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理解Unikernels

Docker, Inc在今年年初宣布收购Unikernel Systems公司时,Unikernel对大多数技术人员来说还是很陌生的。直到今天,知名问答类网站知乎上也没有以Unikernel为名字的子话题。国内搜索引擎中关于Unikernel的内容很少,实践相关的内容就更少了。Docker收购Unikernel Systems,显然不是为了将这个其未来潜在的竞争对手干掉,而是嗅到了Unikernel身上的某些技术潜质。和关注Docker一样,本博客后续将持续关注Unikernel的最新发展和优秀实践,并将一些国外的优秀资料搬(翻)移(译)过来供国内Unikernel爱好者和研究人员参考。

本文翻译自BSD Magazine2016年第3期中Russell Pavlicek的文章《Understanding Unikernels》,译文全文如下。

当我们描述一台机器(物理的或虚拟的)上的操作系统内核时,我们通常所指的是运行在特定处理器模式(内核模式)下且所使用的地址空间有别于机器上其他软件运行地址空间的一段特定的软件代码。操作系统内核通常用于提供一些关键的底层函数,这些函数被操作系统中其他软件所使用。内核通常是一段通用的代码,(有需要时)一般会被做适当裁剪以适配支持机器上的应用软件栈。这个通用的内核通常会提供各种功能丰富的函数,但很多功能和函数并不是内核支持的特定应用程序所需要的。

事实上,如果看看今天大多数机器上运行的整体软件栈,我们会发现很难弄清楚到底哪些应用程序运行在那台机器上了。你可能会发现即便没有上千,也会有成百计的低级别实用程序(译注:主要是指系统引导起来后,常驻后台的一些系统服务程序),外加许多数据库程序,一两个Web服务程序,以及一些指定的应用程序。这台机器可能实际上只承担运行一个单独的应用程序,或者它也可能被用于同时运行许多应用。通过对系统启动脚本的细致分析来确定最终运行程序的集合是一个思路,但还远非精准。因为任何一个具有适当特权的用户都可以去启动系统中已有应用程序中的任何一个。

Unikernel的不同之处

基于Unikernel的机器的覆盖面(footprint)是完全不同的。在物理机器(或虚拟机映像)中,Unikernel扮演的角色与其他内核是相似的,但实现特征显著不同。

例如,对一个基于Unikernel的机器的代码进行分析就不会受到大多数其他软件栈的模糊性的影响。当你考虑分析一个Unikernel系统时,你会发现系统中只存在一个且只有一个应用程序。那种标准的多应用程序软件栈不见了,前面提到的过多的通用实用程序和支持函数也不见了。不过裁剪并未到此打住。不仅应用软件栈被裁剪到了最低限度,操作系统功能也同样被剪裁了。例如,多用户支持、多进程支持以及高级内存管理也都不见了。

认为这很激进?想想看:如果整个独立的操作系统层也不见了呢!内核不再有独立的地址空间,应用程序也不再有独立的地址空间了。为什么?因为内核的功能函数和应用程序现在都成为了同一个程序的一部分。事实上,整个软件栈是由一个单独的软件程序构成的,这个程序负责提供应用程序所需的所有代码以及操作系统的功能函数。如果这还不够的话,只需在Unikernel中提供应用所需的那些功能函数即可,所有其他应用程序所不需要的操作系统功能函数都会被整体移除掉。

一个反映新世纪现实的软件栈

Unikernel的出现,其背后的目的在于对这个行业的彻底的反思。几十年来,在这个行业里我们的工作一直伴随着这样一个理念:机器的最好架构是基于一个通用多用户操作系统启动,加载一系列有用的实用工具程序,添加我们可能需要使用的应用程序。最后,再使用一些包管理软件来管理这种混乱的情况。

35年前,这种做法是合乎情理的。那个时候,硬件很昂贵,虚拟化的选择非常有限甚至是不可用。安全仅局限于保证计算中心坐在你身旁的人没有在偷看你输密码。一台机器需要同时处理许多用户运行的许多应用程序以保证较高的成本效益。当我还在大学(1、2千年前。 译注:作者开玩笑,强调那时的古老^_^)时,在个人计算机出现之前,学校计算机中心有一个超级昂贵的机器(以今天的标准来看) – 一台DEC PDP-11/34a,配置了248K字节的内存和25M磁盘,为全校的计算机科学、工程以及数学专业的学生使用。这台机器必须服务于几百名学生每个学期想出的每个功能。

对比计算机历史上那个远古时代的恐龙和现代的智能手机,你会发现手机拥有的计算能力高出那台机器几个数量级。这样一来,我们为什么还要用在计算机石器时代所使用的那些原则去创建机器内核映像呢?重新思考与新的计算现实相匹配的软件栈难道不是很有意义吗?

