工程效能CI/CD之流水线引擎的建设实践
总第522篇
2022年 第039篇
1. 背景
2. 问题及思路
2.1 业务介绍
2.2 主要挑战
2.3 解决思路
3. 整体架构
4. 核心设计点
4.1 作业调度设计
4.2 资源池划分设计
4.3 组件分层设计
5. 后续规划
1. 背景
第一阶段（2014-2015）：搭建Jenkins统一集群，解决业务接入的通用问题（如单点登录、代码仓库集成、消息通知、执行机的动态扩缩等），降低业务的建设成本。
第二阶段（2016-2018）：拆分多个Jenkins集群，解决业务增长导致单集群性能瓶颈。最多时有十几个集群，这些集群通常是按业务线维度划分，并由业务自行建设。但随着时间的推移，集群的拆分管理难度越来越大，Jenkins安全隐患频出，对平台方造成了很大的运维负担。
第三阶段（2019-至今）：为了彻底解决引擎单机瓶颈和工具重复建设问题，我们开始自研分布式流水线引擎（美团内部项目名称为Pipeline），并逐步收敛各业务依赖的底层基建。
2. 问题及思路
2.1 业务介绍
组件：出于代码复用和业务共享的考虑，我们将某一工具的操作行为封装成一个组件，表示对于一项具体的加工或校验行为。通过组件方式，业务可以便捷地使用已集成的质量工具（如静态代码扫描、安全漏洞分析等），减少在同一工具上的重复开发成本；对于不满足需求的场景，业务可以自定义一个新的组件。
组件作业：表示组件的一次运行实例。
资源：为组件作业分配的一个可执行环境。
流水线编排：表示流水线中不同组件执行的先后顺序。
引擎：负责调度所有的组件作业，为其分配相应的执行资源，保证流水线执行按预期完成。
2.2 主要挑战
从业务场景考虑，调度逻辑存在一定的业务复杂性（如组件串并行判断、优先级抢占、降级跳过、复用上一次结果等），不仅仅是作业与资源的匹配计算，作业调度耗时存在一定的业务开销。
引擎支撑公司每天近十万次的执行量，峰值量情况下，并发调度的作业量大，常见的开源工具（Jenkins/GitLab CI/Tekton等）都是采用单体调度模式，作业是串行调度的，容易出现调度瓶颈。
如果只依靠动态扩容，容易出现资源不足时无法扩容、作业排队等待的情况。特别是对于依赖流水线做研发卡控的业务，这会直接阻塞业务的上线流程。
出于执行耗时的考虑，大部分资源采用预部署的方式，缩短资源申请和应用启动的准备时间。而对于预部署的资源，如何进行有效划分，既保证每类资源都有一定配额，同时也避免出现部分资源利用率过低，影响作业整体的吞吐能力。
不是所有工具的执行资源都由引擎管理（如发布系统，部署任务的资源管理是单独的），在作业的资源分配上，还需要考虑不同的资源管理方式。
不同工具实现形式差异化大，有些工具有独立的平台，可以通过接口方式进行集成，有些仅仅是一段代码片段，还需要提供相应的运行环境。面对不同的接入形态，引擎如何屏蔽不同工具带来的差异，使业务在编排流水线时不用关注到工具的实现细节。
随着业务场景的不断丰富，组件执行还会涉及人工交互（审批场景）、支持重试、异步处理、故障恢复等能力，这些能力的扩展如何尽可能减少对系统的冲击，降低实现的复杂度。
2.3 解决思路
调度决策：负责计算出可以调度的作业，提交决策，等待合适的资源来执行。该模块具体水平扩展，分担调度决策的压力。
资源分配：负责维护作业与资源的关系，通过主动拉取作业的方式，资源可以向任意的实例拉取作业，取消了原先串行分配资源的单点限制。
在作业端，作业基于标签属性拆分到不同的作业队列，并引入优先级概念，保证每个队列中作业按优先级高低被拉取到，避免在积压时，高优作业排在后面无法被及时处理，阻塞业务研发流程。
在资源端，结合资源的实际场景，提供三种不同的资源池管理方式，以解决不同资源类型的配额和利用率问题。 预置的公共资源，这部分资源会提前在资源池上扩容出来，主要应对业务高频使用的且对时间敏感的组件作业。在资源配额和利用率上，根据资源池的历史情况和实时监控，动态调整不同资源池的大小。
