1What is Apollo
1.1 背景
随着程序功能的日益复杂, 程序的配置日益增多: 各种功能的开关参数的配置服务器的地址
对程序配置的期望值也越来越高: 配置修改后实时生效, 灰度发布, 分环境分集群管理配置, 完善的权限审核机制
在这样的大环境下, 传统的通过配置文件数据库等方式已经越来越无法满足开发人员对配置管理的需求
Apollo 配置中心应运而生!
1.2 Apollo 简介
Apollo(阿波罗)是携程框架部门研发的开源配置管理中心, 能够集中化管理应用不同环境不同集群的配置, 配置修改后能够实时推送到应用端, 并且具备规范的权限流程治理等特性
Apollo 支持 4 个维度管理 Key-Value 格式的配置:
application (应用)
environment (环境)
cluster (集群)
namespace (命名空间)
同时, Apollo 基于开源模式开发, 开源地址: https://github.com/ctripcorp/apollo
1.3 配置基本概念
既然 Apollo 定位于配置中心, 那么在这里有必要先简单介绍一下什么是配置
按照我们的理解, 配置有以下几个属性:
配置是独立于程序的只读变量
配置首先是独立于程序的, 同一份程序在不同的配置下会有不同的行为
其次, 配置对于程序是只读的, 程序通过读取配置来改变自己的行为, 但是程序不应该去改变配置
常见的配置有: DB Connection StrThread Pool SizeBuffer SizeRequest TimeoutFeature SwitchServer Urls 等
配置伴随应用的整个生命周期
配置贯穿于应用的整个生命周期, 应用在启动时通过读取配置来初始化, 在运行时根据配置调整行为
配置可以有多种加载方式
配置也有很多种加载方式, 常见的有程序内部 hard code, 配置文件, 环境变量, 启动参数, 基于数据库等
配置需要治理
权限控制
由于配置能改变程序的行为, 不正确的配置甚至能引起灾难, 所以对配置的修改必须有比较完善的权限控制
不同环境集群配置管理
同一份程序在不同的环境 (开发, 测试, 生产) 不同的集群 (如不同的数据中心) 经常需要有不同的配置, 所以需要有完善的环境集群配置管理
框架类组件配置管理
还有一类比较特殊的配置 - 框架类组件配置, 比如 CAT 客户端的配置
虽然这类框架类组件是由其他团队开发维护, 但是运行时是在业务实际应用内的, 所以本质上可以认为框架类组件也是应用的一部分
这类组件对应的配置也需要有比较完善的管理方式
2Why Apollo
正是基于配置的特殊性, 所以 Apollo 从设计之初就立志于成为一个有治理能力的配置管理平台, 目前提供了以下的特性:
统一管理不同环境不同集群的配置
Apollo 提供了一个统一界面集中式管理不同环境 (environment) 不同集群 (cluster) 不同命名空间 (namespace) 的配置
同一份代码部署在不同的集群, 可以有不同的配置, 比如 zk 的地址等
通过命名空间 (namespace) 可以很方便的支持多个不同应用共享同一份配置, 同时还允许应用对共享的配置进行覆盖
配置修改实时生效(热发布)
用户在 Apollo 修改完配置并发布后, 客户端能实时 (1 秒) 接收到最新的配置, 并通知到应用程序
版本发布管理
所有的配置发布都有版本概念, 从而可以方便地支持配置的回滚
灰度发布
支持配置的灰度发布, 比如点了发布后, 只对部分应用实例生效, 等观察一段时间没问题后再推给所有应用实例
权限管理发布审核操作审计
应用和配置的管理都有完善的权限管理机制, 对配置的管理还分为了编辑和发布两个环节, 从而减少人为的错误
所有的操作都有审计日志, 可以方便的追踪问题
客户端配置信息监控
可以在界面上方便地看到配置在被哪些实例使用
提供 Java 和. Net 原生客户端
提供了 Java 和. Net 的原生客户端, 方便应用集成
支持 Spring Placeholder, Annotation 和 Spring Boot 的 ConfigurationProperties, 方便应用使用(需要 Spring 3.1.1+)
同时提供了 Http 接口, 非 Java 和. Net 应用也可以方便的使用
提供开放平台 API
Apollo 自身提供了比较完善的统一配置管理界面, 支持多环境多数据中心配置管理权限流程治理等特性
不过 Apollo 出于通用性考虑, 对配置的修改不会做过多限制, 只要符合基本的格式就能够保存
在我们的调研中发现, 对于有些使用方, 它们的配置可能会有比较复杂的格式, 而且对输入的值也需要进行校验后方可保存, 如检查数据库用户名和密码是否匹配
对于这类应用, Apollo 支持应用方通过开放接口在 Apollo 进行配置的修改和发布, 并且具备完善的授权和权限控制
部署简单
配置中心作为基础服务, 可用性要求非常高, 这就要求 Apollo 对外部依赖尽可能地少
目前唯一的外部依赖是 MySQL, 所以部署非常简单, 只要安装好 Java 和 MySQL 就可以让 Apollo 跑起来