在现代世界,硬件十分便宜。虚拟化无处不在且运行效率很高。几乎所有计算设备都连接在一个巨大的、世界范围的且存在潜在恶意黑客的网络中。想想看:一台DNS服务器真的不需要上千兆的字节去完成它的工作;一台应用服务器也真的不需要为刚刚利用一个漏洞获得虚拟命令行访问权的黑客准备数千实用工具程序。 一个Web服务器并不需要验证500个不同的分时用户的命令行登录。那么为什么我们现在仍然在使用支持这些不需要的场景的过时的软件栈概念呢?

Unikernel的美丽新世界

那么一个现代软件栈应该是什么样子的呢?下面这个怎么样:单一应用映像,虚拟化的,高度安全的,超轻量的,具有超快启动速度。这些正是Unikernel所能提供的。我们逐一来说:

单一映像

叠加在一个通用内核上的数以百计的实用工具程序和大量应用程序被一个可执行体所替代。这个可执行体将所有需要的应用程序和操作系统代码放置在一个单一的映像中。它只包含它所需要的。

虚拟化的

就在几年前,你可以很幸运地在一台服务器上启动少量虚拟机。硬件的内存限制以及守旧的、吃内存的软件栈不允许你在一台服务器上同时启动太多虚机。今天我们有了配置了数千兆内存的高性能服务器,我们不再满足于每台机器仅能启动少量虚机了。如果每个虚机映像足够小,我们可以在一个服务器上同事运行数百个,甚至上千个虚机应用。

安全

在云计算时代,我们发现恶意黑客可以例行公事般入侵各地的服务器,即便是那些知名大公司和政府机构的服务器也不例外。这些违规行为常常是利用了某个网络服务的缺陷并进入了软件栈的更低层。从那开始,恶意入侵者可以利用系统中已有的实用程序或其他应用程序来实施他们的邪恶行为。在Unikernel栈中,没有其他软件可以协助这些恶意的黑客。黑客必须足够聪明才能入侵其中的应用程序,但接下来还是没有驻留的工具可以用来协助做坏事。虽然Unikernel栈不会使得软件彻底完全的变安全,但是它确能显著提升软件的安全级别。并且这是云计算时代长期未兑现的一种进步。

超轻量

一个正常的VM仅仅是为了能在网络中提供少量的服务就要占用千兆的磁盘和内存空间。若使用Unikernel,我们可以不再纠结于这些资源需求。例如,使用MirageOS(一个非常流行的Unikernel系统),我们可以构建出一个具备DNS服务功能的VM映像,其占用的磁盘空间仅仅为449K – 是的,还不到半兆。使用ClickOS,一个来自NEC实验室的网络应用Unikernel系统制作的网络设备仅仅使用6兆内存却可以成功达到每秒5百万包的处理能力。这些绝不是基于Unikernel的设备的非典型例子。鉴于Unikernels的小巧精简,在单主机服务器上启动数百或数千这类微小虚拟机的想法似乎不再遥不可及。

快速启动

普通VM的引导启动消耗较长时间。在现代硬件上启动一个完整操作系统以及软件栈直到服务上线需要花费一分钟甚至更多的时间。但是对于基于Unikernel的VM来说,这种情况却不适用。绝大多数的Unikernel VM引导启动时间少于十分之一秒。例如,ClickOS网络VM文档中记录的引导启动时间在30毫秒以下。这个速度快到足以在服务请求到达网络时再启动一个用于处理该请求的VM了(这正是Jitsu项目所要做的事情,参见http://unikernel.org/files/2015-nsdi-jitsu.pdf)。

但是,容器不已经做到这一点了吗?

