持续集成对于微服务的意义：拆之前要先解决合的问题
一、持续集成对于微服务的意义：拆之前要先解决合的问题
在很多微服务化的文章中，很少会把持续集成放在第一篇，因为大多数的文章都会将如何拆的问题，例如拆的粒度，拆的时机，拆的方式。
为什么需要拆呢？因为这是人类处理问题的本质方式：将一个大的复杂问题，变成很多个小问题解决。
所以当一个系统复杂到一定程度，当维护一个系统的人数多到一定程度，解决问题的难度和沟通成本大大提高，因而需要拆成很多个工程，拆成很多个团队，分而治之。
然而当每个子团队将子问题解决了，整个系统的问题就解决了么？你可以想象你将一辆整车拆成零件，然后再组装起来的过程，你就可以想象拆虽然不容易，合则更难，需要各种标准，各种流水线，才能将零件组装称为车。
我们先来回顾一下拆的过程。
最初的应用大多数是一个单体应用：
单体应用
一个Java后端，后面跟一个数据库，基本上就搞定了。
随着系统复杂度的增加，首先Java程序需要做的是纵向的拆分。
纵向拆分
- 首先最外面是一个负载均衡，接着是接入的Nginx，做不同服务的路由。
- 不同的服务拆成独立的进程，独立部署，每个服务使用自己的数据库和缓存，解决数据库和缓存的单点瓶颈。
- 数据库使用一主多从的模式，进行读写分离，主要针对读多写少的场景。
- 为了承载更多的请求，设置缓存层，将数据缓存到Memcached或者Redis中，增加命中率。
- 当然还有些跨服务的查询，或者非结构化数据的查询，引入搜索引擎，比关系型数据库的查询速度快很多。
服务化架构
在高并发情况下，仅仅纵向拆分还不够，因而需要做真正的服务化。
一个服务化的架构如图所示。
- 首先是接入层，这一层主要实现API网关和动态资源和静态资源的分离及缓存，并且可以在这一层做整个系统的限流。
- 接下来是Web层，也就是controller，提供最外层的API，是对外提供服务的一层。
- 下面是组合服务层，有时候被称为编排层，compose层，是实现复杂逻辑的一层。
- 下面是基础服务层，是提供原子性的基本的逻辑的一层，他下面是缓存，数据库。
- 服务之间需要治理，需要相互发现，所以一般会有dubbo或者springcloud一样的框架。
- 对所有的服务，都应该有监控告警，及时发现异常，并自动修复或者告警运维手动修复。
- 对于所有的服务的日志，应该有相同的格式，收集到一起，称为日志中心，方便发现错误的时候，在统一的一个地方可以debug。
- 对于所有的服务的配置，有统一的管理的地方，称为配置中心，可以通过修改配置中心，下发配置，对于整个集群进行配置的修改，例如打开熔断或者降级开关等。
通过简单的描述，大家可以发现，从一个简单的单体应用，变成如此复杂的微服务架构，除了关心怎么拆的问题，还必须关注：
- 如何控制拆的风险
- 如何保证代码质量
- 如何保证功能不变，不引入新的Bug
答案当然就是集成，从一开始就集成，并且不断的集成，反复的将拆分的模块重新组合，看看是否能够顺利组合起来，并且保证功能的不变。
要是不没事儿就组合一下，天知道几个月以后还能不能合的起来。
别忘了程序是人写的，你和你媳妇长时间不沟通都对不上默契，别说两个程序员了。
二、持续集成就是不断的尝试在一起
集成就是在一起。
集成的逻辑
为什么需要一个统一的代码仓库Git来做代码管理呢？是为了代码集成在一起。
为什么需要进行构建build呢？就是代码逻辑需要集成在一起，编译不出错。
为什么要单元测试呢？一个模块的功能集成在一起能够正确工作。
为什么需要联调测试Staging环境呢？需要将不同模块之间集成在一起，在一个类生产的环境中进行测试。最终才是部署到生产环境中，将所有人分开做的工作才算真正的合在了一起。
持续集成解决的问题
