从0开始DevOps实践-阿里云开发者社区

本文主要介绍从0开始搭建DevOps开发平台；主要涵盖了私服Gitlab、Maven、DockerHub私服、Kubernets、KubeSphere环境搭建、实践以及基于KubeSphere实现图形化配置流水线部署应用；链路跟踪功能接入以及应用容器日志统一采集及一站式搜索等功能。接下来咱们从基础工具开始，逐步揭开DevOps的神秘面纱

查看源图像

上图为Kubesphere的DevOps核心设计

基础工具搭建

Nexus私服搭建

这里简单处理我们用docker的方式运行Nexus私服实现DockerHub的功能，同时也能作为Maven私服以及Node.js的私服，便于后续流水线构建提升速度。

# 从官网拉取nexus3镜像
docker pull sonatype/nexus3

#选择一个目录创建shell脚本 这里选择/opt目录
touch start-nexus.sh

#修改脚本内容
vim start-nexus.sh
#写入下述内容 其中-v 配置目录映射 映射到宿主机目录下 数据盘挂载同上一步骤 端口映射后面会介绍
sudo chown -R 200 /data/nexus-data && sudo docker run -d -p 8081:8081 -p 8082:8082 -p 5000:5000 -p 9000:9000 --name nexus -v /data/nexus-data:/nexus-data --restart=always sonatype/nexus3
# 设置权限
chmod +x start-nexus.sh

Tips：docker 启动nexus时需要先对200 进行授权，否则容器启动报错。

查看容器启动情况

[root@xz3qatanqfeh5z opt]# docker ps
CONTAINER ID   IMAGE             COMMAND                  CREATED        STATUS        PORTS                                                                                                                                                 NAMES
43637e78aa62   sonatype/nexus3   "/opt/sonatype/nexus…"   21 hours ago   Up 21 hours   0.0.0.0:5000->5000/tcp, :::5000->5000/tcp, 0.0.0.0:8081-8082->8081-8082/tcp, :::8081-8082->8081-8082/tcp, 0.0.0.0:9000->9000/tcp, :::9000->9000/tcp   nexus

如果容器状态正常，登陆nexus网页 http://ip:8081/

首次登陆admin 密码默认存储于容器/nexus-data/目录下admin.password文件内；登陆后修改密码

配置docker 用户和角色

97CF4BFE-EE81-44F6-AA81-B8BB409F3B60

角色要注意选择hosted* 需要配置，否则docker login 提示401 无权限

3FA478A1-FCCF-4A8B-9BD0-B3D72A6AEEFC

E16EF797-663C-49D1-9B20-DE54E64F1069

配置Hosted 仓库用来推送自定义镜像

A1507323-3826-4FE3-AB22-D49441C1EF9B

Maven私服搭建更简单，参照Docker配置即可。

Kibana、Elasticsearch 搭建

Kibana安装

# 拉取docker镜像
docker pull kibana:7.8.0

# 创建启动脚本
touch start-kibana.sh

docker run -d --restart=always --name kibana -p 5601:5601 -v /opt/kibana/config/kibana.yml:/usr/share/kibana/config/kibana.yml kibana:7.8.0

# 编辑kibana.yml

server.name: kibana
server.host: "0"
elasticsearch.hosts: ["http://10.201.0.62:9200","http://10.201.0.63:9200","http://10.201.0.64:9200","http://10.201.0.65:9200","http://10.201.0.66:9200"]
xpack.monitoring.ui.container.elasticsearch.enabled: true

# 执行kibana启动脚本
sh start-kibana.sh


# 查看容器信息
[root@xz3qatanqfeh5z config]# docker ps |grep 'kibana'
67ce3bfcefa0   kibana:7.8.0      "/usr/local/bin/dumb…"   5 days ago   Up 5 days   0.0.0.0:5601->5601/tcp, :::5601->5601/tcp                                                                                                             kibana