在创建轻量级,快速启动的VM方面,容器已经走出了很远。但在幕后容器依然依赖着一个共享的、健壮的操作系统。从安全的角度来看,容器还有很多要锁定的地方。很明显我们需要加强我们在云中的安全,但不是去追求这些相同的、陈旧的、在云中就会快速变得漏洞百出的安全方法。除此之外,Unikernel的最终覆盖面仍然要比容器能提供的小得很多。因此容器走在了正确的方向上,而Unikernel则设法在这个未来云所需要的方向上走的更远。

Unikernels是如何工作的?

正如之前提到的,传统机器自底向上构建:你选择一个通用的操作系统内核,添加大量实用工具程序,最后添加应用程序。Unikernel正好相反:它们是自顶向下构建的。聚焦在你要运行的应用程序上,恰到好处地添加使其刚好能运行的操作系统函数。大多数Unikernel系统依靠一个编译链接系统,这个系统编译应用程序源码并将应用程序所需的操作系统函数库链接进来,形成一个单独的编译映像。无需其他软件,这个映像就可以运行在VM中。

如何对结果进行调试?

由于在最终的成品中没有操作系统或实用工具程序,绝大多数Unikernel系统使用了一种分阶段的方法来开发。通常,在开发阶段一次编译会生成一个适合在Linux或类Unix操作系统上进行测试的可执行程序。这个可执行程序可以运行和被调试,就像任何一个标准程序那样。一旦你对测试结果感到满意,你可以重新编译,打开开关,创建独立运行在VM中的最终映像。

在生产环境机器上缺少调试工具并没有最初想象的那样糟糕。绝大多数组织不允许开发人员在生产机器上调试,相反,他们收集日志和其他信息,在开发平台重现失败场景,修正问题并重新部署。这个事实让调试生产映像的限制也有所缓和。在Unikernel世界中,这个操作顺序也已具备。你只需要保证你的生产环境映像可以输出足够多的日志以方便重构失败场景。你的标准应用程序可能正在做这些事情了。

有哪些可用的Unikernel系统?

现在有很多Unikernel可供选择,它们支持多种编程语言,并且Unikernel项目还在持续增加中。一些较受欢迎的Unikernel系统包括:

  • MirageOS:最早的Unikernels系统之一,它使用Ocaml语言;
  • HaLVM:另外一个早期Unikernels系统,由Haskell语言实现;
  • LING:历史悠久的项目,使用Erlang实现;
  • ClickOS:为网络应用优化的系统,支持C、C++和Python;
  • OSv:稍有不同的Unikernel系统,它基于Java,并支持其他一些编程语言。支持绝大多数JAR文件部署和运行。
  • Rumprun:使用了来自NetBSD项目的模块代码,目标定位于任何符合POSIX标准的、不需要Fork的应用程序,特别适合将现有程序移植到Unikernel世界。

Unikernel是灵丹妙药吗?

Unikernel远非万能的。由于他们是单一进程实体,运行在单一地址空间,没有高级内存管理,很多程序无法很容易地迁移到Unikernel世界。不过,运行于世界各地数据中心中的大量服务很适合该方案。将这些服务转换为轻量级Unikernel,我们可以重新分配服务器能力,任务较重的服务可以从额外的资源中受益。

转换成Unikernel的任务数量比你想象的要多。在2015年,Martin Lucina宣布成功创建了一个”RAMP”栈 – LAMP栈(Linux、Apache、MySQL和PHP/Python)的变种。RAMP栈使用了NGINX,MySQL和PHP,它们都构建在Rumprun之上。Rumprun是Rump内核的一个实例,而Rump内核则是基于NetBSD工程模块化操作系统功能函数集合的一个Unikernel系统。所以这种常见的解决方案堆栈可以成功地转化迁移到Unikernels世界中。

更多信息

要想学习更多有关Unikernels方面的内容,可以访问http://www.unikernel.org或观看2015年我在Southeast Linuxfest的演讲视频

Golang程序配置方案小结

在Twitter上看到一篇关于Golang程序配置方案总结的系列文章(一个mini series,共6篇),原文链接:在这里。我觉得不错,这里粗略整理(非全文翻译)一下,供大家参考。

