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Someday, you will find the one, who will watch every sunrise with you until the sunset of your life.
總有一天，你會遇上那個人，陪你看每一次日出，直到你的人生落幕。
每日掏心話
每個人的心里，都有一個禁地，不愿再觸及，也不愿再想起，卻永遠無法忘記。既然忘不了，就不必費神忘記，做人本就很累，何必再自尋煩惱。
來自：等你歸去來 | 責編：樂樂
鏈接：cnblogs.com/yougewe/p/10327217.html
程序員小樂(ID:study_tech)第 835 次推文 圖片來自百度
往日回顧：手把手教你如何解決代碼中 if…else 過多的問題
正文
談到線上環境，一般開發同學，不太容易接觸到。即使接觸到，也只是其中的冰山一角！
所以，其實說起線上環境的部署，咱們好像都有點懂，但是又都不一定完全懂！網上的知識無窮無盡，但往往都是各司一職，對于普通同學，很難窺其全貌！
所以，我今天就來說說，一些普通的線上環境的部署步驟，和一些腳本小技巧吧。只希望通過這篇文章，能夠讓大家有一個運維的全局觀！
我將會分幾條線來整理咱們的運維思路！
一、從理論上講，我們應該怎么做？
1.針對的是什么樣的用戶群體，體量大概會有多少？
這是一個部署規劃的前題。為啥呢？
一、如果你針對的是后臺管理員，人數也不多，那么你可能只需要一個服務器就可以了，前后端也都可以部署在同一臺服務器上；如果稍微考慮下單點故障問題，則頂多兩臺服務器搞定！
二、如果針對的是前端普通用戶，那么，往往就會考慮多機部署，前后端分離，單點問題，負載均衡了；至于具體要部署多少臺，則要根據你的用戶情況來定了，當然，前期一般沒必要部署很多臺服務器！更多的考慮是橫向擴展的能力。只要能支持橫向擴展，則短期內，往往不用擔心性能和架構問題！
2.為支持預估的用戶量，大概需要多少的帶寬？
有訪問就會有流量產生，而預估的用戶量，則是一個帶寬資源需求的一個決斷依據！
一般針對前期用戶不太確定的場景，可以先買個 10M 左右的共享帶寬，基本能夠應付；經過一段時間的觀察后，再進行帶寬的變更也可以；
當然，考慮帶寬，自然也會存在一個公網IP的問題，因為流量是從IP進來的。而在IP之前，則是域名的訪問。域名問題則又涉及到DNS，不必細說！
公網IP可以是直接指向機器的，也可以是指向負載均衡器的。如果想要支持橫向擴展，則IP的指向一定是一個負載均衡器。因為只有這樣，當遇到流量突增，或者做活動的時候，才能更快速的進行擴容！
3.數據庫規劃如何？
數據在當下時代，算是重中之重了。機器沒了可以再買，代碼沒了可以再寫，但是數據沒了就完蛋了！
數據庫一般要遵從幾個基本原則: 一、帶寬要大；二、運算速度要快；三、要能承受足夠大的運算空間；（即：帶寬足夠大/cpu核數夠多/內存容量夠大/最大并發連接數/…）
所以，一般不要在數據庫上省錢，能多點就多點！
另外，也不要什么樣的數據都往數據庫（關系型數據庫）存，搞清楚各類型數據庫的強項與弱項，做出明智的選擇。否則會帶來很多不必要的麻煩！
4.應用要基于操作系統來部署還是基于容器來部署？
這是個決策性的問題！基于操作系統的部署，是一種比較傳統和常見的部署方式。優點是，很多系統工具都是完善的，只要你大概知道要部署什么，部署下來一般不會有太多問題，因為這是個完整的系統。
但是，由于系統與系統之間可能不能完全一致，有各種各樣的差異，所以，你在這個機器上運行成功的東西，在另外的機器上則不一定能成功。因此，基于系統的部署將會使我們的問題排查難度大大增加，而且移值性會很差。比如你在機器A上安裝了10個軟件，你可能配置了n個選項，但是，當你在安裝B機器的時候，你并不能很好的利用原有的配置，你還得從頭一個個地來！
因此，有另一個部署方案，基于容器的部署（我這里是基于docker容器的部署）。docker就類似于一個個的虛擬機，但是它更加輕量級，當一個docker部署好后，你可以任意復制到其他機器上運行，看起來很誘人吧。
不過，docker只是入門級容器，對于大量集群容器的管理，還是顯得力不從心，當然你很容易找到另一個方案: Kubernetes (K8s); 你只要花上少許的時間了解下，你就可以應用了！