持续集成就是制定一系列流程，或者一个系列规则，将需要在一起的各个层次规范起来，方便大家在一起，强迫大家在一起。
三、持续集成，持续交付，持续部署，敏捷开发，DevOps都啥关系？
这些概念都容易混淆，他们之间是什么关系呢？
持续
集成，持续交付，持续部署，敏捷开发，DevOps的关系
敏捷开发Agile是一种开发流程，是一种快速迭代的开发流程，每个开发流程非常短，长到一个月，短到两个星期，就会是一个周期，在这个周期中，每天都要开会同步，每天都要集成。正是因为周期短，才需要持续的做这件事情，如果一个开发周期长达几个月，则不需要持续的集成，最后留几个星期的集成时间一起做也是可以的，但是这样就不能达到互联网公司的快速迭代，也是我们常常看到传统公司的做法。
持续集成往往指对代码的提交，构建，测试的过程，也就是上述的在一起的过程。
持续交付是指将集成好的交付物，例如war，jar，或者容器镜像，部署在联调环境，或者预发环境的过程。
持续部署是指将交付物持续部署在生产环境的过程。
我们常说CICD，CD有时候指的是Delivery交付，有的是指Deployment部署，对于非生产环境，自动部署是没有问题的，对于生产环境，往往还是需要有专人来进行更为严肃的部署过程，不会完全的自动化。
接下来就是DevOps，DevOps不只是CICD，除了技术和流程，还包含文化。例如容器化带来的一个巨大的转变是，原来只有运维关心环境的部署，无论是测试环境，还是生产环境，都是运维搞定的，而容器化之后，需要开发自己写Dockerfile，自己关心环境的部署。因为微服务之后，模块太多了，让少数的运维能够很好的管理所有的服务，压力大，易出错，然而开发往往分成很多的团队，每个模块自己关心自己的部署，则不易出错，这就需要运维一部分的工作让研发来做，需要研发和运维的打通，如果公司没有这个文化，研发的老大说我们不写Dockerfile，则DevOps是搞不定的。
四、从一个持续集成的日常，看上述的几个概念如何实践
持续集成的流程
这是一个持续集成的流程，但是运行起来更加的复杂。
首先，项目开发的流程使用的是Agile，用常见的Scrum为例子。
Scrum
每天早上第一件事情，就是开站会standup meeting，为什么要站着呢？因为时间不能太长，微服务的一个模块，大概需要5-9人的团队规模，如果团队规模太大了，说明服务应该进行拆分了，这个团队规模，是能够保证比较短的时间之内过完昨天的状态的。
一定要大家一起开，而不要线下去更新Jira，虽然看起来一样，但是执行起来完全不一样。只有大家一起开，一起看燃尽图，一起说我昨天做了什么，今天打算做什么，有什么阻碍，才能够让大家都了解情况，不要期望大家会去看别人的Jira，经验告诉你，不会的。
而且这个站会对于开发是比较大的压力，例如你的一个功能block了依赖方的开发，在会议上会暴露出来，大家都知道这件事情了，一天block，两天block，第三天你都不好意思去说了，这会强迫你将大任务，比如原来写1周干一件什么事情，写成小时级别，这样每天你都有的说，昨天完成了一个task，而不是周只在那里说干同样一件事情，而且一旦有了block，team lead会知道这件事情，会帮你赶紧解决这个事情，推进整个项目的进展。让一个技术人员在团队面前承认这件事情我尝试了几天，的确搞不定了，也是一种压力。
站会中的内容其实在前一天晚上就要开始准备了。
持续集成要求每天都提交代码，这样才能降低代码集成的风险，不能埋头写一周一起提交，这样往往集成不成功。怎么样才能鼓励每天都提交代码呢？一个就是第二天的站会，你这个功能代码提交了，单元测试通过了，第二天才能说做完了，否则不算，这就逼得你，将大任务拆成小任务，每天都多次提交。