一、背景

无论使用任何编程语言开发应用,都离不开配置数据。配置数据提供的形式有多样,不外乎命令行选项(options)、参数(parameters),环境 变量(env vars)以及配置文件等。Golang也不例外。Golang内置flag标准库,可以用来支持部分命令行选项和参数的解析;Golang通过os包提 供的方法可以获取当前环境变量;但Golang没有规定标准配置文件格式(虽说内置支持xml、json),多通过第三方 包来解决配置文件读取的问题。Golang配置相关的第三方包邮很多,作者在本文中给出的配置方案中就包含了主流的第三方配置数据操作包。

文章作者认为一个良好的应用配置层次应该是这样的:
1、程序内内置配置项的初始默认值
2、配置文件中的配置项值可以覆盖(override)程序内配置项的默认值。
3、命令行选项和参数值具有最高优先级,可以override前两层的配置项值。

下面就按作者的思路循序渐进探讨golang程序配置方案。

二、解析命令行选项和参数

这一节关注golang程序如何访问命令行选项和参数。

golang对访问到命令行参数提供了内建的支持:

//cmdlineargs.go
package main

import (
    //      "fmt"
    "os"
    "path/filepath"
)

func main() {
    println("I am ", os.Args[0])

    baseName := filepath.Base(os.Args[0])
    println("The base name is ", baseName)

    // The length of array a can be discovered using the built-in function len
    println("Argument # is ", len(os.Args))

    // the first command line arguments
    if len(os.Args) > 1 {
        println("The first command line argument: ", os.Args[1])
    }
}

执行结果如下:
$go build cmdlineargs.go
$cmdlineargs test one
I am  cmdlineargs
The base name is  cmdlineargs
Argument # is  3
The first command line argument:  test

对于命令行结构复杂一些的程序,我们最起码要用到golang标准库内置的flag包:

//cmdlineflag.go
package main

import (
    "flag"
    "fmt"
    "os"
    "strconv"
)

var (
    // main operation modes
    write = flag.Bool("w", false, "write result back instead of stdout\n\t\tDefault: No write back")

    // layout control
    tabWidth = flag.Int("tabwidth", 8, "tab width\n\t\tDefault: Standard")

    // debugging
    cpuprofile = flag.String("cpuprofile", "", "write cpu profile to this file\n\t\tDefault: no default")
)

func usage() {
    // Fprintf allows us to print to a specifed file handle or stream
    fmt.Fprintf(os.Stderr, "\nUsage: %s [flags] file [path ...]\n\n",
        "CommandLineFlag") // os.Args[0]
    flag.PrintDefaults()
    os.Exit(0)
}

func main() {
    fmt.Printf("Before parsing the flags\n")
    fmt.Printf("T: %d\nW: %s\nC: '%s'\n",
        *tabWidth, strconv.FormatBool(*write), *cpuprofile)

    flag.Usage = usage
    flag.Parse()

    // There is also a mandatory non-flag arguments
    if len(flag.Args()) < 1 {
        usage()
    }
   
    fmt.Printf("Testing the flag package\n")
    fmt.Printf("T: %d\nW: %s\nC: '%s'\n",
        *tabWidth, strconv.FormatBool(*write), *cpuprofile)

    for index, element := range flag.Args() {
        fmt.Printf("I: %d C: '%s'\n", index, element)
    }
}

这个例子中:
- 说明了三种类型标志的用法:Int、String和Bool。
- 说明了每个标志的定义都由类型、命令行选项文本、默认值以及含义解释组成。
- 最后说明了如何处理标志选项(flag option)以及非option参数。

不带参数运行:

$cmdlineflag
Before parsing the flags
T: 8
W: false
C: ''

Usage: CommandLineFlag [flags] file [path ...]

