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The Machines Can Do the Work, a Story of Kubernetes Testing, CI, and Automating the Contributor Experience


layout: blog title: '机器可以完成这项工作,一个关于 kubernetes 测试、CI 和自动化贡献者体验的故事' date: 2019-08-29

作者:Aaron Crickenberger(谷歌)和 Benjamin Elder(谷歌)

”大型项目有很多不那么令人兴奋,但却很辛苦的工作。比起辛苦工作,我们更重视把时间花在自动化重复性工作上,如果这项工作无法实现自动化,我们的文化就是承认并奖励所有类型的贡献。然而,英雄主义是不可持续的。“ - Kubernetes Community Values

像许多开源项目一样,Kubernetes 托管在 GitHub 上。 如果项目位于在开发人员已经工作的地方,使用的开发人员已经知道的工具和流程,那么参与的障碍将是最低的。 因此,该项目完全接受了这项服务:它是我们工作流程,问题跟踪,文档,博客平台,团队结构等的基础。

这个策略奏效了。 它运作良好,以至于该项目迅速超越了其贡献者的人类能力。 接下来是一次令人难以置信的自动化和创新之旅。 我们不仅需要在飞行途中重建我们的飞机而不会崩溃,我们需要将其转换为火箭飞船并发射到轨道。 我们需要机器来完成这项工作。

## 工作

最初,我们关注的事实是,我们需要支持复杂的分布式系统(如 Kubernetes)所要求的大量测试。 真实世界中的故障场景必须通过端到端(e2e)测试来执行,确保正确的功能。 不幸的是,e2e 测试容易受到薄片(随机故障)的影响,并且需要花费一个小时到一天才能完成。

进一步的经验揭示了机器可以为我们工作的其他领域:

  • Pull Request 工作流程
    • 贡献者是否签署了我们的 CLA?
    • Pull Request 通过测试吗?
    • Pull Request 可以合并吗?
    • 合并提交是否通过了测试?
  • 鉴别分类
    • 谁应该审查 Pull Request?
    • 是否有足够的信息将问题发送给合适的人?
    • 问题是否依旧存在?
  • 项目健康
    • 项目中发生了什么?
    • 我们应该注意什么?

当我们开发自动化来改善我们的情况时,我们遵循了以下几个指导原则:

  • 遵循适用于 Kubernetes 的推送/拉取控制循环模式
  • 首选无状态松散耦合服务
  • 更倾向于授权整个社区权利,而不是赋予少数核心贡献者权力
  • 做好自己的事,而不要重新造轮子

了解 Prow

这促使我们创建 Prow 作为我们自动化的核心组件。 Prow有点像 If This, Then That 用于 GitHub 事件, 内置 commandsplugins, 和实用程序。 我们在 Kubernetes 之上建立了 Prow,让我们不必担心资源管理和日程安排,并确保更愉快的运营体验。

Prow 让我们做以下事情:

  • 允许我们的社区通过评论诸如“/priority critical-urgent”,“/assign mary”或“/close”之类的命令对 issues/Pull Requests 进行分类
  • 根据用户更改的代码数量或创建的文件自动标记 Pull Requests
  • 标出长时间保持不活动状态 issues/Pull Requests
  • 自动合并符合我们PR工作流程要求的 Pull Requests
  • 运行定义为Knative Builds的 Kubernetes Pods或 Jenkins jobs的 CI 作业
  • 实施组织范围和重构 GitHub 仓库策略,如Knative BuildsGitHub labels

Prow最初由构建 Google Kubernetes Engine 的工程效率团队开发,并由 Kubernetes SIG Testing 的多个成员积极贡献。 Prow 已被其他几个开源项目采用,包括 Istio,JetStack,Knative 和 OpenShift。 Getting started with Prow需要一个 Kubernetes 集群和 kubectl apply starter.yaml(在 Kubernetes 集群上运行 pod)。

一旦我们安装了 Prow,我们就开始遇到其他的问题,因此需要额外的工具以支持 Kubernetes 所需的规模测试,包括:

  • Boskos: 管理池中的作业资源(例如 GCP 项目),检查它们是否有工作并自动清理它们 (with monitoring)
  • ghProxy: 优化用于 GitHub API 的反向代理 HTTP 缓存,以确保我们的令牌使用不会达到 API 限制 (with monitoring)
  • Greenhouse: 允许我们使用远程 bazel 缓存为 Pull requests 提供更快的构建和测试结果 (with monitoring)
  • Splice: 允许我们批量测试和合并 Pull requests,确保我们的合并速度不仅限于我们的测试速度
  • Tide: 允许我们合并通过 GitHub 查询选择的 Pull requests,而不是在队列中排序,允许显着更高合并速度与拼接一起

## 关注项目健康状况

随着工作流自动化的实施,我们将注意力转向了项目健康。我们选择使用 Google Cloud Storage (GCS)作为所有测试数据的真实来源,允许我们依赖已建立的基础设施,并允许社区贡献结果。然后,我们构建了各种工具来帮助个人和整个项目理解这些数据,包括:

  • Gubernator: 显示给定 Pull Request 的结果和测试历史
  • Kettle: 将数据从 GCS 传输到可公开访问的 bigquery 数据集
  • PR dashboard: 一个工作流程识别仪表板,允许参与者了解哪些 Pull Request 需要注意以及为什么
  • Triage: 识别所有作业和测试中发生的常见故障
  • Testgrid: 显示所有运行中给定作业的测试结果,汇总各组作业的测试结果

我们与云计算本地计算基金会(CNCF)联系,开发 DevStats,以便从我们的 GitHub 活动中收集见解,例如:

Into the Beyond

今天,Kubernetes 项目跨越了5个组织125个仓库。有31个特殊利益集团和10个工作组在项目内协调发展。在过去的一年里,该项目有 来自13800多名独立开发人员的参与

在任何给定的工作日,我们的 Prow 实例运行超过10,000个 CI 工作; 从2017年3月到2018年3月,它有430万个工作岗位。 这些工作中的大多数涉及建立整个 Kubernetes 集群,并使用真实场景来实施它。 它们使我们能够确保所有受支持的 Kubernetes 版本跨云提供商,容器引擎和网络插件工作。 他们确保最新版本的 Kubernetes 能够启用各种可选功能,安全升级,满足性能要求,并跨架构工作。

今天来自CNCF的公告 - 注意到 Google Cloud 有开始将 Kubernetes 项目的云资源的所有权和管理权转让给 CNCF 社区贡献者,我们很高兴能够开始另一个旅程。 允许项目基础设施由贡献者社区拥有和运营,遵循对项目其余部分有效的相同开放治理模型。 听起来令人兴奋。 请来 kubernetes.slack.com 上的 #sig-testing on kubernetes.slack.com 与我们联系。

想了解更多? 快来看看这些资源: