37、Rust微服务的DevOps与无服务器应用实践

Rust微服务的DevOps与无服务器应用实践

1. 持续集成与交付概述

持续集成（CI）和持续交付（CD）在Rust微服务开发中具有重要意义。CI的目的在于频繁地将代码集成到共享仓库，并自动运行测试，以尽早发现和解决问题。CD则是在CI的基础上，将通过测试的代码自动部署到生产环境。

容器编排工具在微服务部署中也发挥着关键作用，它可以简化大规模应用的扩展和配置。例如Kubernetes，能够帮助管理运行微服务的容器，提高应用的可伸缩性和可靠性。

在代码质量检查方面，有几个实用的工具：
- rustfmt ：用于格式化Rust代码，使代码风格保持一致。
- clippy ：提供代码检查和优化建议，帮助开发者写出更规范、高效的代码。
- rustfix ：可以自动修复一些常见的代码问题。

配置这些工具时，可根据项目需求进行相应设置。

常见的CI服务和服务器有TravisCI、AppVeyor和Jenkins等。以TeamCity CI为例，可通过其代理和私有Git服务器，将Rust项目推送到CI进行构建。最后，还可配置微服务的构建过程，并通过UI进行检查。

2. 无服务器架构简介

传统的微服务通常作为独立的服务器应用程序开发，部署时需要使用持续交付工具将二进制文件上传到远程服务器。若不想担心二进制文件与操作系统的兼容性问题，可使用容器将应用打包成镜像进行交付和部署，还能借助容器编排服务，如Kubernetes。

进一步简化部署和管理的思路，催生了无服务器架构。无服务器并非真的没有服务器，而是使用预定义和预安装的容器池，运行处理请求的小型二进制文件，无需HTTP中间件。开发者只需编写事件处理程序，无需编写大量HTTP代码。

提供无服务器基础设施的平台有：
| 平台名称 | 简介 | Rust支持情况 |
| ---- | ---- | ---- |
| AWS Lambda | 亚马逊的无服务器计算服务，可自动存储、扩展和运行代码 | 有官方支持，通过lambda - runtime crate |
| Azure Functions | 微软的无服务器产品，是Azure平台的一部分 | 暂无官方支持，可使用azure - functions crate |
| Cloudflare Workers | Cloudflare提供的无服务器服务 | 兼容Rust，支持将代码编译为WebAssembly（WASM） |
| IBM Cloud Functions | 基于Apache OpenWhisk的无服务器产品 | 支持使用Docker镜像，可创建包含Rust函数的镜像 |
| Google Cloud Functions | 谷歌云的无服务器计算服务 | 暂无官方支持，可尝试用Rust编写Python原生模块 |

3. 基于AWS Lambda的最小Rust微服务

3.1 依赖设置

首先，创建一个新的 minimal - lambda crate，并添加以下依赖到 Cargo.toml 文件：

[dependencies]
lambda_runtime = { git = "https://github.com/awslabs/aws-lambda-rust-runtime" }
log = "0.4"
rand = "0.5"
serde = "1.0"
serde_derive = "1.0"
simple_logger = "1.0"

同时，将生成的二进制文件重命名为 bootstrap ：

[[bin]]
name = "bootstrap"
path = "src/main.rs"

3.2 开发微服务

在代码中引入必要的类型：

use serde_derive::{Serialize, Deserialize};
use lambda_runtime::{lambda, Context, error::HandlerError};
use rand::Rng;
use rand::distributions::{Bernoulli, Normal, Uniform};
use std::error::Error;
use std::ops::Range;

编写主函数：

fn main() -> Result<(), Box<dyn Error>> {
    simple_logger::init_with_level(log::Level::Debug).unwrap();
    lambda!(rng_handler);
    Ok(())
}

