在上一讲中,我们讲到了开发过程的自动化,我们的关注点在于如何构建出一个有效的部署包,这个包最终是要上线部署的,那接下来,我们就来关心一下部署的相关工作。

零散的运维知识

在一些稍具规模的公司,为部署工作设置了一个专有职位,称之为运维。当然,这个岗位的职责远不止部署这一件事,还要维护线上系统的稳定。不过,如果你的团队规模不大,或是项目处于初始阶段,这些工作往往也要由程序员自行完成。

对于一个程序员来说,了解自己的程序怎么部署上线,是非常重要的。我们既要了解一个软件的逻辑,也要知道它的物理部署。只有这样,出了问题才知道怎么修复。

更重要的是,我们在设计时,才能尽量规避部署带来的问题。而部署,恰恰也是最适合发挥自动化本领的地方。

好,即便下定决心准备学习运维相关知识,你准备怎么学呢?我先来问你个问题,提到运维,你会想到什么?

如果你是一个刚刚步入这个行业的程序员,你或许会想到 Docker,想到 Kubernetes;如果再早一点入行,你或许还会想到 ChefPuppetAnsible;更早一些入行的话,你会想到 Shell 脚本。没错,这些东西都是与运维相关的。那我就这么一个一个地都学一遍吗?

就我个人的学习经验而言,如果所有的知识都是零散的,没有一个体系将它们贯穿起来,你原有的知识无法帮助你学习新知识,这种学习方式效率极低,过程也极其痛苦。

如果是有结构的知识,所谓的学习新知识不过是在学习增量,真正要理解的新东西并不多,学习效率自然会大幅度提高。所以,想学好运维知识,首先你要建立起一个有效的知识体系。

你可能会问,这些运维知识看上去就是一个一个独立的工具啊?我曾经也为此困惑了许久,虽然我对各个工具已经有了不少的了解,但依然缺乏一个有效的知识体系,将它们贯穿起来,直到我上了一堂课。

感谢 Odd-e 的柴锋,有一次,他给我上了一堂 DevOps 课,他对运维知识的讲解让我茅塞顿开,从此,我的运维知识有了体系。

准确地说,他的这堂课就是讲给程序员的运维课。今天,我就把这个体系按照我的理解,重新整理一遍分享给你,也算是完成一次知识输出

好,我们开始!

Java 知识体系

正如我前面所说,学习一个新东西,最好的办法是学习增量,如果能够找到它与已有知识体系的联系,我们就可以把已有知识的理解方式借鉴过去。

作为程序员,我们其实已经有了一个完善的知识体系,这就是我们对于程序设计的理解,而理解运维的知识体系,刚好可以借鉴这个体系。怎么理解这句话呢?

以最常见的 Java 开发为例,如果要成为一个合格的 Java 程序员,我应该知道些什么呢?

首先肯定是 Java 语言,我需要了解 Java 语言的各种语法特性。不过,只了解语法是写不出什么像样程序的,我们还需要掌握核心库。

对于 Java 来说,就是 JDK 中的各种类,比如,最常见的 String、List、Map 等等。

理论上来说,掌握了基本的语法和核心库,你就可以开发任何程序了。但在实践中,为了避免重新发明“轮子”,减少不必要的工作量,我们还会用到大量的第三方类库,比如,Google GuavaSLF4J 等等。

除了功能实现,还有一些结构性的代码也会反复出现。比如说,在常见的 REST 服务中,我们要将数据库表和对象映射到一起,要将结果转换成 JSON,要将系统各个组件组装到一起。

为了减少结构上的代码重复,于是,开发框架出现了,在 Java 中最常见的开发框架就是 Spring

至此,你就可以完成基本的代码编写,但这还不够。

在 Java 中,你不会从底层完成所有事情,比如,虽然你写 REST 服务,但你很少会接触到最底层的 HTTP 实现,因为这些工作由运行时环境承担了。

我们要做的只是把打好的包部署到这些运行时环境上,在 Java 的世界里,这是 Tomcat、Jetty 之类的容器承担的职责。

如果你刚刚加入这一行,上来就用 Spring Boot 之类的框架写代码,你可能并没有碰到这样的部署过程,因为这些框架已经把容器封装其中,简化了部署过程。

Tomcat、Jetty 往往还只是在一台机器上部署,在现实的场景中,一台机器通常是不够用的,我们可能需要的是一个集群。

你可能会想到用 Nginx 来做一个负载均衡,但如果用原生的 Java 解决方案,这时候就轮到企业级的应用服务器登场了,比如:IBM WebSphere、Oracle WebLogic Server、JBoss Enterprise Application Platform 等等。

