KubeSphere 助力提升研发效能的应用实践分享

作者：卢运强，主要从事 Java、Python 和 Golang 相关的开发工作。热爱学习和使用新技术；有着十分强烈的代码洁癖；喜欢重构代码，善于分析和解决问题。原文链接。

我司从 2022 年 6 月开始使用 KubeSphere，到目前为止快一年时间，简要记录下此过程中的经验积累，供大家参考。

背景

公司当前有接近 3000 人的规模，主要业务为汽车配套相关的软硬件开发，其中专门从事软件开发约有 800 人，这其中 Java 开发的约占 70%，余下的为 C/C++ 嵌入式和 C# 桌面程序的开发。

在 Java 开发部分，约 80% 的都是 Java EE 开发，由于公司的业务主要是给外部客户提供软硬件产品和咨询服务，在早期公司和部门更关注的是如何将产品销售给更多的客户、获得更多的订单和尽快回款，对软件开发流程这块没有过多的重视，故早期在软件开发部分不是特别规范化。软件开发基于项目主要采用敏捷开发或瀑布模型，而对于软件部署和运维依旧采用的纯手工方式。

随着公司规模的扩大与软件产品线的增多，上述方式逐渐暴露出一些问题：

存在大量重复性工作，在软件快速迭代时，需要频繁的手工编译部署，耗费时间，且此过程缺乏日志记录，后续无法追踪审计；
缺乏审核功能，对于测试环境和生产环境的操作需要审批流程，之前通过邮件和企业微信无法串联；
缺乏准入功能，随着团队规模扩大，人员素质参差不齐，需要对软件开发流程、代码风格都需要强制固化；
缺乏监控功能，后续不同团队、项目采用的监控方案不统一，不利于知识的积累；
不同客户的定制化功能太多（logo，字体，IP 地址，业务逻辑等），采用手工打包的方式效率低，容易遗漏出错。

在竞争日益激烈的市场环境下，公司需要把有限的人力资源优先用于业务迭代开发，解决上述问题变得愈发迫切。

选型说明

基于前述原因，部门准备选用网络上开源的系统来尽可能的解决上述痛点，在技术选型时有如下考量点：

采用尽量少的系统，最好一套系统能解决前述所有问题，避免多个系统维护和整合的成本；
采用开源版本，避免公司内部手工开发，节约人力；
安装过程简洁，不需要复杂的操作，能支持离线安装；
文档丰富、社区活跃、使用人员较多，遇到问题能较容易的找到答案；
支持容器化部署，公司和部门的业务中自动驾驶和云仿真相关的越来越多，此部分对算力和资源提出了更高的要求。

我们最开始采用的是 Jenkins，通过 Jenkins 基本上能解决我们 90% 的问题，但依旧有如下问题影使用体验:

对于云原生支持不太好，不利于部门后续云仿真相关的业务使用；
UI 界面简陋，交互方式不友好(项目构建日志输出等)；
对于项目，资源的权限分配与隔离过于简陋，不满足多项目多部门使用时细粒度的区分要求。

在网络上查找后发现类似的工具有很多，经过初步对比筛选后倾向于 KubeSphere、Zadig 这 2 款产品，它们的基本功能都类似，进一步对比如下：

	KubeSphere	Zadig
云原生支持	高	一般
UI 美观度	高	一般
GitHub Star	12.4k	2k
社区活跃度	高	一般

经过对比，KubeSphere 较为符合我们的需求，尤其是 KubeSphere 的 UI 界面十分美观，故最终选定 KubeSphere 作为部门内部的持续集成与容器化管理系统！

至此，部门内部经历了手工操作->Jenkins->KubeSphere这 3 个阶段，各阶段的主要使用点如下：

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实践过程

KubeSphere 在公司内部的整体部署架构如下图所示，其作为最顶层的应用程序直接与使用人员交互，提供主动/定时触发构建、应用监控等功能，使用人员不必关心底层的 Jenkins、Kubernetes 等依赖组件，只需要与 Gitlab 和 KubeSphere 交互即可。

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持续集成

初始实现

在最初的尝试阶段只规划了 4 套环境:dev(开发环境)、sit(调试环境)、test(测试环境)、prod(生产环境)。

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出于简化使用与维护的考虑，计划对每个工程模块只维护一条流水线，通过构建时选择不同的环境参数来实现定制化打包与部署。

KubeSphere 和 Kubernetes 目前在部门是以单机版形式安装的，故对于不同环境的区分主要是通过分配不同端口来实现，具体实现时需要能在 Jenkins 和 Kubernetes 的 yaml 文件中都能动态的获取对应的端口参数和项目名称，参考实现代码如下：

