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导读
系统架构是一个系统的灵魂，然而一个好的架构（或者更确切的说，一个合适的系统架构）不是一蹴而就，一下子就能完全设计出来的，而是随着系统发展，逐步演进的。本文将介绍明源云研发协同平台的架构从0到1，逐步随着业务发展一步一步迭代演进的过程。
背景
随着公司的ToB业务发展，开发团队规模不断扩大，需要交付的业务也不断增长，在这个过程中，交付的效率和质量出现了不同程度的问题，虽然也有QA团队制定的流程规范以及一些相应的保障措施，但是在交付压力下，效果不那么尽如人意。在此背景下，研发协同产品被提上日程，最初的目的就是为了提升整个交付链条的效率和质量。研发协同平台提供从“需求->开发->构建->代码质量->测试→发布”的全链路的一站式服务，基于敏捷研发、持续集成、持续交付、DevOps等研发理念，主要是为开发团队赋能，提升交付效率和质量。
技术选型
技术选型是一个项目的基础，一旦技术选型出现问题，后期要换用其他技术栈，代价是非常大。一般情况下，技术选型会遵循以下几个原则：
- 选择熟悉的技术 - 一个新项目最好不要使用超过 30% 的新技术，对于不谁的技术，不可能控制使用过程中出现的风险。而且从团队建设上，任何一位技术 Leader，如果不能得到下属的技术尊重，必将受到惩罚。当然也不能完全不用新技术，完全不用，势必会走向走向另一个极端，裹足不前，失去技术前进的机会。总的来说，选择熟悉的技术，保持稳定性，同时适当引入新技术，保持技术先进性。
- 选择成熟活跃的技术 - 选择成熟的技术，可以避免踩不必要的坑，碰到问题，也可以找到丰富的资料，也可以得到更多的社区支持。当然这是针对应用场景而言，也有一些团队专门就是做新技术预研，专门去踩坑，看是否有应用新技术的可行性。技术不光是考虑成熟度，还要考虑技术活跃度，活跃度在某个角度也间接说明了技术的应用广度，同时也能得到更多的支持。
- 选择前进的技术 - 选择一个技术的最低标准是，技术的生命周期必须显著长于项目的生命周期。为什么需要确保所选择的技术不断前进？因为当前技术发展是非常快速的，技术的前进不仅仅取决于它本身，也和大环境发展密切相关。例如早期的delphi, silverlight， 现在都已被淘汰，如果不幸选择了类似这样的技术栈，对项目的伤害是巨大的，甚至可能直接导致项目无法进行下去。总的来说，好的技术栈要永远跑在用户需求前面。
基于以上的技术选型原则，研发协同平台的技术选型如下：
- 应用技术选型：.Net Core, ABP, EF Core，SQL Server 选型理由：团队开发人员都是.NET开放背景，.Net Core 2.0已发布，已经比较成熟稳定，相较于.Net Framework，不仅跨平台，而且开源，社区活跃度相当高。ABP是一个开源的.NET/.NET Core的基于DDD的快速应用开发框架，社区活跃度高，版本迭代快，一直在向前。最重要的一点，是这些技术栈都有团队成员有成功的实施经验。
- CI/CD工具链技术选型： 需求管理 - JIRA 代码托管- Gitlab, sourcetree 持续集成 - Jenkins, webpack, grunt 持续部署 - docker 质量服务 - sonarqube, dotcover, nuint, xunit, jmeter,selenium 选型理由：团队除了在docker上的应用经验有所不足外，其他的技术都是非常成熟的。docker技术，团队虽然也有一定的技术基础和应用经验，但没有像研发协同这种大规模的生产应用，并且要同时支持windows和linux容器。研发协同平台的产品特性决定了，会有大量开发团队的测试环境运行在平台下，docker是最符合产品需求的技术。所以即使有风险，也必须选择docker，同时也是必须啃下的骨头。
单体架构
在项目初期，为了产品快速上线、快速验证，架构是比较简单直接的，就是单体架构，如下图：
单体架构实现了主要的核心功能，提供了一站式的从需求->代码管理->开发->持续集成的服务。整体架构就是展示层->应用服务->数据层，其中缓存，后台作业，调度，邮件，日志，权限控制等都是以功能模块的形式内嵌在应用服务中，对于在CI过程使用到的工具栈，也是直接调用第三方的服务。另外因为CI过程一般都是长时任务，对于在展示层显示CI的过程状态，也是采用了简单的轮询机制来处理。 单体架构快速了实现了产品的核心功能，可以提供给种子用户快速验证，但随着验证反馈->快速迭代，一旦产品提供给大范围的用户使用，这种架构也就不在满足需求了，它的主要问题如下：