Apollo 还提供了打包脚本, 一键就可以生成所有需要的安装包, 并且支持自定义运行时参数
3Apollo at a glance
3.1 基础模型
如下即是 Apollo 的基础模型:
用户在配置中心对配置进行修改并发布
配置中心通知 Apollo 客户端有配置更新
Apollo 客户端从配置中心拉取最新的配置更新本地配置并通知到应用
3.2 界面概览
上图是 Apollo 配置中心中一个项目的配置首页
在页面左上方的环境列表模块展示了所有的环境和集群, 用户可以随时切换
页面中央展示了两个 namespace(application 和 FX.apollo)的配置信息, 默认按照表格模式展示编辑用户也可以切换到文本模式, 以文件形式查看编辑
页面上可以方便地进行发布回滚灰度授权查看更改历史和发布历史等操作
3.3 添加 / 修改配置项
用户可以通过配置中心界面方便的添加 / 修改配置项:
输入配置信息:
3.4 发布配置
通过配置中心发布配置:
填写发布信息:
3.5 客户端获取配置(Java API 样例)
配置发布后, 就能在客户端获取到了, 以 Java API 方式为例, 获取配置的示例代码如下更多客户端使用说明请参见 Java 客户端使用指南
- Config config = ConfigService.getAppConfig();
- Integer defaultRequestTimeout = 200;
- Integer requestTimeout =
- config.getIntProperty("request.timeout",defaultRequestTimeout);
3.6 客户端监听配置变化(Java API 样例)
通过上述获取配置代码, 应用就能实时获取到最新的配置了
不过在某些场景下, 应用还需要在配置变化时获得通知, 比如数据库连接的切换等, 所以 Apollo 还提供了监听配置变化的功能, Java 示例如下:
- Config config = ConfigService.getAppConfig();
- config.addChangeListener(new ConfigChangeListener() {
- @Override
- public void onChange(ConfigChangeEvent changeEvent) {
- for (String key : changeEvent.changedKeys()) {
- ConfigChange change = changeEvent.getChange(key);
- System.out.println(String.format(
- "Found change - key: %s, oldValue: %s, newValue: %s, changeType: %s",
- change.getPropertyName(), change.getOldValue(),
- change.getNewValue(), change.getChangeType()));
- }
- }
- });
3.7 Spring 集成样例
Apollo 和 Spring 也可以很方便地集成, 只需要标注
@EnableApolloConfig
后就可以通过 @Value 获取配置信息:
- @Configuration
- @EnableApolloConfig
- public class AppConfig {}
- @Component
- public class SomeBean {
- @Value("${request.timeout:200}")
- private int timeout;
- @ApolloConfigChangeListener
- private void someChangeHandler(ConfigChangeEvent changeEvent) {
- if (changeEvent.isChanged("request.timeout")) {
- refreshTimeout();
- }
- }
- }
- 4Apollo in depth
通过上面的介绍, 相信大家已经对 Apollo 有了一个初步的了解, 并且相信已经覆盖到了大部分的使用场景
接下来会主要介绍 Apollo 的 cluster 管理 (集群)namespace 管理(命名空间) 和对应的配置获取规则
4.1 Core Concepts
在介绍高级特性前, 我们有必要先来了解一下 Apollo 中的几个核心概念:
application (应用)
这个很好理解, 就是实际使用配置的应用, Apollo 客户端在运行时需要知道当前应用是谁, 从而可以去获取对应的配置
每个应用都需要有唯一的身份标识 - appId, 我们认为应用身份是跟着代码走的, 所以需要在代码中配置, 具体信息请参见 Java 客户端使用指南
environment (环境)
配置对应的环境, Apollo 客户端在运行时需要知道当前应用处于哪个环境, 从而可以去获取应用的配置
我们认为环境和代码无关, 同一份代码部署在不同的环境就应该能够获取到不同环境的配置