  -cpuprofile="": write cpu profile to this file
        Default: no default
  -tabwidth=8: tab width
        Default: Standard
  -w=false: write result back instead of stdout
        Default: No write back

带命令行标志以及参数运行(一个没有flag,一个有两个flag):

$cmdlineflag aa bb
Before parsing the flags
T: 8
W: false
C: ''
Testing the flag package
T: 8
W: false
C: ''
I: 0 C: 'aa'
I: 1 C: 'bb'

$cmdlineflag -tabwidth=2 -w aa
Before parsing the flags
T: 8
W: false
C: ''
Testing the flag package
T: 2
W: true
C: ''
I: 0 C: 'aa'

从例子可以看出,简单情形下,你无需编写自己的命令行parser或使用第三方包,使用go内建的flag包即可以很好的完成工作。但是golang的 flag包与命令行Parser的事实标准:Posix getopt(C/C++/Perl/Shell脚本都可用)相比,还有较大差距,主要体现在:

1、无法支持区分long option和short option,比如:-h和–help。
2、不支持short options合并,比如:ls -l -h <=> ls -hl
3、命令行标志的位置不能任意放置,比如无法放在non-flag parameter的后面。

不过毕竟flag是golang内置标准库包,你无须付出任何cost,就能使用它的功能。另外支持bool型的flag也是其一大亮点。

三、TOML,Go配置文件的事实标准(这个可能不能得到认同)

命令行虽然是一种可选的配置方案,但更多的时候,我们使用配置文件来存储静态的配置数据。就像Java配xml,ruby配yaml,windows配 ini,Go也有自己的搭配组合,那就是TOML(Tom's Obvious, Minimal Language)。

初看toml语法有些类似windows ini,但细致研究你会发现它远比ini强大的多,下面是一个toml配置文件例子:

# This is a TOML document. Boom.

title = "TOML Example"

[owner]
name = "Lance Uppercut"
dob = 1979-05-27T07:32:00-08:00 # First class dates? Why not?

[database]
server = "192.168.1.1"
ports = [ 8001, 8001, 8002 ]
connection_max = 5000
enabled = true

[servers]

  # You can indent as you please. Tabs or spaces. TOML don't care.
  [servers.alpha]
  ip = "10.0.0.1"
  dc = "eqdc10"

  [servers.beta]
  ip = "10.0.0.2"
  dc = "eqdc10"

[clients]
data = [ ["gamma", "delta"], [1, 2] ]

# Line breaks are OK when inside arrays
hosts = [
  "alpha",
  "omega"
]

看起来很强大,也很复杂,但解析起来却很简单。以下面这个toml 文件为例:

Age = 25
Cats = [ "Cauchy", "Plato" ]
Pi = 3.14
Perfection = [ 6, 28, 496, 8128 ]
DOB = 1987-07-05T05:45:00Z

和所有其他配置文件parser类似,这个配置文件中的数据可以被直接解析成一个golang struct:

type Config struct {
  Age int
  Cats []string
  Pi float64
  Perfection []int
  DOB time.Time // requires `import time`
}

其解析的步骤也很简单:

var conf Config
if _, err := toml.Decode(tomlData, &conf); err != nil {
  // handle error
}

是不是简单的不能简单了!

不过toml也有其不足之处。想想如果你需要使用命令行选项的参数值来覆盖这些配置文件中的选项,你应该怎么做?事实上,我们常常会碰到类似下面这种三层配置结构的情况:

1、程序内内置配置项的初始默认值
2、配置文件中的配置项值可以覆盖(override)程序内配置项的默认值。
3、命令行选项和参数值具有最高优先级,可以override前两层的配置项值。

在go中,toml映射的结果体字段没有初始值。而且go内建flag包也没有将命令行参数值解析为一个go结构体,而是零散的变量。这些可以通过第三方工具来解决,但如果你不想用第三方工具,你也可以像下面这样自己解决,虽然难看一些。

func ConfigGet() *Config {
    var err error
    var cf *Config = NewConfig()

    // set default values defined in the program
    cf.ConfigFromFlag()
    //log.Printf("P: %d, B: '%s', F: '%s'\n", cf.MaxProcs, cf.Webapp.Path)

    // Load config file, from flag or env (if specified)
    _, err = cf.ConfigFromFile(*configFile, os.Getenv("APPCONFIG"))
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    //log.Printf("P: %d, B: '%s', F: '%s'\n", cf.MaxProcs, cf.Webapp.Path)