至此,一套完整的 Java 应用解决方案已经部署起来了。但我们知道了这些,和我们运维知识有什么关系呢?我们可以用同样的体系去理解运维知识。

运维知识体系

首先,要理解运维体系的语言。运维的语言是什么呢?是 Shell,人们最熟悉的应该是 Bash。我们通过操作系统与计算机打交道,但我们无法直接只用操作系统内核,Shell 为我们提供了一个接口,让我们可以访问操作系统内核提供的服务。

你可能会以为我这里用的是比喻,将 Shell 比喻成语言,但还真不是,Shell 本身就是一门编程语言。绝大多数人都知道 Shell 可以编程,但几乎没有人把 Shell 当成一门编程语言来学习,基本上都是在需要的时候,搜一下,然后照猫画虎地将代码复制上去。

这样造成的结果就是,一旦写一个脚本,就要花费大量的时间与语法做斗争,只是为了它能够运行起来。

有了语言,再来就是核心库了。运维的核心库是什么?就是 Shell 提供的各种 Unix/Linux 的核心命令,比如:ls、cd、ps、grep、kill、cut、sort、uniq 等等,它们几乎与操作系统绑定在一起,随着操作系统一起发布。

了解了核心的部分,还需要了解一些第三方库,运维知识的第三方库就是那些不属于操作系统核心命令的命令,比如:rsync、curl 等等。

Java 有框架可用,运维也有框架吗?你可以想一下,Java 的框架提供的是一些通用的能力,在运维工作中,也是有一些通用能力的,比如:在安装某个包之前,要检查一下这个包是否已经安装了;在启动一个服务前,要检查这个服务是否启动了,等等。所以,能够帮我们把这些工作做好的工具,就是我们的运维框架。

到这里,你应该已经明白了,我在说的运维框架其实就是像 Chef、Puppet、Ansible 之类的配置管理工具。它们做的事就是把那些繁琐的工作按照我们的定义帮我们做好。

有了对软件环境的基本配置,接下来,就要找一个运行时的环境将软件跑起来了。这时候,我们要了解像虚拟机、Docker 之类的技术,它们帮我们解决的问题就是在单机上的部署。

一般来说,了解了这些内容,我们就可以构建出一个开发环境或测试环境。除非用户非常少,我们可以在生产环境考虑单机部署,否则,我们迄今为止讨论的各种技术还都是在开发环节的。

如果我们需要一个集群或是高可用环境,我们还需要进一步了解其他技术,这时候,就轮到一些更复杂的技术登场了,比如,云技术,Amazon AWS、OpenStack,包括国内的阿里云。如果你采用的是 Docker 这样的基础技术,就需要 Kubernetes、Docker Swarm 之类的技术。

至此,一个相对完整的运维知识体系已经建立起来了,现在你有了一张知识地图,走在运维大陆上,应该不会轻易地迷失了。希望你可以拿着它,继续不断地开疆拓土。

总结时刻

我们今天的关注点在于,将开发过程产生的构建产物部署起来。部署过程要依赖于运维知识,每个程序员都应该学习运维知识,保证我们对软件的运行有更清楚地认识,而且部署工作是非常适合自动化的。

但是,对运维工具的学习是非常困难的,因为我们遇到的很多工具是非常零散的,缺乏体系。

这里,我给你介绍了一个运维的知识体系,这个体系借鉴自 Java 的知识体系,包括了编程语言、核心库、第三方库、开发框架、单机部署和集群部署等诸多方面。我把今天提到的各种技术整理成一个表格列在下面,你可以参考它更好地理解运维知识。

如果今天的内容你只能记住一件事,那请记住:有体系地学习运维知识。

最后,我想请你分享一下,你还能想到哪些运维知识可以放到这张知识地图上呢?欢迎在留言区写下你的想法。

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