实现 rng_handler 函数：

fn rng_handler(event: RngRequest, _ctx: Context) -> Result<RngResponse, HandlerError> {
    let mut rng = rand::thread_rng();
    let value = {
        match event {
            RngRequest::Uniform { range } => {
                rng.sample(Uniform::from(range)) as f64
            },
            RngRequest::Normal { mean, std_dev } => {
                rng.sample(Normal::new(mean, std_dev)) as f64
            },
            RngRequest::Bernoulli { p } => {
                rng.sample(Bernoulli::new(p)) as i8 as f64
            },
        }
    };
    Ok(RngResponse { value })
}

定义请求和响应类型：

#[derive(Deserialize)]
#[serde(tag = "distribution", content = "parameters", rename_all = "lowercase")]
enum RngRequest {
    Uniform {
        #[serde(flatten)]
        range: Range<i32>,
    },
    Normal {
        mean: f64,
        std_dev: f64,
    },
    Bernoulli {
        p: f64,
    },
}

#[derive(Serialize)]
struct RngResponse {
    value: f64,
}

3.3 构建与部署

构建与亚马逊Linux兼容的二进制文件，可采用以下三种方法：
- 使用兼容x86_64的Linux发行版进行构建。
- 在亚马逊Linux的Docker容器中构建。
- 使用musl标准C库进行构建。

这里选择使用musl库，以减少生成二进制文件的外部依赖。步骤如下：
1. 安装musl库：

git clone git://git.musl-libc.org/musl
cd musl
./configure
make
sudo make install

若操作系统有对应的软件包，可直接安装。
2. 配置Cargo目标：
在项目文件夹中添加 .cargo/config 文件，并添加以下配置：

[build]
target = "x86_64-unknown-linux-musl"

确保编译器支持musl，若不支持，可使用以下命令添加：

rustup target add x86_64-unknown-linux-musl

3. 构建代码：

cargo build

部署时，可使用AWS CLI工具或Web AWS Console。这里使用AWS Console进行部署：
1. 进入AWS Console，打开AWS Lambda产品页面。
2. 点击“Create Function”按钮，在表单中输入以下信息：
- Name ：minimal - lambda
- Runtime ：选择“Use custom runtime in function code or layer”
- Role ：选择“Create a new role from one or more templates”
- Role name ：minimal - lambda - role
3. 点击“Create function”按钮，在函数创建过程中，将二进制文件打包成zip文件：

zip -j minimal-lambda.zip target/x86_64-unknown-linux-musl/debug/bootstrap

4. 在函数代码部分，选择“Upload a .zip file”，上传打包好的文件。
5. 点击“Test”按钮，在测试表单中输入以下JSON请求：

{
    "distribution": "uniform",
    "parameters": {
        "start": 0,
        "end": 100
    }
}

6. 在“Event name”字段输入“uniform”，点击“Create”按钮保存测试配置。
7. 选择“uniform”请求，再次点击“Test”按钮，查看响应结果。

4. 使用Serverless Framework部署应用

4.1 环境准备

使用Serverless Framework可简化应用部署。首先，使用npm安装Serverless Framework：

sudo npm install -g serverless

然后，从Rust模板创建新项目：

sls install --url https://github.com/softprops/serverless-aws-rust-multi --name rust-sls

项目初始化后，进入项目文件夹，添加 serverless - finch 插件：

npm install --save serverless-finch

将模板中的 hello 和 world 文件夹重命名为 lambda_1 和 lambda_2 ，并更新 Cargo.toml 中的工作区成员：

[workspace]
members = [
    "lambda_1",
    "lambda_2"
]

4.2 代码实现

在 lambda_1 crate中添加以下依赖到 Cargo.toml ：

[dependencies]
chrono = "0.4"
lambda_runtime = { git = "https://github.com/awslabs/aws-lambda-rust-runtime" }
log = "0.4"
rand = "0.6"
rusoto_core = {version = "0.35.0", default_features = false, features=["rustls"]}
rusoto_dynamodb = {version = "0.35.0", default_features = false, features=["rustls"]}
serde = "1.0"
serde_derive = "1.0"
serde_json = "1.0"
simple_logger = "1.0"
uuid = { version = "0.7", features = ["v4"] }

