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你会写DevOps的文档吗?

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本帖最后由 monicazhang 于 2018-8-23 14:53 编辑

每个DevOps都一个百宝箱,里面放着各种命令行脚本,可以用来自动化各式任务。但若文档不全,即便是脚本的作者,时间一久也不敢随便乱用,毕竟运维的大部分工作是管理生产环境,要是出了错,不是轻描淡写就可以蒙混过关的。写好 DevOps 的文档其实也是一门技术活儿,这里给大家分享一些组织运维脚本及其文档的经验。

Fabric的任务管理与文档

在以前的文章中,我们曾经介绍过Glow使用了fabric来执行各种日常管理的任务。Fabric提供了非常好用的任务组织以及查阅任务文档的功能。

Fabric的主文件一般命名为fabfile.py,但任务多了,都写在一个文件里显然很难维护。Fabric有一个很实用的特性,就是当fabfile.py里导入其他模块时,会自动发现里面的fabric任务。利用这个特性,可以把各种任务分类写在不同的模块中,然后在fabfile.py中统一导入。比如 Glow 的 DevOps 代码库的结构大概长这个样子:

$ tree
├── __init__.py
├── fabfile.py
├── fab_scripts
│   ├── __init__.py
│   ├── monitors.py
│   ├── mysql.py
│   ├── nginx.py
│   ├── redis.py
│   ├── scaling.py
│   ├── services.py

在fabfile.py里除了一些最核心的任务脚本外,主要就是一些import语句

# fabfile.pyfrom fab_scripts import monitors  
from fab_scripts import mysql  
from fab_scripts import nginx  
from fab_scripts import redis  
from fab_scripts import scaling  
from fab_scripts import services  

这样我们就把散落在多个文件里的任务聚集到了一起,我们可以用fab -l来列出所有可执行的任务及其描述,其中任务描述来自于对应任务的第一行docstring。例如,

$ fab -lAvailable commands:   monitors.get                Get YAML definition of monitors   monitors.list               List names of all monitors   monitors.mute               Mute specific groups of monitors   monitors.mute_all           Mute all monitors globally   monitors.unmute             Unmute specific groups of monitors   monitors.unmute_all         Unmute all monitors globally   mysql.connection_list       Show number of DB connections group by host   mysql.connection_sources    Show number of DB connections group by process   nginx.turn_off_maintenance  Turn off site maintenance mode.   nginx.turn_on_maintenance   Turn on site maintenance mode. Return 503.   redis.auto_save             Update saving settings for redis instances   redis.start_slave           Set master and start replication.   redis.stop_slave            Stop replication and set its master to none.   scaling.add_servers         Launch more instances in specific server group   scaling.create_image        Create an image for provisioning new instances   scaling.get_latest_tag      Get latest tag of deployed code   services.cycle              Restart application services.   services.start              Start application services.   services.stop               Stop application services.
这里可以看到,将任务分写在不同的模块,模块名就起到了Namespace的作用。在显示命令列表时,在同一个Namespace下的命令被聚集到了一起,很好地起到了任务分类的作用。使用fab -d [task_name]可以显示该任务完整的docstring。规整的docstring可以让执行任务的用户清楚地理解其作用及参数用法。我们在写fabric任务的docstring时,一般分为三个部分

  • 任务的简单介绍
  • 任务的参数
  • 具体用例

最后一点由为重要,有些任务参数众多,即使读了参数说明,仍会让人有些云里雾里。但几个典型的实际用例,对于用户了解任务的用法会起到至关重要的作用。在下面的例子中,我们展示了deploy任务(代码部署)的说明文档

$ fab -d deploy
Displaying detailed information for task 'deploy':

   Deploy code to targeted server_group.
   You need put ansible vault password at ~/.ansible_vault_passwd directory,
   otherwise you would be prompt to enter vault password.

   Args:
       server_group: Possible values include prod, stage
       release_tags: A list of release tags to be pushed

   Examples:        # Deploy to stage
       fab deploy:stage,glow_stage_1446102452        # Deploy to production
       fab deploy:prod,glow_prod_1446102452        # Deploy multiple repo at once
       fab deploy:prod,glow_prod_1446102452,nurture_prod_1445102467

动态Docstring

在Python中,docstring其实就是函数的__doc__的属性,所以我们可以像修改普通变量那样动态修改docstring,这给我们生成动态文档或是重用公共的文档提供了可能。例如,我们的services模块下有cycle,start,stop三个任务,分别用来重启,开始,停止我们的microservice。我们当然希望在用fab -d来查看任务的文档说明时,同时可以显示所有可用的microservice。但hard-coded现有的microservice是一个愚蠢的做法,这样我们不但需要把同一段文档复制三份,并且每次新增一个microservice时还要记得来更新文档。这里我们用Python的decorator来动态地把可用服务的信息添加到docstring中。比如cycle任务的定义是这样的:

@task@services_docdef cycle(*services, **kwargs):  
   """Restart application services.

   Args:
       services: list of services need cycle (separate by comma)

   Examples:
       fab services.cycle:glow-www,glow-forum
   """

注意到这里用了@service_doc这个decorator,它的定义如下:

def services_doc(func):  
   services = get_available_services()
   doc = """
   Possible values for services:
{}
   """.format(" ".join(" " * 8 + x for x in services))
   func.__doc__ += doc    return func

我们通过get_available_services来动态取得当前环境下可用的microservice(这里我们不关心get_available_service是如何实现的),并将其添加到函数的docstring之后。这样,当我们查看cycle的方法时,所有可用的microservice也会显示出来。


$ fab -d services.cycleDisplaying detailed information for task 'services.cycle':   Restart application services   Args:       services: list of services need cycle (separate by comma)   Examples:       fab services.cycle:glow-www,glow-forum   Possible values for services:       glow-www       glow-user       glow-forum       ...

动态外部文档

除了docstring,我们也经常需要写独立的外部文档。在Glow,这些文档绝大部分都是用Markdown来写的。例如,我们需要写一个介绍生产环境架构的文档,其中肯定会加入生产环境中有哪些服务器,每个服务器的功能描述以及它们的hostname。我们可以用手动的方式来写,但每当为生产环境添加新服务器时,我们必须记得更新这份文档。


而实际情况是,我们从来不在AWS的控制台手动创建服务器,所有的服务器都是由Ansible来创建与维护的。也就是说,所有的服务器配置信息及其功能描述都已经存在于Ansible的playbook中。当我们写外部文档时,应该去引用Ansible中的信息,而不是重写手写一遍。



所以在我们的生产环境文档中会利用HTML注释来指定需要外部引用的部分,然后通过执行脚本将这些引用的内容填充至文档里。例如,在我们的生产环境文档中有这样一段:

## EC2 servers<!-- BEGIN EC2-SERVER-LIST -->  | Server group | Instance type | Count | Description           |
|:-------------|:--------------|------:|:----------------------|
| bastion      | t2.small      |     1 | Bastion/Jumper server |
| www          | c3.large      |     4 | Web servers           |
...<!-- END EC2-SERVER-LIST -->  


这里<!-- BEGIN EC2-SERVER-LIST -->和<!-- END EC2-SERVER-LIST -->之间的表格就是一个外部引用,每次Ansible更新服务器配置时,会执行一个脚本,它会自动在文档中查找这对标签,并更新其中的内容。这是一个很简单的技术,但对于保持文档与实际环境同步很有帮助。

原创:叶剑烨




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