方案概述
本技术方案为基于Kubernetes为核心的持续部署（下文简称CD）方案，可以满足开发方的程序级日志查看分析，运维方的快速扩容与日常运维分析，并且可以保证用户的服务体验。并且整套放在可以在资源利用率上进一步提升，在不降低服务可靠性的前提下降低资源使用成本。
使用场景分析
本方案适用于以Tomcat为容器的JavaWeb项目的持续部署过程，在Kubernetes方案中，所有的Node节点均采用统一配置，根据业务环境的需求进行节点数量的控制。
技术架构与选型
Kubernetes：一个开源的，用于管理云平台中多个主机上的容器化的应用，Kubernetes的目标是让部署容器化的应用简单并且高效，Kubernetes提供了应用部署，规划，更新，维护的一种机制。
Nginx：一款轻量级的Web 服务器/反向代理服务器及电子邮件（IMAP/POP3）代理服务器。
Harbor：Harbor是一个用于存储和分发Docker镜像的企业级Registry服务器，通过添加一些企业必需的功能特性，例如安全、标识和管理等，扩展了开源Docker Distribution。
Jenkins：一个开源软件项目，是基于Java开发的一种持续集成工具，用于监控持续重复的工作，旨在提供一个开放易用的软件平台，使软件的持续集成变成可能。
Filebeats：是一个日志文件托运工具，在你的服务器上安装客户端后，Filebeat会监控日志目录或者指定的日志文件，追踪读取这些文件（追踪文件的变化，不停的读），并且转发这些信息到Elasticsearch或者Logstarsh中存放。
Elasticsearch：是一个基于Lucene构建的开源、分布式、RESTful接口的全文搜索引擎。
Kibana是一个开源的分析和可视化平台，设计用于和Elasticsearch一起工作来搜索，查看，并和存储在Elasticsearch索引中的数据进行交互。
GitLab自托管的Git项目仓库，可通过Web界面进行访问公开的或者私人项目（这里的GitLab并不涉及到开发的CI方案，主要为运维的CD方案）。
Weave Scope Docker和Kubernetes可视化监控工具。Scope提供了至上而下的集群基础设施和应用的完整视图，用户可以轻松对分布式的容器化应用进行实时监控和问题诊断。
Kubernetes集群部署模式：Stacked etcd topology
Kubernetes的安装使用kubeadm安装为高可用集群，并选用Stacked etcd topology 模式。
详情参考https://kubernetes.io/docs/setup/independent/high-availability/。
Kubernetes生态技术选型：网络层面选型Weave
容器网络解决方案。Weave创建的虚拟网络可以将部署在多个主机上的容器连接起来。对容器来说，Weave就像一个巨大的以太网交换机，所有容器都被接入这个交换机，容器可以直接通信，无需 NAT 和端口映射。
原理详解：http://dockone.io/article/262
Kubernetes生态技术选型：对外服务选型NodePort
Kubernetes目前支持NodePort、LoadBanlace、Ingress三种对外提供服务的模式，其中LoadBanlace需要云平台的支持，阿里云提供了解决方案，但腾讯云未找到，Ingress技术为新出技术。整体评估采用NodePort方式更为灵活，每个服务一个唯一的对外IP地址，并且使用Nginx进行负载均衡（采用Nginx主要为日志分析）。
介绍与使用方法：https://kubernetes.io/docs/concepts/services-networking/service/#nodeport。
持续部署过程
Jenkins构建时，需要传入程序版本号，构建类型（发布还是删除），程序类型（测试还是正式）。
CD的全过程由位于Jenkins上的脚本执行
开发部将对应版本的ROOT.war传入Jenkins指定目录
下拉配置（包含config，hosts，dockerfile，k8syaml等等）
由Dockerfile生成Docker容器，并将root.war，hosts与配置文件内置入容器中
将Docker容器打包并推送入Registry
通过kubectl通过k8syaml更新/生成新的服务
各组件业务配置
Kubernetes业务配置
命名空间
在业务上，Kubernetes默认配置两套Namespace，分别为Master存放正式环境，Develop配置测试环境。
对外端口
正式环境Web端口以32001开始，测试环境以31001开始，且一一对应。
Master数据目录
/data
└── k8s-cd-config
└── test.gyyx.cn
