微服务的持续集成，四步“构建”一个代码世界

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大师Martin Fowler对持续集成是这样定义的：持续集成是一种软件开发实践，即团队开发成员经常集成他们的工作，通常每个成员每天至少集成一次，也就意味着每天可能会发生多次集成。每次集成都通过自动化的构建（包括编译，发布，自动化测试)来验证，从而尽快地发现集成错误。

今天我们就来聊一聊微服务的持续集成。

当微服务产生后，持续集成也不得不考虑起针对这种可以独立部署的服务，当有十多个微服务同时运行甚至更多的时候，如何建立起与之的映射，即微服务、CI构建与源码的映射变得极为重要，如果还像简单软件那样集中管理是否还行得通，那可能会是一场灾难？在如此复杂的背景下，优良的持续集成方案同样也会给我们带来焕然一新的便利体验。

在此，我们就先了解下微服务架构下的三种持续集成构建模式。

1. 一个代码库、一个CI构建

这种方式就是将所有的微服务放在同一个代码库中，并且使用一个CI构建。这么做唯一的好处就是只需要管理一个代码库，但随之而来的麻烦会让你应接不暇。每当我们修改一个服务中的一行代码后，我们必须重新构建所有的服务，所有的构建产物都是在同一个构建中完成。

事实上其他的服务完全没有重新构建的必要，这样大大延长了上线速度。而在众多构建物中要找出保证能够让你修改生效的服务来部署，也是足够让人头疼了，这导致最终让我们选择重新部署所有代码。再试想一下，所有人共享一个CI构建，每个人的修改都有可能造成CI的构建失败，想要将这个CI构建成功稳定下来，头痛又升级了。

在众所周知的谷歌使用的就是一个代码库，然而他们采用了自己的版本管理系统“piper”来管理超过20亿行代码的超级大库，所以对于更多的小公司来说，谷歌就是一个特例。

2.一个代码库、多个CI构建

在这种方式中，代码库还是那个代码库，不过在代码库中我们创建了多个子目录，每个子目录对应一个CI构建。现在的很多项目中都会采取这种持续集成，这让我们可以比较方便的同时提交对多个服务的修改。

然而，来让我们琢磨一下这种方式依旧会存在的弊端，随着代码修改的增加，无可避免的会在不经意间造成服务耦合度的增加，当部分代码出现问题的时候受到影响的很可能是多个构建。

3. 多个代码库、多个CI构建

每个微服务都有一个对应的代码库，每个代码库对应一个CI构建。这时候每个微服务变得独立，修改运行部署不再相互依赖，大大降低了耦合度，方便了代码的管理和维护。另外多代码库还给我们带来另一个好处，就是共享问题，当你只有一个代码库的时候，如果想要共享，那必然所有代码都必须共享，拆分多个代码库，这样根据自己情况，你可以选择性的共享代码。当然，你又要说了，跨服务的修改变的麻烦了啊。没错，这也不是一个十全十美的方案。

对于很多采用CVS或者SVN的代码库来说，可能第二种方案已经习以为常。而对于Git代码库，划分多个代码库更加合理更加易于管理。

针对微服务架构，我们采用了多个代码库多个构建的方案。

当我们创建一个微服务时，会产生一个git代码库，虽然我们每个微服务可以创建多个版本，但是我们是不可以同时编辑多版本的，因为我们开发代码是在git库master支线上，当一个版本发布后我们会给这个发布的版本打一个分支，这时候我们才能编辑新的版本。

所以我们的CI构建就映射到一个微服务版本中，每个微服务代码提交代码库时会产生一个commitId，通常我们会针对这个commitId来进行一次构建，因此代码库分治也一定程度上避免了commitId不能与某个微服务对应的问题。对于微服务的持续集成，每次构建编译结束，产物可以是一个完整的镜像。

对于微服务持续集成这里可以分为snapshot版本的构建和release版本的构建。

Snapshot版本可以理解为日编译，以及开发和测试期的编译构建，构建时要选择对应commitId的代码进行构建。

Release版本就是产品发布前的编译构建，需要选择具体的build号，每次Snapshot版本编译完成都会生成build号。

在敏捷软件测试中，将测试的类型分为四种：验证测试、单元测试、探索性测试、非功能性测试。

• 验证测试：是否实现了正确的功能？

• 探索性测试：可用性测试，如何破坏系统功能

• 单元测试：是否正确实现了功能？

• 非功能性测试：响应时间、可扩展性、性能测试、安全测试

处于象限顶部的测试是面向业务的测试，大部分的验证测试以及探索性测试都习惯于手工测试，而处于象限底部的面向技术的测试，则大部分都可以形成自动化测试。这里我们着重说的是自动化测试么毕竟在微服务的道路上，不能解决自动化的问题，无法很好的体检微服务架构带来的好处。更多关于测试类型的内容可以参考《敏捷软件测试》。

