Apollo:分布式配置管理中心

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配置需求

Spring Cloud配置中心从git仓库、svn仓库等配置源统一获取系统配置参数,由Spring Cloud Config Client消费。其配置文件必须遵循严格的语法格式,即使多余的空格都会造成Client 无法读取相应的配置参数,一旦出问题很容易被忽视。

面对越来越丰富的配置场景需求,如:

  • 配置修改后实时生效;

  • 灰度发布;

  • 分环境、分集群管理配置;

  • 完善的权限、审核机制;

一款大格局的配置中心给我们带来了“村里”的希望:

Apollo(阿波罗)是一款可靠的分布式配置管理中心,诞生于携程框架研发部,能够集中化管理应用不同环境、不同集群的配置,配置修改后能够实时推送到应用端,并且具备规范的权限、流程治理等特性,适用于微服务配置管理场景。

https://github.com/ctripcorp/apollo

ctripcorp

Apollo功能

Apollo具有非常丰富的功能,具体如下:

  • 统一管理不同环境、不同集群的配置

    • Apollo提供了一个统一界面集中式管理不同环境(environment)、不同集群(cluster)、不同命名空间(namespace)的配置。

    • 同一份代码部署在不同的集群,可以有不同的配置,比如zk的地址等

    • 通过命名空间(namespace)可以很方便的支持多个不同应用共享同一份配置,同时还允许应用对共享的配置进行覆盖

    • 配置界面支持多语言(中文,English)

  • 配置修改实时生效(热发布)

    • 用户在Apollo修改完配置并发布后,客户端能实时(1秒)接收到最新的配置,并通知到应用程序。

  • 版本发布管理

    • 所有的配置发布都有版本概念,从而可以方便的支持配置的回滚。

  • 灰度发布

    • 支持配置的灰度发布,比如点了发布后,只对部分应用实例生效,等观察一段时间没问题后再推给所有应用实例。

  • 权限管理、发布审核、操作审计

    • 应用和配置的管理都有完善的权限管理机制,对配置的管理还分为了编辑和发布两个环节,从而减少人为的错误。

    • 所有的操作都有审计日志,可以方便的追踪问题。

  • 客户端配置信息监控

    • 可以方便的看到配置在被哪些实例使用

  • 提供Java和.Net原生客户端

    • 提供了Java和.Net的原生客户端,方便应用集成

    • 支持Spring Placeholder,Annotation和Spring Boot的ConfigurationProperties,方便应用使用(需要Spring 3.1.1+)

    • 同时提供了Http接口,非Java和.Net应用也可以方便的使用

  • 提供开放平台API

    • Apollo自身提供了比较完善的统一配置管理界面,支持多环境、多数据中心配置管理、权限、流程治理等特性。

    • 不过Apollo出于通用性考虑,对配置的修改不会做过多限制,只要符合基本的格式就能够保存。

    • 在我们的调研中发现,对于有些使用方,它们的配置可能会有比较复杂的格式,如xml, json,需要对格式做校验。

    • 还有一些使用方如DAL,不仅有特定的格式,而且对输入的值也需要进行校验后方可保存,如检查数据库、用户名和密码是否匹配。

    • 对于这类应用,Apollo支持应用方通过开放接口在Apollo进行配置的修改和发布,并且具备完善的授权和权限控制

  • 部署简单

    • 配置中心作为基础服务,可用性要求非常高,这就要求Apollo对外部依赖尽可能地少

    • 目前唯一的外部依赖是MySQL,所以部署非常简单,只要安装好Java和MySQL就可以让Apollo跑起来

    • Apollo还提供了打包脚本,一键就可以生成所有需要的安装包,并且支持自定义运行时参数

相信你看了这些功能后,肯定会心动!

Apollo架构

为什么说Apollo是一款大格局的配置中心呢?

因为Apollo除功能上满足了我们对管理配置文件的场景需求,其本身采用的分布式微服务架构部署,也对我们现有的微服务架构有一定的指导意义。

1.基础模型

Apollo的基础模型:

  1. 用户在配置中心对配置进行修改并发布;

  2. 配置中心通知Apollo客户端有配置更新;

  3. Apollo客户端从配置中心拉取最新的配置、更新本地配置并通知到应用;

2.架构模型

从Apollo的总体架构设计,我们可以从下往上看:

  • Config Service提供配置的读取、推送等功能,服务对象是Apollo客户端;

  • Admin Service提供配置的修改、发布等功能,服务对象是Apollo Portal(管理界面);

  • Config Service和Admin Service都是多实例、无状态部署,所以需要将自己注册到Eureka中并保持心跳;

  • 在Eureka之上我们架了一层Meta Server用于封装Eureka的服务发现接口;

  • Client通过域名访问Meta Server获取Config Service服务列表(IP+Port),而后直接通过IP+Port访问服务,同时在Client侧会做load balance、错误重试;