當然了，使用容器的方案，有沒有什么缺點呢？應該是有的，比如本來可以基于系統的監控方案，因為接入容器后，監控指標則不一定適用了，當然現成的方案還是有的，不過得另外再花點時間研究了。再比如：如果容器出了問題，是否能排查出來，這也是另一個問題！
5.都有些什么樣的基礎設施或者中間件？
想要運行應用程序，自然是先考慮運行環境的。比如：應用需要 nginx 來做http服務器，用 tomcat 來做java web應用服務器，用redis來做緩存中間件，用zk來做應用協調中間件，用rabbitmq來做消息中間件，等等！
因此，要在代碼跑起來之前，先要把這些環境給準備好咯。
準備這些中間件或基礎設施之前，也要問下當下的形勢，是否有高性能高可用應用需求？比如：是否需要集群部署，或者單機部署？往往集群部署又會依賴其他的中間件！也更復雜！
當然，這些都不是事。事兒是在出問題之后，能夠有意識，能夠猜測到問題發生的點！
6.應用代碼應該怎樣部署？
當基礎環境就緒后，就應該讓主角上場了。應用代碼怎么部署？
最簡單的: 通過ftp上傳代碼到服務器上后，一個個部署！這種方案是最原始的，也是在沒有辦法搞更好的方案的時候使用的，不應長期使用；
稍微好點的: 使用集成工具(如jenkins)進行打包，然后上傳一個私有yum鏡像服務器（yum 源）。然后在線進行yum 安裝；這種方式，借助了集成工具，幾個好處:
可以檢測代碼合法性如：單元測試、代碼規范（可能需要插件）；
對任何的改動有簡單留檔，可以備查的同時，也為代碼的回滾提供了可能；
減少了手動上傳導致的包破壞的可能性；
適合大規模應用；
再成熟點的: 再往后面，手動 yum 安裝也已經太累了，所以急需一個部署平臺，實現自動化部署；（這里的自動化部署可能就是基于CI集成部署的一種升級版）。總之，大大減小了人工參與程序，提升了效率，同時也保證了質量！當然，這種部署平臺已經經過了嚴格的測試，出錯的可能性也比較小了！
7.服務器的安全性？
不考慮服務器的安全性的應用，無異于自暴自棄。黑客無處不在，不過幸好現在系統也是越來越完善，只要稍加控制，即不那么容易被攻破了。但是如果放棄安全防護，則隨便來一個菜鳥程序員就把你搞死了，那時的損失就大了。推薦：如何設計一個安全的對外接口
網絡安全是個很專業的領域，我不敢造次去談它。不過我們可以簡單的做下防護: 如防火墻、授權操作、病毒庫等等。當然，如果使用xx云服務，則輕松方便多了，在后臺點點設置幾下搞定！
8.服務的可監控性？
無監控，不上線！
這是一個警示，如果線上服務沒有監控，則所有線上的東西，都成了盲區，這對程序員GG們來說，簡直太糟糕了，雖然他們很自信！
監控分兩個方面：一是系統級別的監控；二是應用級別的監控；(一般忽略其他監控: 如網絡)
系統級別的監控一般可以安裝第三方的軟件來解決: 如 zabbix, grafana …
而應用級別的監控，則需要自己擁有一套監控代碼了，而這對初期項目，則往往比較吃力。當然，如果引入一些開源的解決方案也是可以的，比如 ELK, 做到分布式日志中心的作用的同時，也可以根據日志做相應的應用報錯監控！然而這又涉及另外的機器費用和人力成本問題，也顯得不那么簡單了。
而如果使用xx云服務，則往往都會自帶服務器監控的，可以很方便地查看到服務器情況，站在高層次預估應用是否存在潛藏的問題！
如上，就是一些個人覺得的在部署一整套線上環境的時候，需要考慮的事項！從理論上講解了下個人見解，不對之處，請賜教！
二、接下來，我將給到一些實際的操作捷徑或提示？(linux)
1.免密登錄服務器？
在n服務器之間跳轉，如果每次都要求輸入密碼，那確實太煩了。尤其在密碼一般還很不容易記住的情況下！
所以，可以將一臺服務器作為跳板機，在這臺服務器上，可以免密地登錄到允許的n臺子服務器；
操作步驟有二：
# 1. 先使用 ssh-keygen 生成本機的key
ssh-keygen -t rsa # 如果已生成不要重復生成
# 2. 使用 ssh-copy-id 將本機的 key 發送到需要免密登錄的服務器，首次copy時會要求輸入密碼，后續則免密了
ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub root@172.1.2.111
2.服務器之間文件（夾）拷貝？
拷貝文件的目的有很多，比如：代碼同步，文件同步，資源同步，甚至是會話同步….