而且Git的提交方式，是后提交者有责任去merge，保证代码的编译通过和测试通过，你会发现，如果你不及时提交，等你改了一大片代码，别人都提交完了，这一大片的冲突都是你来merge，测试用例不通过的你来fix，所以逼的你有一个小的功能的改动，就尽早提交，pull一下发现没有人提交，赶紧提交。
提交不是马上进入主库，而是需要代码审核，这是把控代码质量的重要的环节。
代码质量的控制往往每个公司都有文档，甚至你可以从网上下载一篇很长很长的Java代码规范。但是我们常常看到的例子是，规范是有，但是虱子多了不咬人，规范太多的，谁也记不住，等于没有规范。
所以建议将复杂的规范通过项目组内部的讨论，简化为简单的10几条军规，深入人心，大家都容易记住，并且容器执行。
代码审核往往需要注意下面的几方面：
- 代码结构：整个项目组应该规定统一的代码组织结构，使得每个开发拿到另一个人的代码，都能看的熟悉的面孔。这也是scrum中提倡的每个开发之间是可替代的，当一个模块有了阻碍，其他人是可以帮上忙的。至于核心的逻辑，估计审核人员也来不及细看，这不要紧，核心逻辑是否通过，不能靠眼睛，要靠测试。
- 有没有注释，尤其是对外的接口，应该有完善的注释，方便自动生成接口文档。
- 异常的处理，是否抛出太过宽泛的异常，是否吞掉异常，是否吞掉异常的日志等。
- 对于pom是否有修改，引入了新的jar。
- 对于配置文件是否有修改，对外访问是否设置超时
- 对于数据库是否有修改，是否经过DBA审核
- 接口实现是否幂等，因为Dubbo和springcloud都会重试接口。接口是否会升级，是否带版本号
- 是否有单元测试
当然还有一些不容易一眼看出来的，可以通过一段时间通过统一的代码review，来修改这些问题：
- 某个类代码长度过长
- 设计是否合理，高内聚低耦合
- 数据库设计是否合理
- 数据库事务是否使用合理
- 代码是否有明显的阻塞
代码审核完毕之后提交上去之后，一个是要通过静态代码审查，可以发现一些可能带来代码风险的问题，例如异常过于宽泛等。
在就是要通过单元测试。我们应该要求每个类都要有单元测试，并且单元测试覆盖率要达到一定的指标。单元测试要有带Mock的模块内的集成测试。
在编译过程中会触发单元测试，单元测试不通过，已经代码覆盖率，都会统计后发邮件，抄送所有的人，这对于研发来讲又是一个压力。
当有一天你的提交break掉了测试，或者代码覆盖率很低，则就像通报批评一样，你需要赶紧去修改。
单元测试完毕之后，就会上传成果物，或者是war或者是jar，一般会用nexus，因为有版本号，有md5，可以保证安装在环境中的就是某个版本的某个包，我们还遇到过有使用FTP的，这样一个是很难保证版本号的维护，升级和回滚比较难弄，另一个是没有md5，很可能包不完整都有可能的，而且一旦发生，很难发现。
如果使用了容器，则还需要编译Dockerfile，使用Docker镜像作为交付，能够实现更好的环境一致性，保证原子的升级和回滚。
每天下班前，当天的代码需要提交到库中去，晚上会做一次统一的环境部署和集成测试。
每天晚上凌晨，会有自动化的脚本将Docker镜像通过编排部署一个完整的环境，然后跑集成测试用例，集成测试用例应该是基于API的，很多的公司是基于UI的，这样由于UI变化太快，还有UI不能覆盖所有的场景，所以还是建议UI和API分离，通过API进行集成测试，有了每天的测试，才能保证每天晚上的版本都是可以交付的版本，也保证我们微服务拆分的时候，尽管改了很多，不会因为新的修改，破坏掉原来能够通过的测试用例，保证不会有了新的，坏了旧的。
这个集成测试或者叫回归测试每天晚上都做，都是在一个全新的环境中，这就是持续部署和持续交付。
如果某一天测试不通过，则会发出邮件来，是因为当天谁的哪个提交，导致测试不通过，抄送所有人，这是另一个压力。