Elasticsearch 安装

# ① 下载安装包
下载安装es 链接：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/elasticsearch-7-8-0 , 版本选择：LINUX X86_64sha

# ② 安装基础工具
# 安装jdk
yum list java-1.8*
yum install -y java-1.8.0-openjdk.x86_64

#安装telnet
yum -y install telnet-server
yum -y install telnet

#添加普通用户 es不允许用root用户运行
useradd es
chown -R es:es /usr/local/es-cluster
# ③ 系统配置
#修改/etc/security/limits.conf，结尾增加，es可换成*，代表所有linux用户
* soft nofile 65536
* hard nofile 131072
* soft nproc 2048
* hard nproc 4096

#修改/etc/security/limits.d/20-nproc.conf，结尾增加
es soft nofile 65536
es hard nofile 65536
* hard nproc 4096

#修改/etc/sysctl.conf ，结尾增加
fs.file-max = 655360
vm.max_map_count = 262144

执行sysctl -p 命令
#每个节点分别启动
su es
/bin/elasticsearch -d

使用插件链接测试ES集群

基于Kubenerts自身组件采集容器日志

KubeSphere打开日志功能，采集各容器内日志，外部Elasticsearch配置上述搭建的集群即可，日志检索效果如下：

KubeSphere Kubernets搭建及使用

Kubernets及KubeSphere搭建建议先搭建单节点版本；搭建成功后再添加节点配置成完整集群。对于公网访问速度受限的场景尤其适用。

挂载数据盘

查看所有的数据盘

# 查看所有磁盘分区
fdisk -l 

Disk /dev/vda: 42.9 GB, 42949672960 bytes, 83886080 sectors
Units = sectors of 1 * 512 = 512 bytes
Sector size (logical/physical): 512 bytes / 512 bytes
I/O size (minimum/optimal): 512 bytes / 512 bytes
Disk label type: dos
Disk identifier: 0x00094928

   Device Boot      Start         End      Blocks   Id  System
/dev/vda1   *        2048    83886046    41941999+  83  Linux

Disk /dev/vdb: 1099.5 GB, 1099511627776 bytes, 2147483648 sectors
Units = sectors of 1 * 512 = 512 bytes
Sector size (logical/physical): 512 bytes / 512 bytes
I/O size (minimum/optimal): 512 bytes / 512 bytes

Disk /dev/sda: 0 MB, 374784 bytes, 732 sectors
Units = sectors of 1 * 512 = 512 bytes
Sector size (logical/physical): 512 bytes / 512 bytes
I/O size (minimum/optimal): 512 bytes / 512 bytes

格式化分区

#初始化磁盘
[root@xzwkmgt7996bzf ~]# mkfs /dev/vdb
mke2fs 1.42.9 (28-Dec-2013)
Filesystem label=
OS type: Linux
Block size=4096 (log=2)
Fragment size=4096 (log=2)
Stride=0 blocks, Stripe width=0 blocks
32768000 inodes, 131072000 blocks
6553600 blocks (5.00%) reserved for the super user
First data block=0
Maximum filesystem blocks=4294967296
4000 block groups
32768 blocks per group, 32768 fragments per group
8192 inodes per group
Superblock backups stored on blocks: 
        32768, 98304, 163840, 229376, 294912, 819200, 884736, 1605632, 2654208, 
        4096000, 7962624, 11239424, 20480000, 23887872, 71663616, 78675968, 
        102400000
Allocating group tables: done                            
Writing inode tables: done                            
Writing superblocks and filesystem accounting information: done

挂载分区

# 创建要挂载的目录
mkdir /data
# 将数据盘挂载到data目录
mount /dev/vdb /data
# 检查挂载情况
[root@xzwkmgt7996bzf ~]# df -h
Filesystem      Size  Used Avail Use% Mounted on
devtmpfs        7.8G     0  7.8G   0% /dev
tmpfs           7.8G     0  7.8G   0% /dev/shm
tmpfs           7.8G   33M  7.8G   1% /run
tmpfs           7.8G     0  7.8G   0% /sys/fs/cgroup
/dev/vda1        40G  1.9G   36G   5% /
tmpfs           1.6G     0  1.6G   0% /run/user/0
/dev/vdb        493G   70M  468G   1% /data

