32、微服务部署：从基础设施搭建到自动化流水线构建

最新推荐文章于 2025-09-12 02:39:38 发布

s1t2u3

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分类专栏： Spring微服务实战：从入门到精通文章标签：微服务部署 AWS Amazon ECS

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微服务部署：从基础设施搭建到自动化流水线构建

在当今的软件开发领域，微服务架构因其灵活性和可扩展性而备受青睐。要成功部署微服务，需要搭建合适的基础设施，并建立有效的构建和部署流水线。本文将详细介绍如何在亚马逊云（AWS）上部署微服务，包括数据库、缓存集群和容器集群的创建，以及手动和自动化部署的方法。

1. 基础设施搭建

1.1 创建 Amazon RDS/PostgreSQL 数据库

首先，我们需要创建一个 Amazon RDS/PostgreSQL 数据库。创建过程可能需要几分钟时间，完成后，需要配置 Eagle Eye 服务以使用该数据库。为每个需要访问 Amazon 基础 PostgreSQL 数据库的微服务创建一个名为 aws - dev 的新应用程序配置文件，并在 Spring Cloud Config GitHub 存储库中添加包含 Amazon 数据库连接信息的新配置文件。

1.2 创建 Redis 集群

使用 Amazon ElastiCache 服务来创建 Redis 集群，步骤如下：
1. 导航回 AWS 控制台主页，点击 ElastiCache 链接。
2. 从 ElastiCache 控制台中选择 Redis 链接，然后点击屏幕顶部的蓝色“Create”按钮，弹出创建向导。
3. 填写相关数据后点击“Create”按钮，Amazon 将开始创建 Redis 集群，此过程需要几分钟。创建完成后，点击集群名称可查看集群使用的端点。

由于只有许可服务使用 Redis，因此在将代码示例部署到自己的 Amazon 实例时，需适当修改许可服务的 Spring Cloud Config 文件。

1.3 创建 ECS 集群

在部署 EagleEye 服务之前，需要设置一个 Amazon ECS 集群，步骤如下：
1. 进入 Amazon AWS 控制台，点击 Amazon EC2 Container Service 链接。
2. 在主 EC2 容器服务页面点击“Getting Started”按钮，进入“Select options to Configure”屏幕，取消勾选两个复选框并点击“Cancel”按钮，不使用 ECS 提供的预定义模板向导。
3. 在 ECS 主页点击“Clusters”选项卡，然后点击“Create Cluster”按钮。
4. 在“Create Cluster”屏幕中，定义基本集群信息，包括集群名称、运行集群的 Amazon EC2 虚拟机大小、运行的实例数量以及为集群中每个节点分配的弹性块存储（EBS）磁盘空间。
5. 设置网络配置，选择 Amazon 虚拟专用云（VPC），通常选择默认 VPC，因为它包含数据库服务器和 Redis 集群。同时，选择 VPC 中的子网以允许 ECS 集群访问。
6. 选择创建新的安全组或选择现有的 Amazon 安全组应用于新的 ECS 集群。由于运行 Zuul，配置新安全组允许所有来自端口 5555 的入站流量。
7. 让 ECS 向导为运行在服务器上的 ECS 容器代理创建一个 IAM 角色，名为 ecsInstanceRole。

创建完成后，点击“View Cluster”按钮查看集群状态。此时，你已拥有成功部署 EagleEye 微服务所需的所有基础设施。

2. 手动部署 EagleEye 服务

使用 Amazon ECS 命令行客户端（https://github.com/aws/amazon - ecs - cli）手动部署 EagleEye 服务，步骤如下：
1. 配置 ecs - cli 运行时环境 ：
- 配置 ECS 客户端的 Amazon 凭证。
- 选择客户端工作的区域。
- 定义 ECS 客户端将使用的默认 ECS 集群。
执行以下命令进行配置：

ecs - cli configure --region us - west - 1 \
                  --access - key $AWS_ACCESS_KEY \
                  --secret - key $AWS_SECRET_KEY \
                  --cluster spmia - tmx - dev

这里使用环境变量 $AWS_ACCESS_KEY 和 $AWS_SECRET_KEY 来保存 Amazon 访问和秘密密钥。

构建服务 ：
设置环境变量 $BUILD_NAME 来标记构建脚本创建的 Docker 镜像，然后执行 Maven 构建：

export BUILD_NAME = TestManualBuild
mvn clean package docker:build

部署 Docker 镜像 ：
执行以下命令将 Docker 镜像部署到之前设置的 ECS 实例：

ecs - cli compose --file docker/common/docker - compose.yml up

验证服务运行状态 ：
执行 ecs - cli ps 命令验证服务是否运行，并发现服务器的 IP 地址。输出中可以看到部署的 Docker 容器数量、ECS 集群的 IP 地址，虽然显示有其他端口映射，但实际上只有端口 5555 对外部开放。

3. 构建和部署流水线架构

构建和部署流水线的目标是提供可定制的工作流程，实现代码编译、打包和部署的自动化。其架构基于持续集成（CI）和持续交付（CD）模式，主要步骤如下：
1. 开发者将服务代码提交到源代码仓库。
2. 构建/部署引擎监控源代码仓库的更改，检测到更改后签出代码并运行构建脚本。
3. 编译代码，运行单元和集成测试，将服务编译为可执行工件（如 JAR 文件）。
4. 构建虚拟机镜像（容器），将微服务和运行时引擎安装到镜像中。
5. 在正式部署到新环境之前，启动机器镜像并运行一系列平台测试，以确保一切正常。如果测试通过，将机器镜像提升到新环境。
6. 在服务提升到下一个环境之前，必须运行该环境的平台测试，并且始终使用相同的机器镜像进行部署，以保证服务器的不可变性。

