发布系统有那么难么?
必要性
如果一个上点规模的公司，技术团队有什么值得一做的系统，那么发布系统算一个。
jenkins用的好好的，为什么要自己搞呢？总结下来，有下面几点原因：
1) 每个公司的流程和技术栈都是不一样的，生搬硬套，就像便秘一样不顺畅。
2) 发布系统技术开发成本不高，很容易搞。你要是觉得难搞，那一定是卡在复杂的公司人员环境和流程上。
3) jenkins这样的工具要想做个增强功能，不比自己开发简单。比如加个审批环节，做个表单嵌入什么的。
一句话，自己搞个套餐不比改造现成的难。
概要
开发一个发布系统是很简单的，虽然需要全栈的知识（前端、后台、脚本）。有多简单呢？我们提供了两个人力，只花了10个工作日就全部完成了。看完本文，你要是觉得不简单，那就是我们太牛掰了（囧），毕竟也是见识过七八个高开去做同样事情的豪华阵容。
流程上是帮不了你什么忙了，但在技术上，我将奉上个人觉得很不错的一套实现。如果你的架构是基于SpringCloud的，你会发现很贴心。发布系统主要有以下功能：构建模块、部署模块、权限管理模块、审计模块
构建模块
用户登录系统后，会看到所有拥有权限的项目列表。点点击前往，则进入构建页面。
构建模块其实是非常简单的。不论你是用maven，还是gradle，再或者cnpm，g++等，都是通过传入一堆参数到脚本中执行。在这里推荐使用python脚本进行更多控制。
构建者可以选择任何一次提交进行构建。构建成功后，会自动给提交打tag（也可以自定义tag）。同一个项目不允许同时打包。构建失败，可以重新进行构建，构建者会看到实时滚动的日志。这里有两个技术点：
1) 如何获取git的提交记录并进行切换？ 2) 如何显示滚动日志？
获取gitlab的提交记录
拿gitlab来说（因为用的最多）。加入gitlab的maven即可使用。
<dependency>
<groupId>org.gitlab</groupId>
<artifactId>java-gitlab-api</artifactId>
<version>4.1.0</version></dependency>获取最近提交记录。
api.getAllCommits(projectId,page, branch)打tag
api.addTag(projectId, tagName, hash, tagTitle, tagContent);滚动日志实现
见本公众号文章《滚动日志的实现》
部署模块
很多发布系统让人很不爽的一点，就是不支持单台或者多台发布，不方便而且风险大。
部署页面只显示已经打包成功的记录，按照提交时间倒序显示。支持重新部署，不管是上次部署成功还是失败。部署界面如下：
点击部署按钮，即可显示部署机器列表，可以选择一个或者多个进行部署。
部署记录都会按照打包记录进行分组，显示在日志列中。同一次部署，如果有一台部署失败，则默认部署整体部署失败，可以从部署日志判断当前的部署状态。
可以看到系统其实是没有回滚的概念的，只有部署哪个版本的概念。一个服务可能有上百台机器，如何更优雅的显示多版本共存的关系，有条件的团队是不会放过这个改进的。
SpringCloud的部署过程
权限管理
github上有很多开源的实现，随便搬弄一套集成即可。我们主要谈一下权限理念。
权限设计有两个要点。第一不能阻碍研发的开发效率，第二要严控线上的安全。所以线上和非线上环境是分开设计的。
1) 一个系统的用户，要么是超级管理员（就是神马都能干的那总）；要么是带有线上权限标识的用户；再就是普通用户了。 2) 一个用户，要么是某个项目的成员，要么不是
权限图如下：
操作都会被记录进操作历史，并且发送邮件（或者其他hook）:
1） 修改项目，发送给项目成员所有人 2） 构建项目，发送给构建者构建结果 3） 部署项目，发送给项目成员所有人
所有的操作记录，在项目中都可查。
脚本
发布系统的web端，不过是套层皮囊。真正去执行的，还是我们的脚本。
使用python脚本进行构建和发布，是非常方便的。有些java开发人员对脚本不是很熟，我这里挑比较重要的点说明一下。
执行过程显示
建议使用logging模块控制。效果见下图。
import loggingdef setup_logging():
root = logging.getLogger()
root.setLevel(logging.DEBUG)
ch = logging.StreamHandler(sys.stdout)
ch.setLevel(logging.DEBUG)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
ch.setFormatter(formatter)
root.addHandler(ch)
脚本异常记录
默认python执行异常是不输出到stdout的，我们需要强行转换一下。
import sysimport tracebacktry:
setup_logging() #...except Exception as e:
exc_type, exc_value, exc_traceback_obj = sys.exc_info()
traceback.print_exception(exc_type, exc_value, exc_traceback_obj, limit=2, file=sys.stdout)远程执行
发布系统的机器应该都做了免密登录。通过
ssh -t "su - sth"
可以切换到任何一个用户在远端执行程序。
但实践证明，通过python的subprocess模块执行存在诸多问题。所以我们才用了paramiko库进行了远程调用。
s = paramiko.SSHClient()
s.load_system_host_keys()
s.connect(srv, 22 )
(stdin, stdout, stderr) = s.exec_command(cmd)
last_line = ""for line in stdout.readlines():
last_line = line
print( line)
s.close()安全的杀死进程
大家都应该知道kill -15和kill -9的区别。以下脚本让程序等待10秒，然后使用kill -9杀掉她。
注意：以下脚本有巨坑～，一定要传参
n=0while [[ $n -lt 10 ]]do
let "n++"
ex=`ps aux|grep \/${flag}|grep -v grep | grep -v sc. | awk '{print $2}' ` echo $ex
if [[ $ex == "" ]] then
echo "program not exist"
break
else
echo "send kill -15 to below:"
echo $ex
ps aux|grep \/${flag}|grep -v grep | grep -v sc. | awk '{print $2}' | xargs kill -15
sleep 1
fi
if [[ $n -eq 10 ]] then
# after 10s , try to send kill -9
ps aux|grep \/${flag}|grep -v grep | grep -v sc. | awk '{print $2}' | xargs kill -9
fidone##start jarecho "start jar"nohup -jar $jar >/dev/null 2>&1 &echo "restart ${flag} !!!"sleep 2ex=`ps aux|grep \/${flag}|grep -v grep | grep -v sc. | awk '{print $2}' `if [[ $ex == "" ]]then
echo "Fail"else
echo "new PID is "
echo $ex
echo "OK"fiexit前端
vue干这个大材小用了。我们选择了后台都熟悉的bootstrap，配上一个比较古老好看的AdminLTE框架。
但这么多页面写起来也是非常浪费时间的，所以我们也集成了ejs模版引擎。
对技术团队的建议
1) 要信得过自己团队，信得过自己。如果公司环境复杂。少开会去讨论，少扯皮。先闭关锁国再改革开放。先闭门造车，做出个东东来，再让各位大爷们品头论足，进行修改。毕竟也花不了多长时间，原型驱动再好不过了，你又不是一次性做个百分项目。 2) 设计时一定要考虑项目类型的多样性和分布式。别等着需求来了，量来了，把你连根拔起。 3) 自动化虽然好，也要准备好应急的手动化方式。如果CTO亲自给你来电了，这并不见得是一件好事。