在基于Groovy的script中根据选择环境动态分配相关端口

switch(PRODUCT_PHASE) {
    case "sit":
        env.NODE_PORT = 13003
        env.DUBBO_PORT = 13903
        break
    case "test":
        env.NODE_PORT = 14003
        env.DUBBO_PORT = 14903
        break
    case "prod":
        env.NODE_PORT = 15003
        env.DUBBO_PORT = 15903
        break
}

script中读取参数
```
print env.DUBBO_IP
```

shell中读取参数

docker build -f kubesphere/Dockerfile \
-t idp-data:$BUILD_TAG  \
--build-arg  PROJECT_VERSION=$PROJECT_VERSION \
--build-arg  NODE_PORT=$NODE_PORT \
--build-arg  DUBBO_PORT=$DUBBO_PORT \
--build-arg PRODUCT_PHASE=$PRODUCT_PHASE .

yaml文件中读取参数

spec:
  ports:
    - name: http
      port: $NODE_PORT
      protocol: TCP
      targetPort: $NODE_PORT
      nodePort: $NODE_PORT
    - name: dubbo
      port: $DUBBO_PORT
      protocol: TCP
      targetPort: $DUBBO_PORT
      nodePort: $DUBBO_PORT
  selector:
    app: lucumt-data-$PRODUCT_PHASE
  sessionAffinity: None
  type: NodePort

运行效果类似下图：

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详细内容请参见KubeSphere 使用心得。

环境扩容

基于前述方式搭建的 4 套环境一开始使用较为顺利，但随着项目的推进以及开发人员的增多，同时有多个功能模块需要并行开发与测试，导致原有的 4 套环境不够用。经过一番摸索后，实现了结合 Nacos在 KubeSphere 中动态配置多套环境功能，通过修改 Nacos 中的JSON配置文件可很容易的从 4 套扩展为 16 套甚至更多。

结合项目实际情况以及避免后续再次修改 KubeSphere 流水线，为了实现灵活的配置多套环境，制定了如下 2 个规则：

端口信息存放到配置文件中，KubeSphere 在构建时去流水线读取相关配置
当需要扩展环境或修改端口时，不需要修改 KubeSphere 中的流水线，只需要修改对应的端口配置文件即可

由于项目中采用 Nacos 作为配置中心与服务管理平台，故决定采用 Nacos 作为端口的配置中心，实现流程如下：

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基于上述流程，在具体实现时面临如下问题：

利用 Groovy 代码获取 Nacos 中特定的端口 JSON 配置文件，并能动态解析；
利用 Groovy 代码根据输入输入参数动态的获取 Nacos 中对应的 namespace；
由于环境的增多，不可能每套环境都准备一个 YAML 文件，此时需要动态的读取并更新 YAML 文件。

由于 Jenkins 默认不支持 JSON、YAML 的解析，需要在 Jenkins 中预先安装 Pipeline Utility Steps插件，该插件提供了对 JSON、YAML、CSV、PROPERTIES 等常见文件格式的读取与修改操作。

JSON 文件设计如下，通过 env、server、dubbo 等属性记录环境和端口信息，通过 project 来记录具体的项目名称，由于配置文件中的 key 都是固定的，后续 Groovy 解析时会较为方便，在需要扩展环境时只需要更新此 JSON 文件即可。

{
    "portConfig":[
        {
            "project":"lucumt-system",
            "ports":[
                {
                    "env":"dev-1",
                    "server":12001,
                    "dubbo":12002
                },
                {
                    "env":"dev-2",
                    "server":12201,
                    "dubbo":12202
                }
            ]
        },
        {
            "project":"lucumt-idp",
            "ports":[
                {
                    "env":"dev-1",
                    "server":13001,
                    "dubbo":13002
                },
                {
                    "env":"dev-2",
                    "server":13201,
                    "dubbo":13202
                }
            ]
        }
    ]
}

Nacos Open Api 中可知查询 namespace 的请求为 /nacos/v1/console/namespaces，查询配置文件的请求为 /nacos/v1/cs/configs，基于 Groovy 的读取代码如下：

response = sh(script: "curl -X GET 'http://xxx.xxx.xxx.xxx:8848/nacos/v1/console/namespaces'", returnStdout: true)
jsonData = readJSON text: response
namespaces = jsonData.data
for(nm in namespaces){
    if(BUILD_TYPE==nm.namespaceShowName){
        NACOS_NAMESPACE = nm.namespace
    }
}

response = sh(script: "curl -X GET 'http://xxx.xxx.xxx.xxx:8848/nacos/v1/cs/configs?dataId=idp-custom-config.json&group=idp-custom-config&tenant=0f894ca6-4231-43dd-b9f3-960c02ad20fa'", returnStdout: true)
jsonData = readJSON text: response
configs = jsonData.portConfig
for(config in configs){
    project = config.project
    if(project!=PROJECT_NAME){
       continue
    }
    ports = config.ports
    for(port in ports){
        if(port.env!=BUILD_TYPE){
            continue
        }
        env.NODE_PORT = port.server
	}
}