所以第二天的站会上，昨天你完成了哪些功能，是否提交了，是否完成了单元测试，是否通过了集成测试，就都知道了，你需要给大家一个解释，然后进入到新一天的开发。
到了两周，一个周期完毕，可以上线到生产环境了，可以通知有权限的运维进行操作，但是也是通过自动化的脚本进行部署的。
这就是整个过程，层层保证质量，从中可以看到，敏捷开发，持续集成，持续交付，持续部署，DevOps是互相联系的，少了任何一个，整个流程都玩不转。
五、有关代码结构
代码结构往往包括：
- API接口包
- 访问外部服务包
- 数据库DTO
- 访问数据库包
- 服务与商务逻辑
- 外部服务
如果使用Dubbo RPC，则API接口往往在一个单独的jar里面，被服务端和客户端共同依赖，但是使用了springcloud的restful方式就不用了，只要在各自的代码里面定义就可以了，会变成json的方式传递，这样的好处是当jar有多个版本依赖，需要升级的时候，关系非常复杂，难以维护，而json的方式比较好的解决了这个问题。
这个模块提供了哪些接口，只要到API接口这个package下面找就可以了。因为无论是Dubbo还是springcloud，接口的调用都会重试，因而接口需要实现幂等。
访问外部服务的包，这将所有对外的访问独立出来，好处一是可以抽象出来，在服务拆分的时候，可能会用到，例如原来支付的逻辑在下单的模块中，要讲支付独立出来，则会有一个抽象层，涉及到老的支付方式，还是调用本模块中的逻辑，涉及到新接入的支付方式使用远程调用，有了这一层方便的多。好处二是可以实现熔断，当被调用的服务不正常的时候，在这里可以返回托底数据。好处三是可以实现Mock，这样对于单元测试来讲非常好，不用依赖于其他服务，就可以自己进行测试。
DTO和访问数据库的包，看到了这些数据结构，会帮助程序员快速掌握代码逻辑，不知道大家有没有这个体验，你去看一个开源软件的代码，首先要看的是他的数据结构，数据结构和关系看懂了，代码逻辑就比较容易懂了，如果数据结构没看懂，则光看逻辑，就容易云里雾里的。
还有就是核心的代码逻辑和对接口的实现。在这里面是软件代码设计的内功所在，但是却不是流程能够控制的。
六、有关接口设计规范
上面也说过了，Dubbo和Springcloud会对接口进行重试，因而接口需要保持幂等。也即多次调用，应该产生一致的结果，例如转账1元，因为调用失败或者超时重试的时候，最终结果还应该是转账1元，而非调用两次变成转账2元。
- 幂等判断尽量提前，可以使用ID作为判断条件。
- 接口的实现应该尽量避免阻塞，可以使用异步方式提升性能。
- 接口应该包括能够区分不同情况的异常，而非抛出宽泛的Exception，不能吞掉异常。
- 接口的实现要有足够的容错性，以及对不同版本的兼容性。当要引入新接口的时候，使用先添加，后删除的方式。
- 接口应该有良好的注释。
七、有关代码设计
对于代码的设计，这里常说的就是SOLID原则。
- S是单一责任原则，如果你的代码中有一个类行数太长，可能你需要重新审视一下，是不是这个类承担了过多的责任。
- O是开放关闭原则，比较拗口，对扩展开放，对修改关闭。思想是对于代码的直接修改是非常危险的事情，因为你不知道这段代码原来被谁用了，而且当时候用的时候，面临的情况都是怎样的。因而不要贸然修改一段代码，而是选择用接口进行调用，用实现进行扩展的方式进行。当你要实现一段新的功能的时候，不要改原来的代码，也不要if-else，而是应该扩展一种实现，让原来的调用的代码逻辑还是原来的，在新的情况下使用新实现的代码逻辑。
- L是里氏替换原则，如果基于接口进行编程，则子类一定要能够扩展父类的功能，如果不能，说明不应该继承与这个接口。例如你的实现的时候，发现接口中有一个方法在你这里实在对应不到实现，不是接口设计的问题，就是你不应该继承这个接口，绝不能出现not implemented类似之类的实现方法。