所以环境默认是通过读取机器上的配置 (server.properties 中的 env 属性) 指定的, 不过为了开发方便, 我们也支持运行时通过 System Property 等指定, 具体信息请参见 Java 客户端使用指南
cluster (集群)
一个应用下不同实例的分组, 比如典型的可以按照数据中心分, 把上海机房的应用实例分为一个集群, 把北京机房的应用实例分为另一个集群
对不同的 cluster, 同一个配置可以有不一样的值, 如 zookeeper 地址
集群默认是通过读取机器上的配置 (server.properties 中的 idc 属性) 指定的, 不过也支持运行时通过 System Property 指定, 具体信息请参见 Java 客户端使用指南
namespace (命名空间)
一个应用下不同配置的分组, 可以简单地把 namespace 类比为文件, 不同类型的配置存放在不同的文件中, 如数据库配置文件, rpc 配置文件, 应用自身的配置文件等
应用可以直接读取到公共组件的配置 namespace, 如 DAL,RPC 等
应用也可以通过继承公共组件的配置 namespace 来对公共组件的配置做调整, 如 DAL 的初始数据库连接数
4.2 自定义 Cluster
本节内容仅对应用需要对不同集群应用不同配置才需要, 如没有相关需求, 可以跳过本节
比如我们有应用在 A 数据中心和 B 数据中心都有部署, 那么如果希望两个数据中心的配置不一样的话, 我们可以通过新建 cluster 来解决
4.2.1 新建 Cluster
新建 Cluster 只有项目的管理员才有权限, 管理员可以在页面左侧看到添加集群按钮
点击后就进入到集群添加页面, 一般情况下可以按照数据中心来划分集群, 如 SHAJQSHAOY 等
不过也支持自定义集群, 比如可以为 A 机房的某一台机器和 B 机房的某一台机创建一个集群, 使用一套配置
4.2.2 在 Cluster 中添加配置并发布
集群添加成功后, 就可以为该集群添加配置了, 首选需要按照下图所示切换到 SHAJQ 集群, 之后配置添加流程和 3.2 添加 / 修改配置项一样, 这里就不再赘述了
4.2.3 指定应用实例所属的 Cluster
Apollo 会默认使用应用实例所在的数据中心作为 cluster, 所以如果两者一致的话, 不需要额外配置
如果 cluster 和数据中心不一致的话, 那么就需要通过 System Property 方式来指定运行时 cluster:
-Dapollo.cluster=SomeCluster
这里注意 apollo.cluster 为全小写
4.3 自定义 Namespace
本节仅对公共组件配置或需要多个应用共享配置才需要, 如没有相关需求, 可以跳过本节
如果应用有公共组件 (如 hermes-producer,cat-client 等) 供其它应用使用, 就需要通过自定义 namespace 来实现公共组件的配置
4.3.1 新建 Namespace
以 hermes-producer 为例, 需要先新建一个 namespace, 新建 namespace 只有项目的管理员才有权限, 管理员可以在页面左侧看到添加 Namespace 按钮
点击后就进入 namespace 添加页面, Apollo 会把应用所属的部门作为 namespace 的前缀, 如 FX
4.3.2 关联到环境和集群
Namespace 创建完, 需要选择在哪些环境和集群下使用
4.3.3 在 Namespace 中添加配置项
接下来在这个新建的 namespace 下添加配置项
添加完成后就能在 FX.Hermes.Producer 的 namespace 中看到配置
4.3.4 发布 namespace 的配置
4.3.5 客户端获取 Namespace 配置
对自定义 namespace 的配置获取, 稍有不同, 需要程序传入 namespace 的名字更多客户端使用说明请参见 Java 客户端使用指南
- Config config = ConfigService.getConfig("FX.Hermes.Producer");
- Integer defaultSenderBatchSize = 200;
- Integer senderBatchSize = config.getIntProperty("sender.batchsize", defaultSenderBatchSize);
4.3.6 客户端监听 Namespace 配置变化
- Config config = ConfigService.getConfig("FX.Hermes.Producer");
- config.addChangeListener(new ConfigChangeListener() {
- @Override
- public void onChange(ConfigChangeEvent changeEvent) {
- System.out.println("Changes for namespace" + changeEvent.getNamespace());