# 1. 使用scp 拷貝文件
scp /home/ol-web.war root@xxx.com:/www/tomcat/wepapps/ # 從本機拷貝到遠程
scp /home/ol-web.war root@xxx.com:/www/tomcat/wepapps/ # 從遠程拷貝到本機
scp -r /www/nginx/html/ root@.2.3.2:/www/nginx/html/ # 從本機拷貝文件夾到遠程
# 2. 使用 rsync 同步文件，（可能需要安裝 rsync 服務）
rsync -av --delete /www/nginx/html/ root@.2.3.1:/www/nginx/html/ # 同步所有屬性，本地刪除的文件也同步遠程刪除
其中，scp一般是系統自帶的命令，而rsync則需要自行安裝服務。
scp復制你可以認為是增量復制，所以遠程文件往往會越來越大，垃圾文件越來越多。
而rsync則是保持兩端完全一致，可能會符合應用場景！但是，別忘了把rsync服務加入到開機啟動項中！
3.快捷使用 ssh 等等命令，使用 tab 鍵進行信息補全？
當使用 ssh / scp 等等命令操作的時候，其操作對象往往 1.2.3.x 這樣的ip顯示，如果不能友好點，那確實太累了！我們可以如下操作，以實現 ssh 也能更好的記憶：
# 在文件 /root/.bashrc 中，添加腳本如下，使自動補全添加 ssh
# auto complete ...
complete -W "$(echo $(grep -v '^$|#' .ssh/config | sort -u | sed 's/^ssh //'))" ssh
# 在文件 /root/.ssh/config 中，添加需要自動補全的服務器，
Host 172.2.3.5 server-api-01
Host 172.2.3.6 server-api-02
# 以上服務器名字需要在 /etc/hosts 文件中添加相應解析
# 而登錄 server時，只需， ssh server-api-01 即可
如上補全工作，無需在所有服務器上進行操作，只需在相應的跳板機上提供功能即可！
4.簡要 saltstack 搭建指南？
salt 是個方便易用的集群管理工具，比如你可以用于批量重啟服務，全局搜索日志等等；
# 1. 安裝, 僅需到相應機器上安裝即可
yum install salt-master salt-minion
# 2. 配置 /etc/salt/master /etc/salt/minion, 最簡單的，只需修改 minion 配置，指向 master 的ip即可；
#指定master，冒號后有一個空格, minion
master: 172.1.2.22
id: server-api-01
user: root
# 3. 啟動所有節點, status, restart
systemctl start salt-master # 162機器可用
systemctl start salt-minion
/etc/init.d/salt-master start # 155機器可用
/etc/init.d/salt-minion start
# 4. 將所有salt-minion 添加到 master 集群管理
salt-key -A
# 5. 登錄跳板機 api_01, 運行salt 操作，執行集群管理工作
salt server-api-02 cmd.run 'lsof -i:80'