按需使用的资源，主要针对公共资源环境不满足的情况，业务需要自定义资源环境，考虑到这部分作业的体量不大，直接采用实时扩容的方式，相比预置资源的方式，可以获得更好的资源利用率。
外部平台的资源，这些资源的管理平台方比我们更有经验，平台方通过控制向引擎拉取作业的频率和数量，自行管理作业的吞吐情况。
系统交互层，该层相对组件开发者是透明的，根据引擎提供的接口制定统一的流程交互标准，以向引擎屏蔽不同组件的实现差异。
执行资源层，主要解决工具运行方式的差异化，通过支持多种组件交付形式（如镜像、插件安装、独立服务）满足工具与引擎的不同集成方式。
业务逻辑层，针对业务不同的开发场景，采用多种适配器的选择，来满足业务不同的开发诉求。
3. 整体架构
触发器：作为流水线的触发入口，管理多种触发源及触发规则（Pull Request、Git Push、API 触发、定时触发等）。
任务中心：管理流水线构建过程中的运行实例，提供流水线运行、中止、重试、组件作业结果上报等操作。
决策者：对所有等待调度的作业进行决策，并将决策结果同步给任务中心，由任务中心进行作业状态的变更。
Worker：负责向任务中心拉取可执行的作业，并为作业分配具体的执行资源。
组件SDK：作为执行组件业务逻辑的壳，负责真正调起组件，完成组件初始化与状态同步的系统交互。
4. 核心设计点
4.1 作业调度设计
当触发流水线构建后，系统会在任务中心创建该编排所要执行的所有组件作业。并且将作业状态的变化以事件方式通知决策者进行决策。
决策者接收决策事件，根据决策算法计算出可被调度的作业，向任务中心提交作业的状态变更请求。
任务中心接收决策请求，完成作业状态变更（作业状态变更为已决策），同时加入相应的等待队列。
Worker 通过长轮询方式拉取到和自己匹配的等待队列的作业，开始执行作业，执行完成后将结果上报给任务中心。
任务中心根据Worker上报的作业执行结果变更作业状态，同时向决策者发起下一轮决策。 以此反复，直至流水线下所有作业都已执行完成或出现作业失败的情况，对流水线进行最终决策，结束本次执行。
状态机在接收某种状态转移的事件（Event）后，将当前状态转移至下一个状态（Transition），并执行相应的转移动作（Action）。
未收到决策事件：由于决策者服务自身的问题或网络原因，导致决策事件的请求失败，作业长时间处于未调度状态。 解决方案：引入定时监测的机制，对于无过程状态作业且处于未完结状态的流水线进行重新决策，避免决策服务短时间异常导致决策失败。 重复决策：由于网络延迟、消息重试现象可能出现多个决策者同时决策同一个作业，产生作业转移的并发问题。 解决方案：增加pending的状态表示作业已被决策到，并通过数据库乐观锁机制进行状态变更，保证仅有一个决策会真正生效。 状态变更过程异常：由于存在异构数据库，状态变更和加入队列可能存在数据不一致，导致作业无法被正常调度。 解决方案：采用最终一致性的方案，允许调度的短暂延迟。采用先变更数据库，再加入队列的操作顺序。利用补偿机制，定时监测队列队首的作业信息，若pending状态下的作业有早于队首作业的，进行重新入队操作。
作业丢失问题：这里存在两种情况，①作业从队列中移除，但在状态将要变更时异常了；②作业从队列中移除，也正确变更了状态。但由于poll请求连接超时，未正常返回给Worker。 解决方案：前者通过作业决策环节中对pending状态的作业补偿机制，重新加入队列；后者对于状态已变更的情况，已调度的作业增加ACK机制，若超时未确认，状态会流转回pending状态，等待被重新拉取。 作业被多个Worker拉取：Worker在接收到作业后，遇到长时间的GC，导致状态流转回pending状态，在Worker恢复后，可能出现作业已分配到另一个Worker上。 解决方案：通过数据库乐观锁机制保证仅有一个Worker更新成功，并记录作业与Worker的关系，便于对作业进行中止以及Worker故障后的恢复操作。