修改Docker Kubernets数据目录

# 创建目录
mkdir /data/docker-data && mkdir /data/k8s-data

#修改Docker数据目录
vim /etc/docker/daemon.json
# 添加以下内容 配置docker 根目录
{
  "graph": "/data/docker-data"
}
# 重启docker 服务
sudo systemctl daemon-reload && systemctl restart docker
# 验证docker 信息 shell中执行 docker info 查看Docker Root Dir信息是否为修改的内容
[root@xz3qatanqfeh5z opt] docker info
 ……
 Docker Root Dir: /data/docker-data
 ……
 
# 修改Kubernets数据目录
 [root@k8s-node1 /] vim /etc/sysconfig/kubelet 
###上述文件如果不存在则创建，修改自定义的数据目录
KUBELET_EXTRA_ARGS="--root-dir=/data/k8s/kubelet"
2、重启kubelet
systemctl restart kubelet
3、查看kubelet数据目录
[root@master1 ~]# ps -aux|grep kubelet|grep root-dir
root     58240  7.0  0.7 2860232 116820 ?      Ssl  Oct14 390:35 /usr/local/bin/kubelet --bootstrap-kubeconfig=/etc/kubernetes/bootstrap-kubelet.conf --kubeconfig=/etc/kubernetes/kubelet.conf --config=/var/lib/kubelet/config.yaml --cgroup-driver=systemd --network-plugin=cni --pod-infra-container-image=kubesphere/pause:3.5 --root-dir=/data/k8s-data

修改K8S数据目录后 K8S会自动重新拉取镜像重新调度所有Service及Deployment会花费比较长的时间，耐心等待

配置Docker 私服

上述docker私服创建后修改docker配置，用以支持向自建docker hub推送镜像以及DevOps流水线拉取镜像

#修改docker 配置文件 配置insecure registry地址
vim /etc/docker/daemon.json
# 添加加粗部分内容 配置docker 根目录
{
 "graph": "/data/docker-data",
 "insecure-registries":[**"10.201.0.4:8879","10.201.0.38:8082","10.201.0.38:5000","10.201.0.38:9000"]
}
# 修改完成后重启docker服务
sudo systemctl daemon-reload && systemctl restart docker

以上不同端口作用不同；其中8082端口（即docker-hosted）接受推送自定义镜像，9000（即docker-group）端口可代理docker-proxy以及docker-hosted的镜像

Kubernets创建Secret

kubectl create secret docker-registry nexus-hub-secret --docker-server=10.201.0.38:9000 --docker-username=docker --docker-password=${your password}
# 查看秘钥
[root@master1 data]# kubectl get secret
NAME                  TYPE                                  DATA   AGE
default-token-7r6xt   kubernetes.io/service-account-token   3      28d
nexus-hub-secret      kubernetes.io/dockerconfigjson        1      2d11h

此步骤比较重要，后续流水线或自定义Service Deployment需要用到此秘钥

配置图形化流水线

进行基础配置，这里重点介绍流水线（Pipeline）的配置。创建合适的用户并配置对应角色后创建DevOps项目

编写Deployment 模板

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  annotations:
    deployment.kubernetes.io/revision: "$BUILD_NUMBER"
  generation: $BUILD_NUMBER
  labels:
    api.kubernetes.io/applicationName: $APP_NAME
    api.kubernetes.io/compileType: maven
  name: $APP_NAME
  namespace: default
spec:
  progressDeadlineSeconds: 600
  replicas: $POD_NUMBER
  revisionHistoryLimit: 10
  selector:
    matchLabels:
      api.kubernetes.io/applicationName: $APP_NAME
  strategy:
    rollingUpdate:
      maxSurge: 25%
      maxUnavailable: 25%
    type: RollingUpdate
  template:
    metadata:
      labels:
        api.kubernetes.io/applicationName: $APP_NAME
    spec:
      containers:
        - env:
            - name: TZ
              value: Asia/Shanghai
          image: "$REGISTRY/$DOCKERHUB_NAMESPACE/$APP_NAME:SNAPSHOT-$BUILD_NUMBER"
          imagePullPolicy: Always
          name: $APP_NAME
          ports:
            - containerPort: 8080
              name: http
              protocol: TCP
          resources:
            limits:
              cpu: "4"
              memory: 4Gi
            requests:
              cpu: "4"
              memory: 4Gi
          volumeMounts:
            - name: time-config
              mountPath: /etc/localtime
              readOnly: true
          terminationMessagePath: /dev/termination-log
          terminationMessagePolicy: File
      volumes: 
       - name: time-config
         hostPath:
           path: /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai
      dnsPolicy: ClusterFirst
      restartPolicy: Always
      schedulerName: default-scheduler
      securityContext: { }

