且配置简单，一键创建。
2）工程研发阶段
根据工程类型生成配套组件，研发阶段全面赋能。
配套组件有工程权限管理、工程服务管理、工程资源管理、配置中心管理、调度任务管理、域名管理、安全管理等。
3）工程上线阶段
统一需求发布流程，cicd流水线标准生产，保证每一步的可靠性。
4）工程运行阶段
实时监控服务，多种维度的异常告警机制。
5）工程下线阶段
智能检测中心检测无用工程，360度检查工程依赖项，一键下线，操作简单。
由此我们实现了工程的全生命周期管理：
3、整合基础服务和工具
1）提供一站式查询和使用
2）提供各类工具使用文档
4、高效研发工作流
1）三步自定义工作流模版
- 首先是自定义流程信息，填写工作流的一些简单信息；
- 然后是自定义表单内容，我们提供了大量丰富的表单组件，如文本框、单选框、复选框等；
- 最后是自定义扭转节点，可以设置每个节点的经办人，如果是系统执行，则会根据工作流类型执行对应的后台任务。
有了工作流模版，我们就可以创建工作流了。
2）三步创建工作流
- 首先是选择工作流模版；
- 然后是填写表单，就是对应工作流设置的表单；
- 最后提交，即可完成工作流的创建。
3）实时记录工作流状态和执行过程
当创建完一条工作流后，这条工作流所有的执行状态以及过程都会被清晰地记录下来，如图从发起到各个节点的扭转，以及执行结果、执行时间。
4）数十种系统自动执行节点任务
如果经办人是系统，那么就会根据当前工作流类型执行对应的系统任务，我们预置了几十种系统执行任务，基本覆盖了所有的研发需求，如数据库相关操作、运维相关操作。
5）实时通知经办人和进行催办
在扭转到某个节点的时候，我们通过系统通知和用户催办，尽可能地缩短工作流的办理时间。
至此我们得到高效扭转的研发工作流。
5、研发成本管理系统
1）产品纬度统计各部门服务器成本费用。
前面我们提到，每一个工程都会关联到一个产品，而每个产品都有归属部门，由此我们便能更具产品纬度统计部门的服务器成本费用，当然，不仅是服务器成本费，也可以是其他费用，如代运维费，开发人员成本等，都可以照此计算。
2）监控每个部门的服务器成本是否超过预算，若超过预算则不允许发布上线。
至此，我们的devops第二阶段完成，总结一下成果和价值：
- 流水线2.0丰富灵活的原子任务支持各种业务场景，在支持高并发、高可用的同时，不造成资源浪费；
- 对工程进行全生命周期管理，保证研发资料100%掌控；
- 一站式管理基础服务和工具，减少开发人员负担；
- 强大高效的工作流系统，极大提升研发效率；
- 成本管理系统，在记录每一个产品的研发费用的同时，严格管控研发成本。
四、结语
DevOps实践之路还在继续，因为不同公司有不同的业务场景，而同一公司的业务也会随着时代的发展不断变化，只有适合自己的才是最好的，只有能拥抱变化的才是最好的，但万变不离其宗的，我觉得应该有以下几点：
1）DevOps应该是以提高研发效率为目标的实践，脱离了这个目标，做得再好也只是炫技。
2）DevOps应该是紧贴业务的，因为业务的不同，要求的技术架构也会有所不同，随之而来，要求的交付方式也会有所不同。
3）DevOps应该是以人为本的，我们应该尽可能地将一切繁琐的过程交给程序去执行，而人只需要“坐享其成”或者做少量的决策即可。
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