salt '*' test.ping
5.簡要集群復制shell腳本？
有時，你可能需要將你的應用發布到n臺服務中，你可以直接改如下shell,也可以依賴于salt這樣的高級工具進行發布！shell 參考如下：
#!/bin/bash
# find out my ip to exclude...
MY_MERCHINE_IP=`ifconfig eth0 |awk -F "[: ]+" '/inet addr/{print }'`;
MERCHINE_IP_LIST="172.1.2.7 172.1.3.4";
for m_ip in $MERCHINE_IP_LIST;
do
if [[ $m_ip !=$MY_MERCHINE_IP ]]; then
echo "- Installing apps to mechine@${m_ip} ...";
# install api apps
scp /www/test/hello-1.0.0-SNAPSHOT.jar root@${m_ip}:/www/test/
rsync -av --delete /www/html/ root@${m_ip}:/www/html/
echo "- Install apps to merchine@${m_ip} done.";
fi;
done;
6.簡要docker搭建指南？
docker 作為一個容器化的基石，一出世就被追棒。包括現在的 k8s ，也是基于docker的。docker 可以讓你在一處搭建，處處運行，從而避免每次新買機器就要搞很久的尷尬局面；其搭建也是很簡單的（簡單應用）：
為方便任意發揮，我們可以基于centos這種系統級別的鏡像進行創建自己的image;
# docker 安裝:
yum install docker
service docker start
# 拉取 centos6 的 docker 鏡像
docker pull centos:6
docker images
# 構建一個 image, 創建空目錄，編輯 Dockerfile
vim Dockerfile # 內容可變
FROM centos:6
MAINTAINER oom <w@163.com>
# move all configuration files into container
# RUN yum install -y lsof
# EXPOSE 80
# CMD ["sh","-c","service httpd start;bash"]
# 創建鏡像
docker build -t tmp_image:1.0 .
# 創建并運行容器
docker run -h tmp_container -itd --name tmp_container -v /opt/docker/webapps:/www/webapp tmp_image:1.0
# 進入容器，相當于進入 centos 操作系統
docker exec -it tmp_container bash
# 保存容器修改到images
docker commit -m 'web final.' 49d79fc19eaa tmp_image:1.2
# 備份容器修改后的docker鏡像
docker save > /opt/images/images_final/tmp_image.final.tar tmp_image:1.2
# 恢復你的備份鏡像，即全網發布
# 可以在任何裝 docker 的地方加載保存的鏡像
docker load -i /opt/images/images_final/tmp_image.final.tar
7.定制你的登錄歡迎語？
由于可能存在線上環境與測試環境共存的情況，一不小心的切換錯誤，就可能導致不可挽回的損失。所以，如果我們能在登錄的時候，做一個簡單的提示，那么就會少一點出錯的可能性。所以，訂制你的登錄歡迎語吧！
# 修改登錄歡迎語 vim /etc/motd
*****************************************************************
!!! WARNING: 歡迎來到線上機器: service-api-01 ，請謹慎操作哦 !!!
*****************************************************************
這樣，用戶登錄后，就會清楚的知道自己是在操作生產環境了！
8.更方便的查看nginx的訪問日志？
對于后端的日志而言，往往都是主動打印到某個固定位置，從而開發人員可以直接使用 tail -f xxx.log 進行日志的查看！
然而對于前端的代碼而言，則往往沒有相應的開發日志，唯一可以借助的就是 http 服務器的日志來排查問題了！
所以，比如使用 nginx 作為 http 服務器，那么就應該把盡可能多的有用日志打印出來。那么，如何快速查看 nginx 日志，則是有必要的！比如我們可以這樣：
# vim /usr/bin/log_nginx_host , 使用 log_nginx_host 直接查看所有 nginx 日志
tail -f /var/log/nginx/access.log /var/log/nginx/error.log
如上，將會把訪問日志與錯誤日志一起打印出來，從而快速定位問題！
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嘿，你在看嗎？
Grpc的優勢這里我就不說了, 第一它是基于Http2.0協議的, 可以保持客戶端與服務器端長連接, 基于二進制流,也就是字節流, 不是文本流.
? 同時他提供了跨平臺(語言)的開發方案 , 但是他也有成本就是需要定義他的接口規范, 遵循他的一套規范, 也就是說就算你是Java語言, 你不能隨意定義一個接口, 我就能幫你實現RPC , 只是他可以幫助你生成一個符合他規范的接口.
? 我們還是快速體驗一下吧. pom配置在文章最后
<dependency>
<groupId>io.grpc</groupId>
<artifactId>grpc-all</artifactId>
<version>1.12.0</version>
</dependency>插件和全部依賴都在文章最后面 . 全局粘貼
idea 介意下載一個 protobuf的插件, 可以有代碼提示. 這里直接去pluging里搜就行了.