编写Service 模板-NodePort类型

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    api.kubernetes.io/applicationName: $APP_NAME
    api.kubernetes.io/compileType: maven
  name: "${APP_NAME}-service"
  namespace: default
spec:
  ports:
    - name: http
      port: 8080
      protocol: TCP
      targetPort: 8080
  selector:
    api.kubernetes.io/applicationName: $APP_NAME
  sessionAffinity: None
  type: NodePort

编写Service模板-LoadBanlancer类型

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    api.kubernetes.io/applicationName: $APP_NAME
    api.kubernetes.io/compileType: maven
  name: "${APP_NAME}-lb-service"
  namespace: default
spec:
  ports:
    - name: http
      port: 80
      protocol: TCP
      targetPort: 8080 
  selector:
    api.kubernetes.io/applicationName: $APP_NAME
  sessionAffinity: None
  type: LoadBalancer

Tips：Kubernets暂时无官方组件；Loadbalance 模式需要先安装MetalLB 参考此链接

流水线模板

可基于此模板快速导入编辑，也可在图形界面进行编辑各步骤。

pipeline {
  agent {
    node {
      label 'maven'
    }
  }
  stages {
    stage('Clone repository') {
      steps {
        git(url: 'http://11.2.16.2:82/testgroup/helloworld.git', credentialsId: 'gitcert', branch: 'master', changelog: true, poll: false)
      }
    }

    stage('Build And Push') {
      agent none
      steps {
        container('maven') {
          sh 'curl -o `pwd`/settings.xml http://11.2.16.2:88/settings.xml && mkdir `pwd`/deploy && curl -o `pwd`/deploy/deployment.yaml http://11.2.16.2:88/deploy/deployment.yaml && curl -o `pwd`/deploy/service-loadbalancer.yaml http://11.2.16.2:88/deploy/service-loadbalancer.yaml'
          sh 'mvn -Dmaven.test.skip=true -gs `pwd`/settings.xml clean package -U'
          sh 'docker build -t $REGISTRY/$DOCKERHUB_NAMESPACE/$APP_NAME:SNAPSHOT-$BUILD_NUMBER .'
          withCredentials([usernamePassword(credentialsId : 'nexus-docker-hub' ,passwordVariable : 'DOCKER_PASSWORD' ,usernameVariable : 'DOCKER_USERNAME' ,)]) {
            sh 'echo "$DOCKER_PASSWORD" | docker login $REGISTRY -u "$DOCKER_USERNAME" --password-stdin'
            sh 'docker push $REGISTRY/$DOCKERHUB_NAMESPACE/$APP_NAME:SNAPSHOT-$BUILD_NUMBER'
          }
        }
      }
    }

    stage('Artifacts') {
      agent none
      steps {
        archiveArtifacts 'target/*.jar'
      }
    }

    stage('Deploy') {
      agent none
      steps {
        container('maven') {
          withCredentials([kubeconfigContent(credentialsId : 'kubeconfig' ,variable : 'KUBECONFIG_CONTENT' ,)]) {
            sh '''mkdir ~/.kube
echo "$KUBECONFIG_CONTENT" > ~/.kube/config
envsubst < `pwd`/deploy/deployment.yaml | kubectl apply -f -
envsubst < `pwd`/deploy/service-loadbalancer.yaml | kubectl apply -f -'''
          }
        }
      }
    }
  }
}