├── develop
│ └── v1.2.0-92-3fdd00f.yaml
├─develop.yaml -> /data/k8s-cd-config/test.gyyx.cn/develop/v1.2.0-92-3fdd00f.yaml
├── master
│ └── v1.2.0-91-746284e.yaml
└──master.yaml->/data/k8s-cd-config/test.gyyx.cn/master/v1.2.0-91-746284e.yaml
K8s-Master下的data目录下为k8s-cd-config， k8s-cd-config目录存放各业务的yaml配置，二级目录为域名，三级目录划分Master（正式），Develop（测试），目录下以 版本号-构建ID-GITID.yaml 命名文件，时间最后一个即为当前线上的使用配置文件，为了运维方便，在二级目录同级内，生成一个软链连接到最新的正式与测试配置文件。注意，k8s-cd-config仅在其中一台Master中存在。
Node数据目录
/data
├── filebeat
├── dockerlibs
└── nodelogs
├── develop
│ ├── accesslogs
│ │ └── test.gyyx.cn
│ │ └── test-gyyx-cn-76d9d8d5b5-hdnql
│ │ └── localhost_access_log.2018-12-24.txt
│ ├── devlogs
│ │ └── test.gyyx.cn
│ │ └── test-gyyx-cn-76d9d8d5b5-hdnql
│ │ └── interface.datareport.wyx.cn
│ │ ├── error.log
│ │ ├── info.log
│ │ └── trace.log
│ └── tomcatlogs
│ └── test.gyyx.cn
│ └── test-gyyx-cn-76d9d8d5b5-hdnql
│ ├── catalina.2018-12-24.log
│ ├── host-manager.2018-12-24.log
│ ├── localhost.2018-12-24.log
│ └── manager.2018-12-24.log
└── master
├── accesslogs
│ └── test.gyyx.cn
│ └── test-gyyx-cn-895cc5994-sx7gk
│ └── localhost_access_log.2018-12-24.txt
├── devlogs
│ └── test.gyyx.cn
│ └── test-gyyx-cn-895cc5994-sx7gk
└── tomcatlogs
└── test.gyyx.cn
└── test-gyyx-cn-895cc5994-sx7gk
├── catalina.2018-12-24.log
├── host-manager.2018-12-24.log
├── localhost.2018-12-24.log
└── manager.2018-12-24.log
节点下的/data一级目录下分Filebeat、Dockerlibs、Nodelogs，其中Dockerlibs存放Docker相关数据，Nodelogs目录通过volume的方式挂载入Kubernetes的Pod， Nodelogs下分Develop与Master目录，区分正式环境与测试环境，每个Master与Develop下分为accesslogs、devlogs、tomcatlogs分别存放访问日志，开发部日志，Tomcat日志，日志目录下为项目（域名），域名下为Pod名称目录。
注意事项： 节点加入集群后，一定要下载手工下载kubernetes-dashboard-amd64镜像，防止dashboard所在节点挂掉以后dashboard无法在其他节点启动。
Harbor业务配置
业务分组
Harbor重定义其Registry的存储路径直接使用docker-compose安装。template 存放基础进项，各域名分组存放业务镜像。
镜像命名
分组下镜像以站点域名:版本号-类型-CDGITLAB为名称，并基于版本号确定不同的站点版本。
数据目录
Harbor数据目录统一存放在/data下。
备份策略
Harbor默认不设置备份，对于业务镜像无需进行备份，每次进行构建即可，对于模板类镜像，在Jenkins机器上均可以找到，若Harbor出现问题，则直接重建，并将Jenkins上的模板镜像进行重新push。
注意：为了业务的稳定性，Harbor由独立的服务运行（基于Docker），并不运行在Kubernetes内。
Jenkins业务配置
数据目录
.
