一、自研s资前言

现在的源调企业很多都在用Jenkins做持续集成，各个业务端都依靠Jenkins ，度系vivo Devops也是统设使用Jenkins来进行持续构建
，部署Jenkins服务时如何保障服务的计实践高可用变得尤为重要。

下面是自研s资目前Jenkins存在的一些问题 。

Jenkins本身是源调单体的，即只能有一个Jenkins Master。度系虽然你也可以在多台机器上部署多个Jenkins Master，统设但这些Master之间没有联系 ，香港云服务器计实践都是自研s资各自把任务交给手下的slaver去执行 ，没有任何交集 。源调

基于以上情况 ，vivo Devops对Jenkins的部署架构进行优化搭建 ，并且配套了一套Jenkins资源调度系统用于管理Jenkins资源 。服务器租用

二 、业界实现

目前业界也包含一些Jenkins 高可用的设计方式，但是并不能完全的满足解决上述问题 ，比如：

这是OpenStack团队使用的方案。这个方案使用了gearman， gearman是个任务分发框架。

需要在每个Master上安装好gearman的插件，并配置好能连接到gearman server
，同时在每个Master必须建立相同的模板下载job。

之后运行任务的流程如下 ：

优点：

这样各个salver资源可以得到充分利用 ，某个master挂掉另外的master可以继续服务
。亿华云

弊端
 ：

每个master的slave必须配置一致
，否则会造成job调度错误 ，同时会造成一些资源的浪费。当一个master出现问题，该master的任务不会进行自动重新分配。

2.2 方案二 改造Jenkins的文件存储方式

目前Jenkins的配置文件都是直接在硬盘上以文件形式存储的，你在JENKINS_HOME的个文件夹下能看到各种.xml文件。有些公司在Jenkins上进行二次开发，云计算将Jenkins的数据存储方式改为数据库存储，这样前端可以起多个Jenkins服务 
，后端连相同的数据库即可 。数据库也有比较成熟的高可用方案。

优点:   

可以达到Jenkins的高可用也就是某个master挂掉另外的master可以继续服务。

弊端
：

需要对Jenkins进行二次开发 ，使用数据库会降低读取资源效率下降 。

平时让Jenkins A机器提供服务，并使用SCM Sync configuration plugin保存数据
，JenkinsA机器修改配置后触发Jenkins B更新配置 ，一旦Jenkins A出现问题挂掉后，切换到备机Jenkins B上。

优点:   

可以达到Jenkins的高可用，当master宕机后会进行切换到备机上 。

弊端:   

会有一批Jenkins备机存在资源浪费 ，切换master时间过长，会导致有段时间Jenkins服务不可用 。

三、vivo Jenkins Scheduler系统目标

由于目前业界的一些实现还不能完全的满足我们目前的需求，所以我们进行了vivo jenkins scheduler系统的设计与实现。该系统需要达到如下的目的：

①提供精准流控方式，在jenkins构建出现请求量过高的时候可以进行流控和持久化操作，减少对目前系统的冲击。

四  、 vivo Jenkins Scheduler设计

该系统我们从两大部分进行了设计 ，首先
，我们不采用原生的Jenkins部署方案，而是采用全master的方式。第二 ，设计并开发了一套用于管理Jenkins集群的调度系统 。

五 、底层 Jenkins 工具部署方案

不采用目前单master的搭建方案 ，采用多master的搭建方案，master下不进行挂载slave机器，任务直接有master进行处理，master之间的关系、任务分配、离线 、插件安装等由调度系统进行管理。这样由于vivo Jenkins Scheduler系统为高可用的，解决了目前Jenkins的单点问题
。

六、系统架构图

七、系统说明

主要提供系统的外部请求，网关系统
，功能包含 ：

是整个系统通信调用的主要模块，采用的是Spring的Event机制实现，主要核心事件如下 ：

：

  : 

: 

:

 : 

是整个系统的核心模块，主要的功能是进行执行job时候能选取合适的jenkins进行处理任务 ，包含两个核心算法：

7.3.1 Jenkins分组算法

每台jenkins都可以使用标签的方式，打上多个标签
，比如jenkins可以构建java程序，使用的构建工具可以是maven和gradle，这个时候我们就可以给其打上java 、maven
、gradle三个标签 。

标签的维度主要有以下几个：

如果我们给Jenkins打上标签，那么我们就可以使用标签为维度将Jenkins进行分组 
，并且存入至Redis中缓存，方便后续选取Jenkins用来执行任务：

7.3.2 Jenkins选取算法

当Jenkins分组好了后 ，我们接受到执行的job的信息就可以使用Jenkins选取算法进行快速的选取合适的Jenkins进行处理job ，如下图所示。

其中label子线程
、语言子线程……就是我们上面的Jenkins分组的维度  ，有多少维度
，那么这里就会有多少子线程处理 。

构建任务进入主线程
，然后主线程会按照分组维度分组操作并进行过滤，然后获取到每个分组中合适的Jenkins，再进行取交集（这个时候就获取到可以执行该构建任务的Jenkins了）
 ，在判断是否需要经过可选策略，最终得到Jenkins
。

调度系统中的的任务接受采用的是队列的方式实现
，当系统请求量达到阀后，系统将不会进入Redis队列
，会将请求持久化至MySQL 。后续如果有请求过来 ，job管理模块会检查数据库MySQL中是否有请求 ，如果有请求，会将请求放入Redis队列，如果没有请求就会将当前请求放入Redis队列 ，具体流程如下:

其中基于Redis实现的消息队列的时序图如下:

该模块主要是监控任务的状态 ，当任务开始执行、中断执行、执行成功 、执行失败的时候进行通知业务并存储数据，用于保存构建记录 ，方便后续数据的统计，用来完成数据的可视化。

八、实施效果

目前该系统已经投入生产环境运行 ，Jenkins任务已采用调度系统进行调度执行 ，运行稳定，运行效果。

九 、后续展望

随着vivo Jenkins 调度系统的功能慢慢完善
，Jenkins的机器也越来越多 ，目前还大多数运行在虚拟机上，从资源利用率和业务发布效率来看，未来的业务发布形态将会是以容器为主。目前公司也在大力发展k8s的容器生态建设，

所以我们希望将Jenkins工具后期进行容器化
、池化，在提高资源利用率和发布效率的同时也可以为用户提供可靠的、简洁的
、稳定调度执行 。