自动化测试毕竟不同于手工用例，我们从四个方面定义了自动化测试的设计原则与方法：

• 易管理性

  统一规划、统一版本控制的规范要求；

• 易实现性

  采用分层设计，测试基础服务层、测试能力支撑层、测试组件层、测试用例层，支持多种技术的测试能力，测试组件复用，用例专注业务逻辑；

• 易维护性

  组件与用例分离、区分变化与不变、测试用例原则上不互相依赖、测试数据容易维护；

• 易定位性

  测试用例独立、低复杂度、要求断言信息的准确性。

更多关于微服务自动化测试的内容可以详见《DevOps之自动化测试》和《微服务流程自动化测试》，今天主要说一下mock给持续集成持续测试带来的便利。

首先我们来看下微服务下的持续测试流程。

开发人员自测通过，在任务管理中，选择已经完成的功能单任务，已经编译过会显示相应的Build号和编译日期，自测完成任务状态更改为“已完成”。

项目经理查看计划单任务中相关功能是“已完成”状态，在计划任务中增加任务编译信息，并修改计划单任务的状态为“测试”，并创建测试单任务，可以指派给相应测试人员。

测试人员查看分派给自己的测试单任务，记录任务编译中的Build，修改状态为“进行中”，测试人员首先需要将测试环境与发开环境同步，即在测试环境打包部署与测试任务中发开环境相同的构建。

测试人员发现测试缺陷后创建缺陷单任务，指定给相关的开发人员，验证通过则将任务状态改为“验证通过”。

MockServer的设计思想在于将接口的操作和数据的操作分离，在实现桩程序时，只考虑对各种通信接口的包装，而将【条件】和【结果数据】的构造交给使用者。这样，同样一个桩程序，只要是基于相同的通信协议，就可以模拟出任意的行为，就像mock对象可以模拟任意对象的行为一样。 

对于微服务框架而言，在开发或者测试一个微服务领域的时候，对其它微服务领域的实现细节是不可知的。但是，我们在测试各个微服务领域的SPI以及Service的时候，却又需要在启动依赖的微服务领域系统。导致我们做单元测试的时候，如果想要跑完测试用例，就必须要把依赖的所有系统启动起来。 

这个时候，如果结合Mock Server，用mock data模拟微服务间的交互数据，就可以绕开对其他微服务领域系统的依赖。提高测试覆盖率以及效率。

持续集成的发布：确定开发、测试SignOff，创建预发任务，验收计划，验收产品版本，打Tag，发布上线。

这里需要提到的是在很多时候我们发布前都会去锁定代码库，但是在当前的过程中不需要。

开发人员开发代码的时候将代码库中master的代码fork到本地工作空间，经评审后提交master代码库，每次对于代码库的更改会产生commitId，每次构建时选择相应commitId对应状态的代码进行编译构建，每次构建完成产生build号，而我们的预发编译可以选择某个build号对应状态的代码进行打包部署。而我们每次发布版本后都会打一个新分支。故此不用再锁定代码库。

当微服务的出现，你是否觉得多代码库的git库更利于代码的管理呢？针对git库的结构你是否觉得多代码库多构建的方式更好呢？部署配置的灵活性在微服务的交互上是否变得更加灵活了呢？发布中不用再封闭代码库是不是减少了维护成本呢？相信你或许在我的文章中已找到了自己的答案。

微服务持续集成四步走，因地制宜，让我们一步步走出属于我们的不同世界。

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关于作者

叶婉婷 

现任普元信息SOA产品部高级软件工程师，为普元新一代数字化企业云平台开发团队一员。在过去的两年参与流程平台项目，主要负责Eclipse插件开发及自动化测试平台开发。在数字化企业云平台项目中参与了业务平台领域系统的开发。

代表作品：

当持续集成遇上微服务：分治优于集中

程序猿测试媛之友谊的小船升华成巨轮

微服务RPC框架选美          

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