在 src/main.rs 中引入必要的类型：

use chrono::Utc;
use lambda_runtime::{error::HandlerError, lambda, Context};
use log::debug;
use rand::thread_rng;
use rand::seq::IteratorRandom;
use rusoto_core::Region;
use rusoto_dynamodb::{AttributeValue, DynamoDb, DynamoDbClient, PutItemError, PutItemInput, PutItemOutput};
use serde_derive::{Serialize, Deserialize};
use std::collections::HashMap;
use std::error::Error;
use uuid::Uuid;

实现主函数和处理函数：

fn main() -> Result<(), Box<dyn Error>> {
    simple_logger::init_with_level(log::Level::Debug)?;
    debug!("Starting lambda with Rust...");
    lambda!(handler);
    Ok(())
}

fn handler(event: Request, _: Context) -> Result<Response, HandlerError> {
    let region = Region::default();
    let client = DynamoDbClient::new(region);
    let username = event
      .request_context
      .authorizer
      .claims
      .get("cognito:username")
      .unwrap()
      .to_owned();
    debug!("USERNAME: {}", username);
    let ride_id = Uuid::new_v4().to_string();
    let request: RequestBody = serde_json::from_str(&event.body).unwrap();
    let unicorn = find_unicorn(&request.pickup_location);
    record_ride(&client, &ride_id, &username, &unicorn).unwrap();
    let body = ResponseBody {
        ride_id: ride_id.clone(),
        unicorn_name: unicorn.name.clone(),
        unicorn,
        eta: "30 seconds".into(),
        rider: username.clone(),
    };
    let mut headers = HashMap::new();
    headers.insert("Access-Control-Allow-Origin".into(), "*".into());
    let body = serde_json::to_string(&body).unwrap();
    let resp = Response {
        status_code: 201,
        body,
        headers,
    };
    Ok(resp)
}

处理函数的主要逻辑如下：
1. 使用默认区域值创建与DynamoDB的连接。
2. 从Cognito中提取用户名，用于用户授权。
3. 生成唯一的骑行ID。
4. 解析请求体。
5. 调用 find_unicorn 函数查找独角兽。
6. 调用 record_ride 函数将骑行记录添加到数据库。
7. 构建响应体和响应头，返回响应。

通过以上步骤，我们可以利用Rust和AWS Lambda构建和部署无服务器微服务，借助Serverless Framework简化部署过程，同时结合AWS的其他服务，实现更复杂的应用场景。

Rust微服务的DevOps与无服务器应用实践

5. 代码详细分析

5.1 最小Rust微服务代码分析

在基于AWS Lambda的最小Rust微服务中，我们有几个关键部分需要深入理解。

• 依赖分析 ：
  | 依赖名称 | 作用 |
  | ---- | ---- |
  | lambda_runtime | 官方提供的用于编写AWS Lambda函数的crate，让我们可以方便地将Rust代码与AWS Lambda集成。 |
  | log | 用于日志记录，方便我们在开发和调试过程中查看程序的运行状态。 |
  | rand | 用于生成随机数，在我们的随机数生成微服务中起到核心作用。 |
  | serde 和 serde_derive | 用于序列化和反序列化数据，使我们可以在JSON格式和Rust结构体之间进行转换。 |
  | simple_logger | 将日志输出到标准输出，方便我们查看日志信息。 |

• 代码逻辑分析 ：

graph TD;
    A[main函数] --> B[初始化日志];
    B --> C[导出lambda处理函数];
    C --> D[rng_handler函数];
    D --> E[根据请求类型生成随机数];
    E --> F[返回响应];