我使用的是proto3的版本.
可以參考一下這個文章 https://www.cnblogs.com/tohxyblog/p/8974763.html
注意這個文件是在 你的src/proto/XX.proto 中定義的, 文件目錄必須寫好.
syntax="proto3"; // 協議版本
// 選項配置
option java_package="com.example.grpc.api";
option java_outer_classname="RPCDateServiceApi";
option java_multiple_files=true;
// 定義包名
package com.example.grpc.api;
// 服務接口.定義請求參數和相應結果
service RPCDateService {
rpc getDate (RPCDateRequest) returns (RPCDateResponse) {
}
}
// 定義請求體
message RPCDateRequest {
string userName=1;
}
// 定義相應內容
message RPCDateResponse {
string serverDate=1;
}使用maven插件, 編譯.
第一個命令執行完. 在 target目錄里找就行了. 第二個命令也就是找就行了. 然后將生成的Java文件拷貝到你的目錄里.就可以了, 類似于Mybatis的mapper插件.
package com.example.grpc.service;
// RPCDateServiceGrpc.RPCDateServiceImplBase 這個就是接口.
// RPCDateServiceImpl 我們需要繼承他的,實現方法回調
public class RPCDateServiceImpl extends RPCDateServiceGrpc.RPCDateServiceImplBase {
@Override
public void getDate(RPCDateRequest request, StreamObserver<RPCDateResponse> responseObserver) {
// 請求結果,我們定義的
RPCDateResponse rpcDateResponse=null;
String userName=request.getUserName();
String response=String.format("你好: %s, 今天是%s.", userName, LocalDate.now().format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd")));
try {
// 定義響應,是一個builder構造器.
rpcDateResponse=RPCDateResponse
.newBuilder()
.setServerDate(response)
.build();
} catch (Exception e) {
responseObserver.onError(e);
} finally {
// 這種寫法是observer,異步寫法,老外喜歡用這個框架.
responseObserver.onNext(rpcDateResponse);
}
responseObserver.onCompleted();
}
}public class GRPCServer {
private static final int port=9999;
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 設置service接口.
Server server=ServerBuilder.
forPort(port)
.addService(new RPCDateServiceImpl())
.build().start();
System.out.println(String.format("GRpc服務端啟動成功, 端口號: %d.", port));
server.awaitTermination();
}
}public class GRPCClient {
private static final String host="localhost";
private static final int serverPort=9999;
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 1. 拿到一個通信的channel
ManagedChannel managedChannel=ManagedChannelBuilder.forAddress(host, serverPort).usePlaintext().build();
try {
// 2.拿到道理對象
RPCDateServiceGrpc.RPCDateServiceBlockingStub rpcDateService=RPCDateServiceGrpc.newBlockingStub(managedChannel);
RPCDateRequest rpcDateRequest=RPCDateRequest
.newBuilder()
.setUserName("anthony")
.build();
// 3. 請求
RPCDateResponse rpcDateResponse=rpcDateService.getDate(rpcDateRequest);
// 4. 輸出結果
System.out.println(rpcDateResponse.getServerDate());
} finally {
// 5.關閉channel, 釋放資源.
