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boylegu/regal

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Regal

pyversions ver MIT coverage Build Status Code Climate

用于"灰度发布"或 A/B Testing的智能分组引擎

sanic_vue

Regal能做什么?

举个最简单的例子,比如需要针对一个版本进行灰度发布,而这一版本对应的可能是一大堆服务器集群, 如下图:

Markdown

就像图中描述的一样,无论你的服务器是多还是少,尤其很多中小型企业在进行灰度发布时,通常会遇到所制定的分流策略在实际的技术或开发中如何去实现,是机器直接写死?

因此让Regal智能分组引擎直接介入,让它来根据你的策略提前进�行动态地分组分流。 在这里,我再举一个简单的例子,方便大家能够更清楚的明白Regal的主要工作:

假设有一个版本A,需要针对六台机器进行发布

Markdown

现在应该已经了解Regal到底是什么干货了吧,当然了,上面的例子是服务器非常少的情况,实际情况中,所面对的服务器集群是非常多,这个时候可以通过提供的combineschedule两个API进行策略调整。详情可以见下文的使用介绍

  • Feature:

    1. 提供发布策略,动态智能分流
    2. 支持多版本分组和优先级
    3. 数据格式化
    4. 同时兼容Python2.5以上和Python3以上的版本(建议使用Python2.7+或者Python3.5以后的版本)

安装和使用

安装

  • pip install regal

使用说明

  • 单个版本场景
In [1]: from regal import BaseInfo


# 初始化信息,请注意一下格式
In [6]: ab = BaseInfo(
version_host={'app-test-version1.0':'10.1.1.1,10.1.1.2,10.1.1.3,10.1.1.4,10.1.1.1.5'},
combine=2    # combine 希望以每组多少台服务器作为一组,进行用户群B的分流
             # 在这个例子中为2台
             # 默认:每组1台
)

# grouping() 进行分组
In [11]: smart_grouping = ab.grouping() 


# result属性 进行分组后的返回结果
In [12]: smart_grouping.result
Out[12]:
[('app-test-version1.0',
  [['10.1.1.1'], ['10.1.1.2', '10.1.1.3'], ['10.1.1.4', '10.1.1.1.5']])]

根据你的策略设置,会得到一个数据结构,我们来观察一下:

Markdown

再看一个例子

In [7]: ab = BaseInfo(
version_host={'app-test-version1.0':'10.1.1.1,10.1.1.2,10.1.1.3,10.1.1.4,10.1.1.5'},
combine=3,
schedule=2)

In [10]: ab.grouping().result
Out[10]:
[('app-test-version1.0',
  [['10.1.1.1,10.1.1.2'], ['10.1.1.3', '10.1.1.4', '10.1.1.5']])]

  • 多版本场景
In [17]: ab = BaseInfo(
   ....: version_host={
   ....: 'app-test-version1.0': '10.1.1.1,10.1.1.2,10.1.1.3,10.1.1.1.4,10.1.1.5',
   ....: 'app-test-version2.0': '10.1.1.9,10.1.1.8,10.1.1.7,10.1.1.6'},
   ....: combine=3,
   ....: schedule=2
   ....: )
   
In [20]: ab.grouping().result
Out[20]:
[('app-test-version2.0', [['10.1.1.9,10.1.1.8'], ['10.1.1.7', '10.1.1.6']]),
 ('app-test-version1.0',
  [['10.1.1.1,10.1.1.2'], ['10.1.1.3', '10.1.1.1.4', '10.1.1.5']])]   


# grouping()方法还提供了priority_name参数,当需要在多版本发布的时候,设置优先级,指定你需要优先发布的'版本名'
 In [22]: smart_grouping = ab.grouping(priority_name='app-test-version1.0')

In [23]: smart_grouping.result
Out[23]:
[('app-test-version1.0',
  [['10.1.1.1,10.1.1.2'], ['10.1.1.3', '10.1.1.1.4', '10.1.1.5']]),
 ('app-test-version2.0', [['10.1.1.9,10.1.1.8'], ['10.1.1.7', '10.1.1.6']])]

# 提供一个简易的API,可以让结果返回的更简洁  
In [16]: for i in smart_grouping.iter_dict():   
    print i
   ....:
{'app-test-version1.0': ['10.1.1.1', '10.1.1.2,10.1.1.3', '10.1.1.4,10.1.1.1.5']}

Demo

  • 你也可以通过 git clone https://github.com/boylegu/regal/

  • cd regal/

  • 参考example.py

分流分组之后?

Regal本身只是一个分组引擎,因此它并不承担直接发布的作用,但是通过Regal分组之后,你所得到数据,是非常容易和其他可以用来发布的组件进行配合;下面是我的一些建议和指导。

versionA:

  (第一组)    groupA   ip......     用户群A    
  (第二组)    groupB1  ip...... __ 
  (第三组)    groupB2  ip......   |
  (第四组)    groupB3  ip......   | --   用户群B   
   ......                       --|
  • 关于发布

    分组之后,每一组的所有机器可以看作一个整体,扔进发布组件,进行'组内并发'

    你可以把每一组直接放在ansible、saltstack、pssh或异步IO框架等等进行发布;

    甚至你也可以和前端nginx+lua进行组合;

  • 关于停止发布

    每组进行发布,一旦出现异常,你可以利用发布组件,或者你自己写一套异常抓取工具来停止发布,这个时候就不会再针对剩下的组进行发布操作了。

  • 关于回滚

    把回滚也看作一种发布,就不多说了

作者

  • 顾鲍尔 (Boyle Gu)

技术交流与支持

有任何问题、建议可以通过Github;

也可以直接加入讨论群 QQ:315308272 与我进行交流

Darwin's finches

Markdown

第一次在Mac上绘图,这就当做本项目的吉祥物吧~

人类的创造从来没有离开大自然带给我们的启发,而无论是灰度发布,还是A/B Testing,早在千年以前,大自然早有绝佳的解决方案。因此我以‘Darwin's finches’作为原型,手工绘制了这张图,向伟大的大自然和达尔文《物种起源》致敬。

Author: 顾鲍尔
Date: 2015.12.23 绘