设计思路
- 环境抽象:将不同环境(开发、测试、生产)和集群抽象为变量,便于在脚本中灵活切换和操作。
- 模块化:将部署、配置管理和监控功能拆分为独立的模块,每个模块负责特定的任务,提高脚本的可维护性。
- 参数化:通过脚本参数传递特定的配置信息,如容器镜像版本、集群地址等,增强脚本的通用性。
架构
- 环境配置文件:每个环境(开发、测试、生产)有独立的配置文件,包含该环境的集群信息、容器镜像地址、资源配额等。
- 主脚本:负责读取环境配置文件,根据用户输入的参数调用不同的模块脚本,如部署脚本、配置管理脚本、监控脚本。
- 模块脚本:
- 部署脚本:负责在指定集群的目标环境中拉取镜像、创建容器并启动服务。
- 配置管理脚本:处理容器内配置文件的更新、环境变量设置等。
- 监控脚本:通过调用监控工具(如Prometheus、Grafana)的API获取容器和集群的监控数据。
关键脚本代码片段
- 读取环境配置文件
#!/bin/bash
# 读取环境配置文件
source config/$1.env
# 集群地址
CLUSTER_ADDR=$CLUSTER_1_ADDR
- 部署脚本片段
#!/bin/bash
# 拉取镜像
docker pull $IMAGE_NAME:$IMAGE_TAG
# 创建并启动容器
docker run -d --name $CONTAINER_NAME \
--network $NETWORK_NAME \
-p $CONTAINER_PORT:$HOST_PORT \
$IMAGE_NAME:$IMAGE_TAG
- 配置管理脚本片段
#!/bin/bash
# 更新容器内配置文件
docker exec $CONTAINER_NAME sed -i "s/OLD_VALUE/NEW_VALUE/g" /path/to/config/file
# 设置环境变量
docker exec $CONTAINER_NAME export ENV_VAR=VALUE
- 监控脚本片段
#!/bin/bash
# 获取容器CPU使用率
CPU_USAGE=$(curl -s $PROMETHEUS_API_URL/metrics | grep container_cpu_usage_seconds_total | grep $CONTAINER_NAME | awk '{print $2}')
echo "Container CPU Usage: $CPU_USAGE"
保障脚本可靠性和性能优化
- 可靠性:
- 错误处理:在每个命令后添加
|| { echo "Command failed"; exit 1; }
,确保脚本在命令执行失败时能及时退出并提示错误。
- 日志记录:使用
set -x
开启脚本调试模式,记录脚本执行的每一步,同时使用tee
命令将输出保存到日志文件中。
- 资源检查:在执行关键操作(如容器创建)前,检查资源是否充足,如磁盘空间、内存等。
- 性能优化:
- 并行处理:利用
parallel
工具并行执行多个容器的部署或配置操作,提高效率。
- 缓存机制:对于频繁拉取的镜像,可以设置本地镜像缓存,减少网络开销。
- 优化监控频率:根据实际需求合理设置监控数据的采集频率,避免过度采集造成性能瓶颈。