- I是接口隔离原则，接口不应该设计的大而全，一个接口暴露出所有的功能，从而使得客户端依赖了自己不需要的接口或者接口的方法。而是应该讲接口进行细分和提取，而不应该将太过灵活的参数和变量混杂在一个接口中。
- D是依赖倒置原则，A模块依赖于B模块，B模块有了修改，反而要改A，就是依赖的过于紧密的问题。这就是常说的，你变了，我没变，为啥我要改。如果基于抽象的接口编程，将修改隐藏在后面，则能够实现依赖的解耦。
以上是模块内部常见的设计原则，对于模块之间，则是对于云原生应用常说的十二要素原则。
十二要素原则
八、有关配置文件
在代码仓库中，还需要管理的是配置文件，往往在src/main/resource下面。
配置的管理原来多使用profile进行管理，对于dev, test, production使用不同的配置文件。
然而当配置非常多的时候，比较的痛苦，而且配置不断的修改，每次上线各种配置需要仔细的核对，眼睛都花了，才敢上线。
我们可以将配置分为下面的三类：
- 内部配置项(启动后不变，改变需要重启)
- 集中配置项(配置中心，可动态下发)
- 外部配置项(外部依赖，和环境相关)
在梳理配置的时候，可以按着三类归类，分门别类管理。
在使用了容器之后，很多的内部配置项可固化在配置文件中，放在容器镜像中，需要启动的时候修改的，则通过环境变量，在启动容器的时候，在编排文件中进行修改。
依赖的内部服务的地址，在容器平台kubernetes里面，可以通过配置服务名进行服务发现，仅仅在配置文件中配置名称就可以了，不用配置真实的地址，kubernetes可以根据不同的环境，不同的namespace自动关联好，大大简化了配置。当然也可以用服务中心Dubbo和Springcloud做内部服务的相互发现。
依赖的外部服务的地址，例如mysql，redis等，往往不同的环境不同，也可以通过配置kubernetes外部服务名的方式进行，而不用一一核对，担心测试环境连上了生产环境的IP地址。
还有一些集中配置项，需要动态修改的，例如限流，降级的开关等，需要通过统一的配置中心进行管理。
九、有关数据库版本
代码可以很好的版本化，应用也可以用镜像进行原子化的升级和回滚。
唯一比较难做到的就是数据库如何版本化管理。
有一个开源工具 flyway 可以比较好的做这件事情。
在代码中，flyway需要有以下的结构：
- 在src/db/migration中有sql文件，命名规则，如：V1__2017_4_13.sql ，V开头+版本号+双下划线+描述，后缀为sql
- 增加flyway的java类，实现migration方法
在数据库中，flyway会自动增加SCHEME_VERSION表。
当服务启动的时候，java类的migration方法会被调用，它会按照指定路径中sql语句的版本号进行排序并且按照这个排序去执行，当每一个sql文件被执行后，元数据的表就会按照格式进行更新。
当服务重启的时候，Flyway 再次扫描sql的时候，它就会检查元数据表中迁移版本，如果要执行的迁移脚本的版本小于或者等于当前版本，Flyway将会忽略，不再重复执行。
但是flyway从来不解决数据库升级和回滚的代码兼容性问题。
太多的人问这个问题了，代码可以灰度发布，数据库咋灰度？代码升级了，发现不对可以回滚，数据库咋回滚。
如果可以停服的话，自然是使用数据库快照备份的方式进行回滚了。
如果不可以停服，没办法，只有在代码层面做兼容性。每次涉及数据库升级的都是大事情，代码当然应该有个开关，保证随时可以切回原来的逻辑。
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