- 业务服务和基础功能服务耦合在一起，一方面影响业务服务的扩展，另一方面基础服务是公共的，除了为RDC平台提供服务，在技术上也需要为其它产品提供服务
- 业务服务中有不少长耗时的任务，这些都影响了业务服务的横向扩展，长耗时任务也必须从业务服务解耦
- 轮询机制的状态刷新需要改进，同时应用服务和基础服务拆分后，也需要机制保障通信，缺少消息服务中间件
- 不管是从稳定性还是可用性考虑，服务都必须可扩展
- 一旦大范围使用，Jenkins单点，docker单点服务，都不足以应对，一定要集群
面对上述问题，平台的架构也必须升级来满足业务业务发展的需求，而演进的主要方式则是服务化、集群化
架构演进的五条原则
既然要对架构进行升级重构，那么有没有一些基本的准则，指导我们避免一些坑呢？基于此，我们尝试总结了架构演进的五条原则：
- 确定当前的架构现状：每次架构演进，一定是针对当前架构的，所以必须非常清楚当前的架构现状和问题。清楚现状，明白目标，才能逐步改进，向目标前进。
- 确定重构的目的和必要性：架构重构的原因是什么？是为了满足业务需要还是只是觉得架构比较落伍？除了架构重构之外，是否有别的备选方案，是否一定要进行架构重构？
- 定义“重构完成”的标准：为每一次架构演进定义清晰的重构目标和成功标尺。
- 渐进式重构：尽量将重构过程进行分解，每次都进行小的改进，尽快展示成果并得到反馈，在迭代中逐步完善。
- 远离虚的东西：例如使用热门的技术，使用不成熟的技术。架构重构要脚踏实地，根据实际需要以及团队的技术背景，合理的选择重构方案。
我们每次对架构的重构，都是按照这些原则来进行的。
向集群架构演进
单体架构有不少问题，但是否一定需要进行架构重构呢？在重构前，我们需要回答架构演进原则提出的问题：
- 确定当前的架构现状：所有服务集中在一起运行。
- 确定重构的目的和必要性：随着产品的逐步推广，使用用户增多，使用频率，单体架构在应对业务量上涨上已经越来越吃力，同时，可用性也成为了高风险点。
- 定义“重构完成”的标准：让架构支撑服务化，集群化。
- 渐进式重构：以迭代的方式，按优化级逐步重构。例如，jenkins集群化，docker集群化，基础服务解耦服务化，一步一步，每一步都可以看到效果，得到反馈。
- 远离虚的东西：并没有引入多少新的东西，主要是解耦，服务化，集群，增加消息服务中间件。
除了原有的架构重构外，在产品层面, 整个交付链条延伸到了C/D环节，这里和其他DevOps平台一个很不一样的点就是，在研发协同平台上交付的产品是ERP产品，ERP产品是运行在大量客户的不同环境下的，它不是交付一个SaaS产品，一个云服务产品。ERP产品要持续交付给大量的不同客户，而这里的客户环境又各不相同，要做到稳定，持续的交付是有相当大的难度和挑战的，在架构设计上必须充分考虑C/D的稳定性和持续性。
基于以上的需求，我们将单体架构重构为集群架构,并增加了C/D的架构设计，架构图如下:
集群架构有如下特点：
- 解耦了基础服务与业务服务，各个服务的职责更清晰，也更单一
- 基础功能服务化，复用基础服务能力
- 使用Azure文件云服务，提高文件服务的可靠性和可用性
- 新增消息服务，解耦各组件之间的通信
- 构建服务集群，提高服务的可靠性和可用性
- 构建Jenkins集群，提高平台的持续集成能力
- 构建docker服务集群，提高平台持续部署，持续提供稳定运行环境的能力
实现了集群架构以后，服务的能力，稳定性和可靠性都上了一个台阶，但是随着用户的使用越来越深入，平台提供的服务越来越多，集群架构的问题也逐步开始显现：
- 平台提供的服务能力越来越多，业务越来越复杂
- 服务虽然集群化，但是业务服务能力还是单一对外，某个服务功能出现问题，会影响到服务整体对外提供的能力。可行的途径是进行服务拆分，不过服务拆分，复杂度也会增加，服务的运维成本以及治理问题也是需要综合考虑的
- docker容器采用自开发的集群分配策略，缺少编排能力
- 平台服务要提供集成与被集成的能力，与其他的CI服务集成，与测试平台集成
- 平台要与其他产品打通 - 与运维产品打通，获取客户运维数据，做到DevOps闭环，通过反馈和运维数据反向推动产品持续迭代改进