在 main 函数中，首先初始化日志，然后使用 lambda! 宏导出 rng_handler 函数。 rng_handler 函数接收一个 RngRequest 类型的请求，根据请求的不同类型（均匀分布、正态分布、伯努利分布）生成相应的随机数，并将结果封装在 RngResponse 中返回。

5.2 Serverless Framework项目代码分析

在使用Serverless Framework的项目中，也有几个重要的部分。

• 依赖分析 ：
  | 依赖名称 | 作用 |
  | ---- | ---- |
  | chrono | 用于处理日期和时间，在记录骑行信息时可能会用到。 |
  | lambda_runtime | 同样用于与AWS Lambda集成，导出处理函数。 |
  | rusoto_core 和 rusoto_dynamodb | 用于与AWS DynamoDB进行交互，存储和读取数据。 |
  | serde 、 serde_derive 和 serde_json | 用于序列化和反序列化JSON数据，处理请求和响应。 |
  | uuid | 用于生成唯一的ID，如骑行ID。 |

• 代码逻辑分析 ：

graph TD;
    A[main函数] --> B[初始化日志];
    B --> C[导出lambda处理函数];
    C --> D[handler函数];
    D --> E[创建DynamoDB连接];
    E --> F[提取用户名];
    F --> G[生成骑行ID];
    G --> H[解析请求体];
    H --> I[查找独角兽];
    I --> J[记录骑行信息到DynamoDB];
    J --> K[构建响应体和响应头];
    K --> L[返回响应];

在 main 函数中，初始化日志并导出 handler 函数。 handler 函数首先创建与DynamoDB的连接，然后从请求中提取用户名，生成唯一的骑行ID，解析请求体，查找合适的独角兽，将骑行信息记录到DynamoDB中，最后构建响应体和响应头并返回响应。

6. 常见问题与解决方案

在使用Rust和AWS Lambda进行无服务器微服务开发过程中，可能会遇到一些常见问题，以下是一些解决方案。

6.1 依赖安装问题

• 问题描述 ：在安装依赖时，可能会遇到网络问题或版本不兼容问题。
• 解决方案 ：
  • 对于网络问题，可以尝试使用代理或更换镜像源。例如，在使用 cargo 安装依赖时，可以配置镜像源：

[source.crates-io]
replace-with = "ustc"

[source.ustc]
registry = "https://mirrors.ustc.edu.cn/crates.io-index"

- 对于版本不兼容问题，需要仔细检查依赖的版本要求，根据文档进行调整。

6.2 构建问题

• 问题描述 ：在使用musl库构建时，可能会遇到编译错误。
• 解决方案 ：
  • 确保musl库正确安装，并且编译器支持musl目标。可以使用 rustup target add x86_64-unknown-linux-musl 命令添加支持。
  • 检查项目的配置文件，确保目标设置正确。

6.3 部署问题

• 问题描述 ：在部署到AWS Lambda时，可能会遇到权限问题或文件上传失败问题。
• 解决方案 ：
  • 对于权限问题，检查AWS IAM角色的权限设置，确保角色具有足够的权限来访问和操作相关资源。
  • 对于文件上传失败问题，检查文件路径和文件大小是否符合要求，确保网络连接正常。

7. 总结

通过本文的介绍，我们学习了Rust微服务的持续集成与交付，了解了无服务器架构的概念和常见平台。重点介绍了基于AWS Lambda的最小Rust微服务的开发、构建和部署过程，以及如何使用Serverless Framework简化应用部署。同时，我们对代码进行了详细分析，总结了常见问题及解决方案。

在实际开发中，我们可以根据具体需求选择合适的平台和工具，结合Rust的高性能和安全性，构建出高效、可靠的无服务器微服务。未来，随着技术的不断发展，无服务器架构将会在更多的场景中得到应用，Rust也将在其中发挥重要作用。

希望本文能为你在Rust微服务和无服务器应用开发方面提供有益的参考，让你能够更加顺利地开展相关项目。