图形界面示例：

查看构建结果

Docker私服镜像

B4DB84FC-1D78-464C-B99F-C6637DF9E0A3

Kubernets内查看服务信息

集成Skywalking 采集调用链

前期准备

# 推送基础镜像至私服
[root@master1 ~]# docker images | grep skywalking
10.201.0.38:9000/skywalking8.7-jdk8                            1.0.0         93bd2ac61b89   4 days ago      852MB
10.201.0.38:8082/apache/skywalking-oap-server                  8.7.0-es7     f99a0616ac7a   14 months ago   530MB
apache/skywalking-oap-server                                   8.7.0-es7     f99a0616ac7a   14 months ago   530MB

docker tag f99a0616ac7a 10.201.0.38:8082/apache/skywalking-oap-server
# 推送之前先登陆docker私服
docker push 10.201.0.38:8082/apache/skywalking-oap-server

配置服务

# Skywalking OAP Server配置文件
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    app: skywalking-oap-server-service
  name: skywalking-oap-server
  namespace: skywalking
spec:
  ports:
  - name: grpc
    port: 11800
    protocol: TCP
    targetPort: 11800
  - name: tcp
    port: 12800
    protocol: TCP
    targetPort: 12800
  selector:
    app: skywalking-oap-server
  type: ClusterIP
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    app: skywalking-oap-server
  name: skywalking-oap-server
  namespace: skywalking
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: skywalking-oap-server
  template:
    metadata:
      labels:
        app: skywalking-oap-server
    spec:
      imagePullSecrets:
      - name: nexus-hub-secret
      containers:
      - env:
        - name: SW_STORAGE
          value: elasticsearch7
        - name: SW_STORAGE_ES_CLUSTER_NODES
          value: 10.201.0.62:9200
        - name: TZ
          value: GMT+8
        # image: apache/skywalking-oap-server:8.1.0-es6
        image: 10.201.0.38:9000/apache/skywalking-oap-server:8.7.0-es7
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        livenessProbe:
          failureThreshold: 3
          initialDelaySeconds: 30
          periodSeconds: 2
          successThreshold: 1
          tcpSocket:
            port: 12800
          timeoutSeconds: 2
        name: skywalking-oap-server
        ports:
        - containerPort: 11800
          name: grpc
          protocol: TCP
        - containerPort: 12800
          name: tcp
          protocol: TCP
        readinessProbe:
          failureThreshold: 3
          initialDelaySeconds: 30
          periodSeconds: 2
          successThreshold: 2
          tcpSocket:
            port: 12800
          timeoutSeconds: 2
        resources:
          limits:
            cpu: "4"
            memory: 6Gi
          requests:
            cpu: "4"
            memory: 4Gi

# 编辑Skywalking-UI 配置文件
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    app: skywalking-ui-service
  name: skywalking-ui
  namespace: skywalking
spec:
  ports:
  - name: tcp
    port: 8080
    protocol: TCP
    targetPort: 8080
  selector:
    app: skywalking-ui
  type: NodePort
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    app: skywalking-ui
  name: skywalking-ui
  namespace: skywalking
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: skywalking-ui
  template:
    metadata:
      labels:
        app: skywalking-ui
    spec:
      containers:
      - env:
        - name: SW_OAP_ADDRESS
          value: http://skywalking-oap-server:12800
        - name: TZ
          value: GMT+8
        image: apache/skywalking-ui:8.7.0
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        livenessProbe:
          failureThreshold: 3
          initialDelaySeconds: 15
          periodSeconds: 2
          successThreshold: 1
          tcpSocket:
            port: 8080
          timeoutSeconds: 2
        name: skywalking-ui
        ports:
        - containerPort: 8080
          name: tcp
          protocol: TCP
        readinessProbe:
          failureThreshold: 3
          initialDelaySeconds: 15
          periodSeconds: 2
          successThreshold: 2
          tcpSocket:
            port: 8080
          timeoutSeconds: 2
        resources:
          limits:
            cpu: "4"
            memory: 4Gi
          requests:
            cpu: "2"
            memory: 2Gi