- 平台要对外开放，面向生态合作伙伴提供服务能力，对外开放，第一步就是要让用户能进来，这就涉及到整个用户中心体系的建立，用户管理、统一身份认证等。
- 虽然集群架构已大大提高了可靠性和可用性，但是随着服务的深入使用和用户规模的不断增长，对可靠性和可用性的要求也越来越高，对平台服务以及服务资源的运维也变得越来越重要和紧迫
面对上述问题，需要对服务进行拆分，治理，提供服务和资源的运维、监控能力，而都需要架构
向微服务架构演进
在进行微服务架构重构之前，我们同样需要回答架构演进原则提出的问题：
- 确定重构的目的和必要性 - 随着产品的持续迭代，业务复杂度越来越大，服务的使用也越来越深入，用户规模也在不停的增长，对整体服务的可靠性，可用性提出了新的挑战
- 定义“重构完成”的界限 - 微服务化，容器云平台
- 渐进式重构 - 以迭代的方式，按优化级逐步重构。例如服务的运维，监控，日志服务，服务的拆分，治理，容器云平台这些都是独立可逐步改进的
- 确定当前的架构状态 - 集群架构中已经详细的描述
- 远离虚的东西 - 新引入的技术点都有成熟可借鉴的方案，例如k8s，ELK，grafana, IdentityServer4,Ocelot,Consul
但是这里有一点是要特别强调的，尽管新引入的技术都有成熟可借鉴的方案，但是对团队而言，有不少是没有成功的生产环境实施经验的，这里是冒了一定的风险，但又是不得不去做和突破的事情。 重构后的微服务架构图，如下：
微服务架构的特点如下：
- 提炼CI引擎，丰富集成能力
- 服务按领域拆分，提供服务治理能力
- 服务运维能力，提供监控、告警、统计分析
- 提供日志服务，便于错误分析和运营分析
- 提供统一的容器云服务， 提供高可用、可伸缩的容器应用管理
各个应用层在微服务架构下的职责：
- 运行环境层：提供基础设施服务，包括服务器，IT安全配置以及容器云平台。未来所有的服务都会运行在容器云平台上，当前只有少数的服务在容器云平台上试运行，随着不断的改进、成熟，未来会逐步将服务迁移到容器云平台上
- 数据存储层：提供数据存储能力，对于不同的数据类型，提供了不同的存储方式。 Sql Server用于应用数据的存储，redis用于缓存数据的存储，ES集群用于日志的存储，Azure文件用于文档的存储
- 基础服务层：提供基础公共服务能力，除了为研发协同平台本身提供基础服务，也面向其他产品提供基础服务能力。 日志服务(ELK)提供日志采集，存储，分析和展示服务； 消息服务(MQTT)提供组件间的通信能力； 文件服务(Azure文件)为应用提供统一的上传、存储、下载的服务；邮件服务提供邮件发送服务； 任务调度和后台作业(Quaz Hangfire)提供了长耗时任务队列的调度和处理服务； 身份认证服务(IdentityServer4)面向开放提供了统一的身份认证能力。
- 应用服务层：研发协同业务服务，主要包含基础服务，产品服务，持续集成服务、质量服务和持续交付服务。当前应用服务还没有微服务化，还处于服务拆分阶段，按领域拆分，按文件结构组织，一旦微服务框架就绪，则按领域服务一个一个拆分，逐步切换。
- API接口层：API网关为服务消费端提供了统一的服务入口。除了网关，实现微服务框架，还必须实现服务治理：服务的注册、发现、负载、容错、降级、监控与日志。
- 展示层：展示层是应用服务的消费者，通过API网关来使用应用服务。
- 运维监控：运维监控服务(App.Metric telegraf InfluxDB Grafana)当前主要实现了服务器资源监控以及业务服务的监控（流量、请求、错误等），以及分析图表的展示，并根据一定的预警规则，即使预警异常。
微服务架构是我们今年技术规划要实现的目标，其中一部分已经落地，一部分正在进行，也有一些还未开始，随着产品业务的发展，伴随着架构也是在不断摸索、重构、演进、向前。
写在最后
从来没有一个完美的架构能够一直支撑业务的发展，架构是动态的、变化的，随着业务的发展不断演进的，不同的阶段需要不同的架构 。研发协同平台的架构也是经历了单体架构->集群架构->微服务架构几个阶段，而且每一次架构重构周期都比较长，只要架构的模式思路定下来，保持快速的敏捷演进，不停向前，结合反馈和实际应用情况，不断改进，就可以比较稳定的实现架构重构。
附最新架构图
DevOps平台架构图
