《微服务运维实战（第1卷）》详细讲解微服务和容器在软件持续集成和部署中的应用。将微服务打包成不可变的容器，通过配置管理工具实现自动化测试和持续部署，同时保证零停机且随时能回滚。采用集中日志对集群进行记录和监控，轻松实现服务器扩展。作者通过讲解相关工具（Docker、Kubernetes、Ansible、Consul等）的用法，分享自己的工作经验，帮助读者构建高效、可靠、可快速恢复的软件系统。
采用业界新的工具和方法开展微服务开发与部署，快速构建现代软件系统。
我的职业生涯是从程序员开始的。那段日子，我所知道的只是编写代码。我以为出色的软件设计师就是精通编码的人，而精通的途径是对所选的一种编程语言做到了如指掌。后来，我的想法变了，我开始对不同的编程语言产生兴趣。我从Pascal换到Basic，而后换到ASP。Java和.NETet让我了解到面向对象编程的好处。Python、Perl、Bash、HTML、JavasScript、Scala，每种编程语言都带来一些新东西并教给我如何以不同的方式思考。我学会了为手头的任务挑选正确的工具。每学会一种新语言，我就感觉距离成为专家又近了一点。我只想成为一名资深程序员，这个想法随着时间的推移发生了改变。我认识到，如果要把自己的工作做好，我得成为一名软件艺匠。我学习的东西远不止输入代码。有段时间我痴迷于测试，现在我认为测试是开发不可或缺的一部分。除非有特殊原因，否则我编写的每行代码都是通过测试驱动开发（test-driven development，TDD）来完成的。测试驱动开发已它成为我手上必不可少的工具。另外我还认识到，在确定应该做什么时，我必须接近客户与他们肩并肩地工作。所有这些事情都将我引向软件架构领域。
我在软件行业工作的这些年，没有哪个工具、框架或者实践能像持续集成（continuous integration，CI）以及之后的持续交付（continuous delivery，CD）那样让我着迷。起初，我以为CI/CD意味着了解Jenkins并且能够书写脚本。随着时间的推移，我认识到CI/CD几乎牵涉了软件开发的方方面面。而我是在付出一定代价后才有了这样的认识。
我不止一次尝试为我开发的应用创建CI管道，但都失败了，因为我采用的方法是错误的。不考虑架构问题，CI/CD是无法实现的。类似的道理亦适用于测试、配置、环境、容错等等方面。要成功实施CI/CD，我们需要做出很多改变，这些改变第1眼看上去似乎没有直接的关联。我们需要从一开始就应用一些模式和实践。我们还得考虑架构、测试、耦合、打包、容错，以及其它他许多事情。通过实践CI/CD，我们正影响和改善软件开发生命周期的方方面面。
要真正精通CI/CD，我们需要对运维更为加熟悉。DevOps运动将开发所能带来的优势与传统运维相结合，这是一个显著的改善。但我认为这还不够。如果想要获得CI/CD所能带来的全部好处，我们需要深入理解架构、测试、开发、运维，甚至客户洽谈，并做出相应的改变。用DevOps这个名字来概括CI/CD其实是不合适的，因为DevOps不仅仅关系到开发和运维，其还关系到软件开发的所有方面，需要架构师、测试人员，甚至管理者的共同参与。DevOps将传统运维与开发相结合是一个巨大的进步。就当前的业务需求而言，手工运维几乎是行不通的，而自动化需要开发工作。我认为应该扩展DevOps的定义。我本打算把它重新命名为DevOpsArchTestManageAndEverythingElse，但这个名字过于繁琐而且几乎不可能读出来，因此我用DevOps 2.0来代替。DevOps 2.0不但要实现运维自动化，而且要让整个系统变得自动化、快速、可扩展、容错、零宕机、易于监控。这无法通过某个单一的工具实现，只能通过深入到技术层面和流规层面重构整个系统来实现。
本书介绍快速构建现代软件系统的方法，我们将微服务打包成不可变的容器，通过配置管理工具实现自动化测试和持续部署，同时保证零停机且随时能回滚。设计能够从硬件和软件故障中恢复的自愈系统，采用集中日志对集群进行记录和监控，轻松实现服务器扩展。
换言之，本书采用业界新的工具和方法开展微服务开发与部署。我们将用到Docker、Kubernetes、Ansible、Ubuntu、Docker Swarm、Docker Compose、Consul、etcd、Registrator、confd、Jenkins。
本书是写给那些对持续部署和微服务感兴趣的专业人士看的，涉及的内容非常宽泛，目标读者包括想了解如何围绕微服务设计系统的架构师，想了解如何应用现代配置管理实践和持续部署容器化应用的DevOps人员，希望将整个流程掌控在自己手中的开发人员，以及想要更好地理解软件交付流程的管理人员。我们会谈及系统的扩展和监控，。我们甚至会设计（并实现）能够从（硬件或软件）故障中自愈的系统。
本书内容涉及从设计、开发、测试、部署到运维的所有阶段。我们介绍的流程是业界新的佳实践。
第1章 DevOps的理想 1
1.1 持续集成、交付和部署 2
架构 3
部署 4
编排 5
1.2 部署流水线的曙光 5
第2章 实现突破持续部署、微服务和容器 7
2.1 持续集成 7
推送到代码库 9
静态分析 10
部署前测试 12
打包并部署到测试环境 13
部署后测试 13
2.2 持续交付和部署 15
微服务 18
容器 18
2.3 三个火枪手持续部署、微服务和容器的协作 20