├── dockerlibs
├── thinbackups
└── gitlab-files
│ └── gyyx.cn
│ └── test.gyyx.cn
└── jks-cd-config
└── test.gyyx.cn
└── v1.2.0
├── develop
│ └── 101_138a37a
│ ├── …
│ └── v1.2.0-101-138a37a.yaml
├── master
│ └── 102_4f228a7
│ ├── …
│ └── v1.2.0-102-4f228a7.yaml
└── ROOT.war
Jenkins下的data目录分为dockerlibs、thinbackups、gitlab-files 、jks-cd-config。
Dockerlibs存放Docker相关文件，thinbackups存放每日的Jenkins备份，gitlab-files存放构建GitLab的文件（运维可以在此操作pull，push），jks-cd-config为jks构建目录。
Jenkins机使用/data/jks-cd-config目录存放构建内容，二级目录为域名，三级目录为版本号（以开发部版本号为准），三级目录下存放ROOT.war，四级目录为构建ID_GITID，目录下存放构建的原始数据。
节点每天进行images清理工作。
业务分组
Jenkins的分组分为template与各domain，template存放模板，domain以域名的形式存放正式项目：
新项目由运维手工创建，后续的秩序构建过程由开发部调用API完成。
构建参数
Jenkins构建时，需要传递三参数，1：程序版本号，2：类型：apply与delete，3：正式环境还是测试环境，正式环境为Master，测试环境为Develop，对应Kubernetes的Namespace。
此部分功能后期将通过开发部的构建凭条调用JenkinsAPI实现。
JenkinsAPI
curl -X POST http://jenkinsapi.com/job/域名/build \
–user admin:11b80a61d260aa41eb4a43ef0115bcbb26 \
–data-urlencode json=’{“parameter”: [{“name”:”VERSION”, “value”:”v1.2.0”}, {“name”:”TYPE”, “value”:”apply”}, {“name”:”BRANCH”, “value”:”develop”}]}’
APIDoc：https://wiki.jenkins.io/display/JENKINS/Remote+access+API
Token：https://jingyan.baidu.com/article/0eb457e5dbad8003f0a9056c.html
备份策略
Jenins安装ThinBackup插件，配置每小时进行一次全局备份，且最多保留10份，备份后数据传至异地。
注意：为了业务的稳定性，Jenkins由独立的服务运行，并不运行在Kubernetes内。
GitLab业务配置
业务分组
CD GitLab项目下分两个组template与各domain，template存放模板文件。例如：
Git分支
default下以域名划分项目，每个项目划分Master与Develop两个分支，分别存放正式环境与测试环境CD文件。
CD文件树
├── catalina.sh #tomcat配置文件
├── config #程序配置文件，此文件夹会替换掉容器内的/data/conf
│ └── hello.conf
├── deployment.yaml #k8s deploymen配置
├── dockerfile #docker镜像生成文件
├── hosts #docker镜像的hosts，此文件将合并到deployment.yaml
├── service.yaml #k8s service配置
└── tomcat #tomcat配置文件
├── Catalina
│ └── localhost
├── catalina.policy
├── catalina.properties
├── context.xml
├── logging.properties
├── server.xml
├── tomcat-users.xml
└── web.xml
备份策略
GitLab使用gitlab-rake gitlab:backup:create进行每日定期备份，并传送至异地。
EFK与日志管理
Elasticsearch
ES数据通过索引仅保留近10天的数据，每日通过脚本方式进行数据删除。ES的数据保存在/data/elasticsearch目录下。
Filebeat
在每个Node节点启动一个Filebeat进程，用于日志的采集工作，filebeat分别监控：
/data/nodelogs//accesslogs///
/data/nodelogs//devlogs///
/data/nodelogs//tomcatlogs///
其中，tomcatlogs日志需要进行特殊处理，进行多行合并，数据写入ES时，使用processors. Dissect进行目录名称截取，并使用域名作为ES的索引使用。
processors:
- dissect:
tokenizer: "%{?key1}/%{?key2}/%{?key3}/%{wtype}/%{ltype}/%{domain}/%{?key7}/%{?key8}"
field: "source"
target_prefix: "gy"
截取gy. wtype ( master或develop) , ltype(accesslogs 、tomcatlogs、devlogs),domain(xxx.gyyx.cn)。
Kibana
Kibana目前我们仅使用其discover节点，用于日志数据的查询，在配置方面。
Kibana配置使用“域名-*”方式进行配置，每次新增域名，需要在此进行手工配置。
Kibana使用discover查看时，默认展示一个域名下所有的日志，可以通过gy.wtype筛选选择查看测试环境还是正式环境，或者通过gy.ltype哪种日志类型。
容器资源监控
容器资源使用WeaveScope进行资源消耗监控。
原文链接：http://www.toryzen.cn/2018/12/30/基于kubernetes的持续部署(CD)方案/