  • Portal通过域名访问Meta Server获取Admin Service服务列表(IP+Port),而后直接通过IP+Port访问服务,同时在Portal侧会做load balance、错误重试;

  • 为了简化部署,我们实际上会把Config Service、Eureka和Meta Server三个逻辑角色部署在同一个JVM进程中;

这是一套比较经典的微服务架构,其中:

  • Apollo客户端的访问路径为:SLB–>Meta–>Config Service,实现配置读取、配置推送等功能;

  • 开发访问Portal管理界面路径为:SLB–>Meta–>Admin Service,实现配置的修改、发布、授权、审批等功能;

其中如果没有Meta Server这层,Apollo客户端将通过Eureka来访问Config Service 和 Admin Service,此时在负载均衡、错误重试将有所欠缺。而Meta Server 换成我们的日常架构应该对应的是网关,它的作用由服务发现变为限流、熔断、重试、路由等。

而Portal管理界面带给我们启发的是:在当前应用系统不断增加的情况下,我们迫切的需要统一的用户体系及管理入口分别管理对应的应用,而不是各自为战,这也就意味着Portal的重要性。

Apollo宕机影响

从架构看Apollo是自成体系的,由于托管生产所有的配置文件,其重要性不言而喻。此时我也会像你一样有个疑问:Apollo 一旦宕机,应用是不是会因获取不到配置文件而产生重大事故?

因此我们需要了解下客户端设计来让大家安心。

上图简要描述了Apollo客户端的实现原理:

  1. 客户端和服务端保持了一个长连接,从而能第一时间获得配置更新的推送(通过Http Long Polling实现);

  2. 客户端还会定时从Apollo配置中心服务端拉取应用的最新配置;

    • 这是一个fallback机制,为了防止推送机制失效导致配置不更新

    • 客户端定时拉取会上报本地版本,所以一般情况下,对于定时拉取的操作,服务端都会返回304 – Not Modified

    • 定时频率默认为每5分钟拉取一次,客户端也可以通过在运行时指定System Property: apollo.refreshInterval来覆盖,单位为分钟。

  3. 客户端从Apollo配置中心服务端获取到应用的最新配置后,会保存在内存中;

  4. 客户端会把从服务端获取到的配置在本地文件系统缓存一份;

    • 在遇到服务不可用,或网络不通的时候,依然能从本地恢复配置

  5. 应用程序可以从Apollo客户端获取最新的配置、订阅配置更新通知;

通过以上原理我们得知,一旦Apollo集群故障,此时应用程序不会受影响,配置文件可以从本地文件系统恢复配置,但无法获取配置更新。

Apollo分布式部署

Apollo的部署架构多种多样,但无论如何部署都基于模型对以下服务进行分配:

  • 进程1:Portal

  • 进程2:Meta Server、Eureka、Config Service

  • 进程3:Admin Service

  • 数据库:PortalDB、ConfigDB

1.单机、单环境

对于多台Linux Server,一般将进程1、进程2 、进程3 分别拆分开来,分别放于不同的机器上。

2.单机、双环境

Portal实际上可以只部署1套,推荐的部署架构如下:

  • 3台Linux服务器:

    • Portal Linux Server单独部署Portal

    • SIT Linux Server部署SIT的Config Service和Admin Service

    • UAT Linux Server部署UAT的Config Service和Admin Service

  • 3个database:1个PortalDB + 1个SIT的ConfigDB + 1个UAT的ConfigDB

对于多环境,除PortalDB外,ConfigDB应按环境区分使用。

3.携程多环境部署图

部署策略如下:

  • Portal部署在生产环境的机房,通过它来直接管理FAT、UAT、PRO等环境的配置

  • Meta Server、Config Service和Admin Service在每个环境都单独部署,使用独立的数据库

  • Meta Server、Config Service和Admin Service在生产环境部署在两个机房,实现双活

  • Meta Server和Config Service部署在同一个JVM进程内,Admin Service部署在同一台服务器的另一个JVM进程内

Apollo接入最佳实践

当完成Apollo的部署后进行生产接入时,我认为还是要有一定规范的,而不是简单的接入即可。尤其当我们有CMDB时,我们要让其切实起到为上层应用提供数据支撑的作用。

在此特提供以下几点规范供参考:

  1. CMDB 模型名称(模型下关联应用IP)与应用包名保持一致;

  2. Apollo的项目AppId 与CMDB模型名称、应用包名一致;

  3. 自动化工具通过CMDB API 获取模型名称实现Apollo与应用的一致性接入;

在此还是要强调下,如果CMDB建立后无法和应用、业务关联使用,驱动运维对CMDB的数据进行有效更新,那么CMDB将成为运维的负资产,因此请引起我们的重视。

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