动态更新 yaml 文件

yamlFile = 'src/main/resources/bootstrap-dev.yml'
yamlData = readYaml file: yamlFile
yamlData.spring.cloud.nacos.discovery.group = BUILD_TYPE
yamlData.spring.cloud.nacos.discovery.namespace = NACOS_NAMESPACE
yamlData.spring.cloud.nacos.config.namespace = NACOS_NAMESPACE
sh "rm $yamlFile"

writeYaml file: yamlFile, data: yamlData

详细内容请参见利用 Nacos 与 KubeSphere 创建多套开发与测试环境。

扩展功能

在项目构建时添加审核功能，对于 test 和 prod 环境必须经过相关人的审核才能进行后续构建流程，避免破坏相关版本的稳定性。
在 KubeSphere 的容器组页面可以查看 pod 节点的 CPU 和内存消耗，可初步满足对代码潜在性能问题的排查。
在项目构建完成时发送邮件通知给相关人。

外部部署

部门内部的软件最终都会销售并交付给相关客户，由于客户网络与公司网络不通以及代码保密等要求，无法在客户现场使用原有的 Jenkins 流水线进行部署交付。基于此部门采取折中方案：在公司内部通过 KubeSphere 进行编译打包，导出 Docker 镜像，拷贝到客户处然后基于 Docker 镜像部署运行,具体请参见如下链接:

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使用协助

在使用过程中确实遇到了不少问题，主要通过如下三条途径解决:

阅读官方文档，根据文档说明操作；
若官网文档没有，则去用户论坛查看是否有人遇到类似问题或直接发帖；
通过微信群寻求协助。

根据部门使用经验，90% 的问题可通过官方文档或用户论坛获得答案。

使用效果

部分同事习惯于原始的手工操作或基于 Docker 部署，导致在推广过程中受到了一定的阻力，部门内部基于充分沟通和逐步替换的方式引导相关同事来慢慢适应。经过约一年的时间磨合，大家都认可了拥抱云原生和 KubeSphere 给我们带来的便利，使用过的同事都说很香!

对我司而言，有如下几个方面的提升:

研发人员几乎不用耗费时间在软件的部署和监控上，节省约 20% 时间，产品迭代速度更快；
定制化的功能通过脚本实现，彻底杜绝了给客户交付软件时由于人工疏漏导致的偶发问题，在提高软件交付质量的同时也提升了客户我司的认可度；
软件开发、测试流程更规范，通过在 Jenkins 流水线强制添加各种规范检查和审核流程，实现了软件研发的规范统一，代码质量更高，更利于扩展维护，同时也在一定程序上减少了由于人员流失/变更对项目造成的影响；
基于 KubeSphere 的云原生部署结合 Nacos 可以更快速的分配多套环境，有效的实现了开发、测试、生产环境的隔离，在云仿真相关的业务场景中可基于业务场景更方便的对 pod 进行监控与调整，前瞻性的业务研发开展更顺利。

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未来规划

结合公司与部门的实际情况，短期的规划依然是完善基于 Jenkins 的 CI/CD 使用来完善打包与部署流程，部门内部在进行全面 web 化，基于此中长期拥抱云原生。

接入企业微信，将构建与运行结果随时通知相关人，构建结果与项目监控更实时；
将部门内部基于 Eclipse RCP 的桌面应用程序通过 Jenkins 实现标准化与自动化的构建；
将底层的 Kubernetes 从单机升级为集群，支持更多 pod 的部署，支持公司内部需要大量 pod 并发运行的云仿真项目；
部门内部的 web 项目全部通过 KubeSphere 构建部署，完善其使用文档，挖掘 KubeSphere 在部门业务中新的应用场景（如对设计文档、开发文档、bug 修复的定时与强制检查通知等）。

本文由博客一文多发平台 OpenWrite 发布！

原文链接：https://www.cnblogs.com/kubesphere/p/17336223.html

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背景

选型说明

实践过程

持续集成

初始实现

环境扩容

扩展功能

外部部署

使用协助

使用效果

未来规划

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