- for (String key : changeEvent.changedKeys()) {
- ConfigChange change = changeEvent.getChange(key);
- System.out.println(String.format(
- "Found change - key: %s, oldValue: %s, newValue: %s, changeType: %s",
- change.getPropertyName(), change.getOldValue(),
- change.getNewValue(), change.getChangeType()));
- }
- }
- });
4.3.7 Spring 集成样例
- @Configuration
- @EnableApolloConfig("FX.Hermes.Producer")
- public class AppConfig {}
- @Component
- public class SomeBean {
- @Value("${request.timeout:200}")
- private int timeout;
- @ApolloConfigChangeListener("FX.Hermes.Producer")
- private void someChangeHandler(ConfigChangeEvent changeEvent) {
- if (changeEvent.isChanged("request.timeout")) {
- refreshTimeout();
- }
- }
- }
4.4 配置获取规则
本节仅当应用自定义了集群或 namespace 才需要, 如无相关需求, 可以跳过本节
在有了 cluster 概念后, 配置的规则就显得重要了
比如应用部署在 A 机房, 但是并没有在 Apollo 新建 cluster, 这个时候 Apollo 的行为是怎样的?
或者在运行时指定了 cluster=SomeCluster, 但是并没有在 Apollo 新建 cluster, 这个时候 Apollo 的行为是怎样的?
接下来就来介绍一下配置获取的规则
4.4.1 应用自身配置的获取规则
当应用使用下面的语句获取配置时, 我们称之为获取应用自身的配置, 也就是应用自身的 application namespace 的配置
Config config = ConfigService.getAppConfig();
对这种情况的配置获取规则, 简而言之如下:
首先查找运行时 cluster 的配置(通过 apollo.cluster 指定)
如果没有找到, 则查找数据中心 cluster 的配置
如果还是没有找到, 则返回默认 cluster 的配置
图示如下:
所以如果应用部署在 A 数据中心, 但是用户没有在 Apollo 创建 cluster, 那么获取的配置就是默认 cluster(default)的
如果应用部署在 A 数据中心, 同时在运行时指定了 SomeCluster, 但是没有在 Apollo 创建 cluster, 那么获取的配置就是 A 数据中心 cluster 的配置, 如果 A 数据中心 cluster 没有配置的话, 那么获取的配置就是默认 cluster(default)的
4.4.2 公共组件配置的获取规则
以 FX.Hermes.Producer 为例, hermes producer 是 hermes 发布的公共组件当使用下面的语句获取配置时, 我们称之为获取公共组件的配置
Config config = ConfigService.getConfig("FX.Hermes.Producer");
对这种情况的配置获取规则, 简而言之如下:
首先获取当前应用下的 FX.Hermes.Producer namespace 的配置
然后获取 hermes 应用下 FX.Hermes.Producer namespace 的配置
上面两部分配置的并集就是最终使用的配置, 如有 key 一样的部分, 以当前应用优先
图示如下:
通过这种方式, 就实现了对框架类组件的配置管理, 框架组件提供方提供配置的默认值, 应用如果有特殊需求, 可以自行覆盖
4.5 总体设计
上图简要描述了 Apollo 的总体设计, 我们可以从下往上看:
Config Service 提供配置的读取推送等功能, 服务对象是 Apollo 客户端
Admin Service 提供配置的修改发布等功能, 服务对象是 Apollo Portal(管理界面)
Config Service 和 Admin Service 都是多实例无状态部署, 所以需要将自己注册到 Eureka 中并保持心跳
在 Eureka 之上我们架了一层 Meta Server 用于封装 Eureka 的服务发现接口
Client 通过域名访问 Meta Server 获取 Config Service 服务列表(IP+Port), 而后直接通过 IP+Port 访问服务, 同时在 Client 侧会做 load balance 错误重试