managedChannel.shutdown();
}
}
}以上就是完整的流程. 啟動服務器端, 啟動客戶端打印一下信息 :
服務端日志 :
2020-02-29 11:04:50,991 4689 [LG-3-1] DEBUG .grpc.netty.NettyServerHandler - [id: 0xed01e3fb, L:/127.0.0.1:9999 - R:/127.0.0.1:3994] INBOUND SETTINGS: ack=true
2020-02-29 11:04:51,075 4773 [LG-3-1] DEBUG .grpc.netty.NettyServerHandler - [id: 0xed01e3fb, L:/127.0.0.1:9999 - R:/127.0.0.1:3994] INBOUND HEADERS: streamId=3 headers=GrpcHttp2RequestHeaders[:path: /com.example.grpc.api.RPCDateService/getDate, :authority: localhost:9999, :method: POST, :scheme: http, te: trailers, content-type: application/grpc, user-agent: grpc-java-netty/1.12.0, grpc-accept-encoding: gzip, grpc-trace-bin: ] streamDependency=0 weight=16 exclusive=false padding=0 endStream=false
2020-02-29 11:04:51,125 4823 [LG-3-1] DEBUG .grpc.netty.NettyServerHandler - [id: 0xed01e3fb, L:/127.0.0.1:9999 - R:/127.0.0.1:3994] INBOUND DATA: streamId=3 padding=0 endStream=true length=14 bytes=00000000090a07616e74686f6e79
2020-02-29 11:04:51,172 4870 [LG-3-1] DEBUG .grpc.netty.NettyServerHandler - [id: 0xed01e3fb, L:/127.0.0.1:9999 - R:/127.0.0.1:3994] OUTBOUND HEADERS: streamId=3 headers=GrpcHttp2OutboundHeaders[:status: 200, content-type: application/grpc, grpc-encoding: identity, grpc-accept-encoding: gzip] streamDependency=0 weight=16 exclusive=false padding=0 endStream=false
2020-02-29 11:04:51,189 4887 [LG-3-1] DEBUG .grpc.netty.NettyServerHandler - [id: 0xed01e3fb, L:/127.0.0.1:9999 - R:/127.0.0.1:3994] OUTBOUND DATA: streamId=3 padding=0 endStream=false length=44 bytes=00000000270a25e4bda0e5a5bd3a20616e74686f6e792c20e4bb8ae5a4a9e698af323032302d30322d32392e
2020-02-29 11:04:51,190 4888 [LG-3-1] DEBUG .grpc.netty.NettyServerHandler - [id: 0xed01e3fb, L:/127.0.0.1:9999 - R:/127.0.0.1:3994] OUTBOUND HEADERS: streamId=3 headers=GrpcHttp2OutboundHeaders[grpc-status: 0] streamDependency=0 weight=16 exclusive=false padding=0 endStream=true
2020-02-29 11:04:51,204 4902 [LG-3-1] DEBUG .grpc.netty.NettyServerHandler - [id: 0xed01e3fb, L:/127.0.0.1:9999 - R:/127.0.0.1:3994] INBOUND GO_AWAY: lastStreamId=0 errorCode=0 length=0 bytes=客戶端日志 :
2020-02-29 11:00:43,480 1814 [LG-1-2] DEBUG .grpc.netty.NettyClientHandler - [id: 0xcdbd6064, L:/127.0.0.1:3817 - R:localhost/127.0.0.1:9999] INBOUND HEADERS: streamId=3 headers=GrpcHttp2ResponseHeaders[grpc-status: 0] streamDependency=0 weight=16 exclusive=false padding=0 endStream=true
你好: anthony, 今天是20-02-29.
2020-02-29 11:00:43,487 1821 [LG-1-2] DEBUG .grpc.netty.NettyClientHandler - [id: 0xcdbd6064, L:/127.0.0.1:3817 - R:localhost/127.0.0.1:9999] OUTBOUND GO_AWAY: lastStreamId=0 errorCode=0 length=0 bytes=這就是一個Grpc的完整流程.
定義都是一個CS模型, GRPC他看到了未來一定是HTTP2的天下(這是必然的趨勢), 所以它沒有制定自己的協議, 這里指的是應用層協議. 類似于我們的RestTemplate 一樣都是基于http協議.
所以它考慮到的是 JSON ,這種序列化比較慢的序列化方式. 采用了自己開發的一種Protobuf.
這里就說明了 GRPC其實只是解決了序列化的方式, 依靠這個Protobuf, 可以解決一系列問題, 比如接口信息的定義, 等等有很多,
最簡單的例子. 比如我Java中寫了一個echo() 接口, golang如何調用 ? . 這就是難點,
我們可以依靠統一的Protobuf文件生成對應的 Golang和Java的接口, 就可以了, 所以說本質上來說他是做了這點.
我們看看Dubbo做了什么 , 他依靠TCP的可靠性, 自己基于TCP實現了一個應用層協議, dubbo協議. 同時也引用了一堆的序列化方式, 所以整個GRPC也是可行的.
?
感興趣的同學可以做一次抓包, 抓取客戶端請求,分析一個GRPC的請求格式.
*請認真填寫需求信息，我們會在24小時內與您取得聯系。