串并行顺序：相对于DAG中复杂的寻路场景，流水线场景比较明确，是将代码逐步加工验证，通过开发、测试、集成、上线等一系列阶段的过程。阶段间是严格串行的，阶段内出于执行效率的考虑，会存在串并行执行的情况。这里通过模型设计，将DAG的调度问题转变成作业的先后次序问题，引入run order概念，为每个组件作业设置具体的执行次序，根据当前已执行作业的次序，快速筛选出下一批次序仅大于当前的作业，若并行执行，仅需将作业的次序设置成相同即可。
条件过滤：随着业务场景扩展，不是所有的作业都需要调度资源，进行真正的执行。如某类耗时的组件，在代码和组件参数都不变的情况下，可以直接复用上一次的执行结果，或者在系统层面针对某类工具异常时进行组件跳过的降级操作。针对这类情况，在作业真正提交给任务中心之前，会增加一层条件判断（条件分为全局设置的系统条件以及用户条件），这些条件以责任链形式进行依次匹配过滤，根据匹配到的条件单独向任务中心提交决策。 优先级设置：从系统全局考虑，在作业出现积压时，业务更关心核心场景下整条流水线是否能尽早执行完成，而不是单个作业的排队情况。所以，在优先级设置上除了基于时间戳的相对公平策略外，引入流水线类型的权重值（如发布流水线>自测流水线；人工触发>定时执行），保证核心场景流水线相关作业能够尽早被调度到。
4.2 资源池划分设计
当队列积压时，能快速定位到某个标签没资源了。
标签资源不足时，也能快速判断影响的具体队列情况。
对于一些作业量较少的队列，单独分配一个资源池会造成大部分时间资源是空闲状态，资源利用率低。我们通过给资源池打多标签的方式，既保证了队列有一定的资源配额，同时也能处理其他标签的作业，提高资源的利用率。
对于核心场景的队列，通常标签资源会分配到多个资源池上，保证资源的一定冗余，同时也降低单个资源池整体故障带来的影响。
第一维度：组件维度，对资源做通用划分。结合组件的业务覆盖情况、作业执行量、对机器和环境的特殊要求（如SSD、Dev环境等），对需要独立资源的组件进行打标，划分出不同的公共资源池（每个公共资源池执行一类或多类组件作业），在引擎层面统一分配，保证所有作业都有可正常运行。
第二维度：流水线维度，根据业务场景进行划分。结合业务对资源隔离/作业积压敏感度的诉求，按需进行划分。有些希望资源完全独立的业务，会从所有的公共资源池进行切分；有些仅对部分核心场景下的资源需要保障，根据链路上涉及的组件，选择性地从部分公共资源池进行划分，实现业务隔离和资源利用率的平衡。
注：每个维度都会设一个other的默认值用来兜底，用于处理无资源划分需求的场景。
入队过程：通过计算作业在组件和流水线两个维度的属性值，来确定作业对应的标签。结合模型关系中标签与队列（1对1）的关系，为每个标签按需创建一个队列，存储该标签作业，不同队列间作业做排他处理，简化出队的实现复杂度。
出队过程：队列拆分后，因为标签和资源池（多对多）的关系，资源池的一次作业拉取请求往往会涉及多个队列。出于拉取效率的考虑，采用轮询的方式依次对单队列进行出队操作，直到达到该次请求的作业数上限或所有可选队列为空时返回结果。该方式可以避免同时对多个队列加锁，并且在前置环节会对多标签进行随机排序，降低多个请求同时操作一个队列的竞争概率。
4.3 组件分层设计
业务层：引入适配层，满足组件开发中多样化的需求场景，同时避免上层差异污染到下层。
系统交互层：设立统一的流程标准，保证引擎和组件交互过程的一致性，便于统一处理非功能性的系统优化。
执行资源层：提供多种资源策略，向上层屏蔽不同资源类型的差异。
init()、run()、queryResult()、uploadArtifacts() 等必要方法供业务实现，整个交互流程则由系统统一处理，业务无需关心。5. 后续规划
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