使用kubectl 分别发布上述两个服务

# 发布Skywalking server服务
kubectl apply -f skywalking-server.yaml
# 发布Skywalking ui服务
kubectl apply -f skywalking-ui.yaml

Agent接入

# 编写基础 agent镜像

# ① 下载对应版本agengt 包至特定目录，此过程忽略

# ② 创建dockerfile，输入以下内容
FROM centos:7
# 安装打包必备软件
RUN yum install -y wget unzip telnet lsof net-tools bind-utils

# 准备 JDK/Tomcat 系统变量
ENV JAVA_HOME /usr/lib/jvm/java
ENV PATH $PATH:$JAVA_HOME/bin
ENV CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
ENV ADMIN_HOME /home/admin
# 创建目录
RUN mkdir -p ${ADMIN_HOME}

# 下载安装 OpenJDK
RUN yum -y install java-1.8.0-openjdk-devel
RUN mkdir -p /home/admin/app/ && ln -sf /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime && echo 'Asia/Shanghai' > /etc/timezone
# 拷贝jar，修改成自己项目的jar包，路径相对根目录
COPY agent $ADMIN_HOME/agent

# ③ 构建镜像 推送只私服
docker build -t 11.2.16.53:8082/skywalking8.7-jdk8:1.0.0
# 推送前需要登陆docker 私服
docker push 11.2.16.53:8082/skywalking8.7-jdk8:1.0.0

基于编写好的基础镜像，编写应用接入Dockerfile

# 私服的另外一个ip及端口 详细说明见上述私服篇
FROM 10.201.0.38:9000/skywalking8.7-jdk8:1.0.0
ENV ADMIN_HOME /home/admin
# 这里以最简单的helloworld应用为例
ARG APP_JAR=helloworld.jar
ARG EXECUTABLE_PATH=${ADMIN_HOME}/app

COPY target/${APP_JAR}  ${EXECUTABLE_PATH}/${APP_JAR}

# 增加容器内中⽂支持
ENV LANG="en_US.UTF-8"
# 增强 Webshell 使⽤体验
ENV TERM=xterm
# 这里的agengt路径即为上出基础agent镜像内的内容，无需在代码工程内重复引用
RUN echo 'eval java -javaagent:/home/admin/agent/skywalking-agent.jar -Dskywalking.agent.service_name=helloworld -Dskywalking.collector.backend_service=skywalking-oap-server.skywalking:11800 -jar /home/admin/app/helloworld.jar'> /home/admin/start.sh && chmod +x /home/admin/start.sh
WORKDIR ${ADMIN_HOME}
CMD ["/bin/bash", "/home/admin/start.sh"]

查看接入情况

配置HPA （AutoScale）

# 对需要水平扩容的服务添加如下规则，这里表示 cpu超过40%时 开始弹性扩容，最多10个replica 最少2个replica
kubectl autoscale deployment helloworld --cpu-percent=40 --min=2 --max=10

总结

成就达成

基于本文章，我们目前已达成下述成就：

从0 搭建Kubernets集群
从0 搭建Docker、Maven私服
从0 搭建Elasticsearch集群，从0搭建Kibana 实现容器日志检索
快速实现服务接入Skywalking实现链路采集
从0搭建DevOps体系，图形化配置项目流水线实现SourceCode To Image以及SourceCode To Service

TODO

基于Ingress实现服务统一接入，图形化配置服务转发规则以及Https接入
基于Kibana FileBeat采集其他日志以及Log Rotate
基于KubeSphere实现集群监控及告警

See You！！

从0开始DevOps实践

基础工具搭建

Nexus私服搭建

Kibana、Elasticsearch 搭建

Kibana安装

Elasticsearch 安装

基于Kubenerts自身组件采集容器日志

KubeSphere Kubernets搭建及使用

挂载数据盘

查看所有的数据盘

格式化分区

挂载分区

修改Docker Kubernets数据目录

配置Docker 私服

配置图形化流水线

编写Deployment 模板

编写Service 模板-NodePort类型

编写Service模板-LoadBanlancer类型

流水线模板

查看构建结果

集成Skywalking 采集调用链

前期准备

配置服务

Agent接入

配置HPA （AutoScale）

总结

成就达成

TODO

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