以下是构建和部署流水线的主要步骤流程图：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke - width:2px;
    A(开发者提交代码):::process --> B(构建/部署引擎监控):::process
    B --> C(编译代码、运行测试):::process
    C --> D(创建可执行工件):::process
    D --> E(构建机器镜像):::process
    E --> F(运行平台测试):::process
    F -->|通过| G(部署到新环境):::process
    G --> H(提升到下一个环境):::process
    H --> I(运行下一个环境的平台测试):::process
    I -->|通过| J(最终部署):::process

4. 测试类型

在构建和部署过程中，通常有三种类型的测试：
| 测试类型 | 测试时机 | 测试目的 | 特点 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 单元测试 | 服务代码编译之前 | 独立测试单个方法或函数，无第三方依赖 | 小而聚焦 |
| 集成测试 | 服务代码打包之后 | 测试整个工作流，模拟第三方服务调用 | 模拟第三方依赖 |
| 平台测试 | 服务部署到环境之前 | 测试整个业务流程，调用生产系统中的所有第三方依赖 | 真实环境测试 |

5. 核心模式

构建/部署过程基于以下四个核心模式：
- 持续集成/持续交付（CI/CD） ：应用程序代码不仅在提交时进行构建和测试，还会持续部署。如果代码通过单元、集成和平台测试，应立即提升到下一个环境，大多数组织的唯一停止点是推送到生产环境。
- 基础设施即代码 ：最终推送到开发及后续环境的软件工件是机器镜像，通过一系列脚本在每次构建时进行配置，构建后不再有人为干预，脚本像其他代码一样进行版本控制。
- 不可变服务器 ：服务器镜像构建后，配置不再更改，避免“配置漂移”问题。如果需要更改，修改配置脚本并启动新的构建。
- Phoenix 服务器 ：基于不可变服务器的概念，服务器可以从机器镜像中杀死并重新启动，而不会改变服务或微服务的行为。

通过以上步骤和模式，我们可以在 Amazon 云上成功部署微服务，并建立高效的构建和部署流水线，实现代码的快速迭代和稳定交付。

微服务部署：从基础设施搭建到自动化流水线构建

6. 调试 ECS 容器问题

ECS 调试容器启动或运行问题的工具较为有限。若遇到 ECS 部署的服务无法启动或持续运行的问题，需要通过 SSH 登录到 ECS 集群查看 Docker 日志，具体操作步骤如下：
1. 在 ECS 集群运行的安全组中添加端口 22。
2. 使用在集群设置时定义的 Amazon 密钥对，以 ec2-user 身份 SSH 登录到服务器。
3. 在服务器上运行 docker ps 命令，获取所有正在运行的 Docker 容器列表。
4. 定位需要调试的容器镜像后，运行 docker logs –f <<container id>> 命令，查看目标 Docker 容器的日志。

虽然这是一种较为原始的调试方法，但有时直接查看服务器的控制台输出就能发现问题所在。

7. 自动化部署的重要性及实现思路

手动部署虽然能帮助我们理解服务部署的机制，但不具有可持续性，因此自动化部署是最终目标。自动化部署可以将人类从繁琐的部署工作中解放出来，真正实现微服务的设计、构建和部署到云端的全流程自动化。

要实现自动化部署，可借助 Amazon 的 CloudFormation 脚本 DSL 或 HashiCorp 的 Terraform 等云基础设施脚本工具。这些工具能将基础设施的创建过程脚本化，避免手动操作带来的错误和不一致性。

8. 自动化部署的实践步骤

若要使用 Amazon ECS 命令行客户端实现自动化部署，可参考以下步骤：
1. 环境配置自动化 ：
将配置 ECS 客户端的命令集成到自动化脚本中，例如：

ecs-cli configure --region us-west-1 \
                  --access-key $AWS_ACCESS_KEY \
                  --secret-key $AWS_SECRET_KEY \
                  --cluster spmia-tmx-dev

可将环境变量 $AWS_ACCESS_KEY 和 $AWS_SECRET_KEY 存储在安全的配置文件或密钥管理系统中，在脚本运行时动态获取。

构建过程自动化 ：
使用自动化工具（如 Jenkins、GitLab CI/CD 等）触发 Maven 构建命令，例如：

export BUILD_NAME=TestAutomatedBuild
mvn clean package docker:build

将这些命令配置到自动化任务中，当代码仓库有新的提交时，自动执行构建操作。

部署过程自动化 ：
将部署 Docker 镜像到 ECS 实例的命令集成到自动化脚本中：

ecs-cli compose --file docker/common/docker-compose.yml up

在构建完成后，自动化工具自动执行该命令完成部署。

9. 自动化部署的优势

自动化部署具有以下显著优势：
- 提高效率 ：减少手动操作的时间和错误，加快代码的部署速度，实现快速迭代。
- 保证一致性 ：每次部署都使用相同的脚本和配置，确保不同环境的部署结果一致。
- 增强可靠性 ：减少人为因素的干扰，降低因人为错误导致的部署失败风险。
- 便于监控和回滚 ：自动化部署可以集成监控工具，实时监测部署状态，并且在出现问题时能够快速回滚到上一个稳定版本。

以下是自动化部署的主要步骤流程图：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(代码提交):::process --> B(自动化工具触发):::process
    B --> C(环境配置):::process
    C --> D(代码构建):::process
    D --> E(镜像创建):::process
    E --> F(部署到 ECS):::process
    F --> G(监控与验证):::process
    G -->|成功| H(完成部署):::process
    G -->|失败| I(回滚操作):::process
    I --> D(重新构建):::process