Portal 通过域名访问 Meta Server 获取 Admin Service 服务列表(IP+Port), 而后直接通过 IP+Port 访问服务, 同时在 Portal 侧会做 load balance 错误重试
为了简化部署, 我们实际上会把 Config ServiceEureka 和 Meta Server 三个逻辑角色部署在同一个 JVM 进程中
4.5.1 Why Eureka
为什么我们采用 Eureka 作为服务注册中心, 而不是使用传统的 zketcd 呢? 我大致总结了一下, 有以下几方面的原因:
它提供了完整的 Service Registry 和 Service Discovery 实现
首先是提供了完整的实现, 并且也经受住了 Netflix 自己的生产环境考验, 相对使用起来会比较省心
和 Spring Cloud 无缝集成
我们的项目本身就使用了 Spring Cloud 和 Spring Boot, 同时 Spring Cloud 还有一套非常完善的开源代码来整合 Eureka, 所以使用起来非常方便
另外, Eureka 还支持在我们应用自身的容器中启动, 也就是说我们的应用启动完之后, 既充当了 Eureka 的角色, 同时也是服务的提供者这样就极大的提高了服务的可用性
这一点是我们选择 Eureka 而不是 zketcd 等的主要原因, 为了提高配置中心的可用性和降低部署复杂度, 我们需要尽可能地减少外部依赖
Open Source
最后一点是开源, 由于代码是开源的, 所以非常便于我们了解它的实现原理和排查问题
4.6 客户端设计
上图简要描述了 Apollo 客户端的实现原理:
客户端和服务端保持了一个长连接, 从而能第一时间获得配置更新的推送
客户端还会定时从 Apollo 配置中心服务端拉取应用的最新配置
这是一个 fallback 机制, 为了防止推送机制失效导致配置不更新
客户端定时拉取会上报本地版本, 所以一般情况下, 对于定时拉取的操作, 服务端都会返回 304 - Not Modified
定时频率默认为每 5 分钟拉取一次, 客户端也可以通过在运行时指定 System Property:
apollo.refreshInterval
来覆盖, 单位为分钟
客户端从 Apollo 配置中心服务端获取到应用的最新配置后, 会保存在内存中
客户端会把从服务端获取到的配置在本地文件系统缓存一份
在遇到服务不可用, 或网络不通的时候, 依然能从本地恢复配置
应用程序可以从 Apollo 客户端获取最新的配置订阅配置更新通知
4.6.1 配置更新推送实现
前面提到了 Apollo 客户端和服务端保持了一个长连接, 从而能第一时间获得配置更新的推送
长连接实际上我们是通过 Http Long Polling 实现的, 具体而言:
客户端发起一个 Http 请求到服务端
服务端会保持住这个连接 30 秒
如果在 30 秒内有客户端关心的配置变化, 被保持住的客户端请求会立即返回, 并告知客户端有配置变化的 namespace 信息, 客户端会据此拉取对应 namespace 的最新配置
如果在 30 秒内没有客户端关心的配置变化, 那么会返回 Http 状态码 304 给客户端
客户端在服务端请求返回后会自动重连
考虑到会有数万客户端向服务端发起长连, 在服务端我们使用了 async servlet(Spring DeferredResult)来服务 Http Long Polling 请求
4.7 可用性考虑
配置中心作为基础服务, 可用性要求非常高, 下面的表格描述了不同场景下 Apollo 的可用性:
场景 | 影响 | 降级 | 原因 |
---|---|---|---|
某台 config service 下线 | 无影响 | Config service 无状态,客户端重连其它 config service | |
所有 config service 下线 | 客户端无法读取最新配置,Portal 无影响 | 客户端重启时, 可以读取本地缓存配置文件 | |
某台 admin service 下线 | 无影响 | Admin service 无状态,Portal 重连其它 admin service | |
所有 admin service 下线 | 客户端无影响,portal 无法更新配置 | ||
某台 portal 下线 | 无影响 | Portal 域名通过 slb 绑定多台服务器,重试后指向可用的服务器 | |
全部 portal 下线 | 客户端无影响,portal 无法更新配置 | ||
某个数据中心下线 | 无影响 | 多数据中心部署,数据完全同步,Meta Server/Portal 域名通过 slb 自动切换到其它存活的数据中心 |
5Contribute to Apollo
Apollo 从开发之初就是以开源模式开发的, 所以也非常欢迎有兴趣有余力的朋友一起加入进来
服务端开发使用的是 Java, 基于 Spring Cloud 和 Spring Boot 框架客户端目前提供了 Java 和. Net 两种实现
Github 地址: https://github.com/ctripcorp/apollo
来源: http://www.taocms.org/1140.html