第3章 系统架构 23
3.1 单块应用 24
微服务 27
3.2 单块应用与微服务的比较
29
运维和部署的复杂性 30
规模 31
部署、回滚和故障隔离 32
承诺期限 32
3.3 微服务的最佳实践 41
容器 41
3.4 代理微服务或API网关 44
反向代理 44
极简主义方法 45
配置管理 45
跨职能团队 45
API版本化 46
最后的思考 46
第4章 使用Vagrant和Docker搭建开发环境 49
4.1 结合微服务架构和容器技术
50
Vagrant与Docker 52
4.2 开发环境搭建 55
开发环境使用 58
第5章 部署流水线的实现初始阶段 63
5.1 启动持续部署虚拟机 63
5.2 部署流水线步骤 65
构建Docker容器 67
第6章 Docker世界中的配置管理 79
6.1
CFEngine 79
Puppet 80
Chef 80
最后几点思考 82
配置生产环境 83
设置Ansible Playbook 86
第7章 部署管道的实现中间阶段
91
7.1 在生产服务器上部署容器
92
检查清单 97
第8章 发现服务分布式服务的关键 99
8.1 服务注册表 101
服务注册 101
主动注册 102
注册服务 103
服务发现 103
服务发现工具 104
手动配置 106
Zookeeper 106
etcd 107
配置Registrator 130
Consul Health Checks、Web UI和数据中心 138
8.2 服务发现工具的比较 141
第9章 代理服务 143
9.1 反向代理服务 144
代理服务对我们的项目有何帮助 146
nginx 146
nginx 146
HAProxy 158
9.2 代理工具的比较 163
第10章 部署流水线的实现后期阶段 167
10.1
启动容器 169
10.2
集成服务 170
10.3
运行部署后测试 171
10.4
将测试容器推送到镜像库 172
10.5
检查表 173
第11章 部署流水线的自动化实现
175
11.1
部署流水线的步骤 175
Playbook和Role 178
部署前任务 179
部署任务 182
部署后任务 185
11.2
运行自动部署流水线 186
第12章 持续集成、交付和部署的工具
187
12.1
CI/CD工具对比 188
CI/CD工具的简史 189
运行Jenkins作业 203
创建Jenkins Workflow作业 206
安装Jenkins Multibranch Workflow和Jenkinsfile 215
最后的想法 217
第13章 蓝绿部署 219
13.1
蓝绿部署的流程 220
13.2
手动执行蓝绿部署 223
部署蓝色版本 224
集成蓝色版本 226
部署绿色版本 228
集成绿色版本 230
移除蓝色版本 231
发现应部署哪个版本以及回滚 233
13.3
使用Jenkins workflow自动化蓝绿部署 239
蓝绿部署角色 240
运行蓝绿部署 245
第14章 服务集群和扩展 249
14.1
可扩展性 250
轴线扩展 252
集群 254
Docker集群工具大比拼Kubernetes、Docker Swarm和
Mesos对比 256
搭建 258
运行容器 260
选择 262
14.2
Docker Swarm漫步 263
14.3
搭建Docker Swarm 268
使用Docker Swarm部署 274
使用Docker Swarm无链接部署 275
使用Docker Swarm和Docker Networking部署 276
使用Docker Swarm扩展服务 283
根据预留的CPU和内存调度容器 284
14.4
使用Docker Swarm和Ansible自动化部署 288
检验Swarm部署playbook 290
第15章 自我修复系统 297
15.1
自我修复等级和类型 298
应用程序级别的自我修复 299
系统级别的自我修复 300
硬件级别的自我修复 302
反应式自我修复 303
预防式自我修复 303
15.2
自我修复架构 305
15.3
Docker、Consul Watches和Jenkins组成的自我修复系统 311
搭建环境 311
15.4
自动设置Consul健康检查和watches来监测硬件 322
15.5
预设扩展和收缩的预防式自我修复 334
采用Docker重启策略的预防式自我修复 339
将On-Premise与云节点结合 341
15.6
自我修复系统（到目前为止）总结 342
第16章 集中日志和监控 343
16.1
集中日志的需求 344
16.2
向ElasticSearch发送日志条目 347
解析文件条目 354
发送日志条目到集中式LogStash 358
发送Docker日志条目到集中式LogStash实例 363
16.3
基于软件数据的自修复系统 375
硬件状态日志 381
基于硬件数据的自修复系统 388
最后的想法 388
第17章 结语 391
附录A Docker Flow 393
A.1 背景 394
标准搭建环境 394
问题 396
Docker Flow漫谈 398
零停机事件部署新版本 404
索引 415
书单推荐
