
Олег Ненашев, Кирилл Толкачёв и Александр Тарасов про Groovy DSL и Pipeline в Jenkins на jug.msk.ru

Пользователь
Обновление: у этой статьи появилось продолжение, переведённое @achekalin. В каком порядке читать — на ваше усмотрение: в этой статье можно получить удовольствие от обширной попоболи автора, а в продолжении — от сделанных им выводов.
Примечание переводчика: в предыдущей статье о подготовке к девопс-конференциям, Gryphon88 задал резонный вопрос: как отличить cutting-edge и хайп? Нижеследующая статья наполнена сочной незамутненной истерикой, которую так приятно читать с утра, попивая чашечку кофе. Минус в том, что она написана в ноябре 2016, но нетленка не стареет. Если после прочтения захочется добавки, есть комментарии на Hacker News. А у тебя, юзернейм, такой же ад? Пиши в комментариях. Итак, начнем.
В первый раз я встретился с Докером в начале 2015. Мы экспериментировали с ним, чтобы понять, для чего бы его можно употребить. В то время нельзя было запустить контейнер в фоне, не было команд чтобы посмотреть что запущено, зайти под дебагом или SSH внутрь контейнера. Эксперимент оказался быстрым, Докер был признан бесполезным и более похожим на альфу или прототип, чем на релиз.
Промотаем нашу историю до 2016. Новая работа, новая компания, и хайп вокруг докера поднялся безумный. Разработчики уже выкатили докер в продакшен, так что сбежать с него не удастся. Хорошая новость в том, что команда run наконец-то заработала, мы можем запускать и останавливать контейнеры. Оно шевелится!
У нас 12 докеризованных приложений, бегающих на проде прямо в момент написания этой заметки, размазанные на 31 хост на AWS (по одному приложению на хост, дальше объясню — почему).
Эта заметка рассказывает, как мы путешествовали вместе с Докером — путешествие полное опасностей и неожиданных поворотов.
Пока идёт горячее обсуждение быть или нет быть jigsaw в java 9 и в каком виде ему быть — не стоит забывать про полезняшки, которые несёт с собой девятка — и одна из них — повышение точности Clock.systemUTC() — JDK-8068730.
Что же было раньше ?
До java 8 был System.currentTimeMillis() и System.nanoTime(), и если первый давал wall clock время, но с миллисекундным разрешением, то второй даёт время с разрешением до наносекунд, но область применения ограничена измерением разности времён, причём в рамках одной jvm — и ни о каком использовании такой временной метки между разными машинами и быть не может.
Поэтому часто велосипедят свои precise timestamp дающие wall clock время с большим разрешением, чем у currentTimeMillis (используя jni со всеми вытекающими) — более подробно про разницу между currentTimeMillis и nanoTime, и про велосипед можно почитать в моём старом посте.
Java 8 заложил очень мощный фундамент — Java Time API. С ним можно сказать пока и joda time, и встроить свой велосипед в java.time.Clock, т.к. штатный SystemClock по своей сути работает поверх System.currentTimeMillis() и не может обеспечить разрешение, лучше, чем миллисекунда.
И вот теперь в игру вступает java 9
Блогеры и авторы, пытающиеся быть на передовой, уже немало писали про проект Amber в Java 10. В этих статьях обязательно упоминается вывод типов локальных переменных, улучшения enum и лямбд, иногда пишут про pattern matching и data-классы. Но при этом незаслуженно обходится стороной JEP 303: Intrinsics for the LDC and INVOKEDYNAMIC Instructions. Возможно, потому что мало кто понимает, к чему это вообще. Хотя любопытно, что именно об этой фиче ребята из NIX_Solutions фантазировали на Хабре год назад.
Широко известно, что в виртуальной машине Java, начиная с версии 7, есть интересная инструкция invokedynamic (она же indy). Про неё многие слышали, однако мало кто знает, что она делает на самом деле. Кто-то знает, что она используется при компиляции лямбда-выражений и ссылок на методы в Java 8. Некоторые слышали, что через неё реализована конкатенация строк в Java 9. Но хотя это полезные применения indy, изначальная цель всё же немного другая: делать динамический вызов, при котором вы можете вызывать разный код в одном и том же месте. Эта возможность не используется ни в лямбдах, ни в конкатенации строк: там поведение всегда генерируется при первом вызове и остаётся постоянным до конца работы программы (всегда используется ConstantCallSite). Давайте посмотрим, что можно сделать ещё.
При переходе к распределённым системам с большим количеством инстансов сервисов в полный рост встают проблемы их обнаружения (service discovery) и балансировки запросов (load balancing) между ними. Как правило, для их решения используются такие специализированные инструменты как Consul, Eureka или старый добрый Zookeeper, в сочетании с Nginx, HAProxy и некоторым мостом между ними (см. registrator).
Основная проблема в подобном подходе это большое количество интеграций, и, как следствие, точек где что-то может пойти не так. Ведь помимо вышеупомянутых решений наверняка будет использоваться локальный маленький PaaS (например Mesosphere Marathon или Kubernetes). Последние, к слову, уже хранят необходимую конфигурацию об окружении (ведь через них идёт весь деплоймент). И встаёт вопрос, а можем ли мы отказаться от специализированных инструментов для service discovery и переиспользовать тот же Marathon для этой задачи?
Краткий ответ — можем. Если интересно как — читайте дальше.