    // Override values from command line flags
    cf.ConfigToFlag()
    flag.Usage = usage
    flag.Parse()
    cf.ConfigFromFlag()
    //log.Printf("P: %d, B: '%s', F: '%s'\n", cf.MaxProcs, cf.Webapp.Path)

    cf.ConfigApply()

    return cf
}

就像上面代码中那样,你需要:
1、用命令行标志默认值设置配置(cf)默认值。
2、接下来加载配置文件
3、用配置值(cf)覆盖命令行标志变量值
4、解析命令行参数
5、用命令行标志变量值覆盖配置(cf)值。

少一步你都无法实现三层配置能力。

四、超越TOML

本节将关注如何克服TOML的各种局限。

为了达成这个目标,很多人会说:使用viper,不过在介绍viper这一重量级选手 之前,我要为大家介绍另外一位不那么知名的选手:multiconfig

有些人总是认为大的就是好的,但我相信适合的还是更好的。因为:

1、viper太重量级,使用viper时你需要pull另外20个viper依赖的第三方包
2、事实上,viper单独使用还不足以满足需求,要想得到viper全部功能,你还需要另外一个包配合,而后者又依赖13个外部包
3、与viper相比,multiconfig使用起来更简单。

好了,我们再来回顾一下我们现在面临的问题:

1、在程序里定义默认配置,这样我们就无需再在toml中定义它们了。
2、用toml配置文件中的数据override默认配置
3、用命令行或环境变量的值override从toml中读取的配置。

下面是一个说明如何使用multiconfig的例子:

func main() {
    m := multiconfig.NewWithPath("config.toml") // supports TOML and JSON

    // Get an empty struct for your configuration
    serverConf := new(Server)

    // Populated the serverConf struct
    m.MustLoad(serverConf) // Check for error

    fmt.Println("After Loading: ")
    fmt.Printf("%+v\n", serverConf)

    if serverConf.Enabled {
        fmt.Println("Enabled field is set to true")
    } else {
        fmt.Println("Enabled field is set to false")
    }
}

这个例子中的toml文件如下:

Name              = "koding"
Enabled           = false
Port              = 6066
Users             = ["ankara", "istanbul"]

[Postgres]
Enabled           = true
Port              = 5432
Hosts             = ["192.168.2.1", "192.168.2.2", "192.168.2.3"]
AvailabilityRatio = 8.23

toml映射后的go结构如下:

type (
    // Server holds supported types by the multiconfig package
    Server struct {
        Name     string
        Port     int `default:"6060"`
        Enabled  bool
        Users    []string
        Postgres Postgres
    }

    // Postgres is here for embedded struct feature
    Postgres struct {
        Enabled           bool
        Port              int
        Hosts             []string
        DBName            string
        AvailabilityRatio float64
    }
)

multiconfig的使用是不是很简单,后续与viper对比后,你会同意我的观点的。

multiconfig支持默认值,也支持显式的字段赋值需求。
支持toml、json、结构体标签(struct tags)以及环境变量。
你可以自定义配置源(例如一个远程服务器),如果你想这么做的话。
可高度扩展(通过loader接口),你可以创建你自己的loader。

下面是例子的运行结果,首先是usage help:

$cmdlinemulticonfig -help
Usage of cmdlinemulticonfig:
  -enabled=false: Change value of Enabled.
  -name=koding: Change value of Name.
  -port=6066: Change value of Port.
  -postgres-availabilityratio=8.23: Change value of Postgres-AvailabilityRatio.
  -postgres-dbname=: Change value of Postgres-DBName.
  -postgres-enabled=true: Change value of Postgres-Enabled.
  -postgres-hosts=[192.168.2.1 192.168.2.2 192.168.2.3]: Change value of Postgres-Hosts.
  -postgres-port=5432: Change value of Postgres-Port.
  -users=[ankara istanbul]: Change value of Users.

Generated environment variables:
   SERVER_NAME
   SERVER_PORT
   SERVER_ENABLED
   SERVER_USERS
   SERVER_POSTGRES_ENABLED
   SERVER_POSTGRES_PORT
   SERVER_POSTGRES_HOSTS
   SERVER_POSTGRES_DBNAME
   SERVER_POSTGRES_AVAILABILITYRATIO

$cmdlinemulticonfig
After Loading:
&{Name:koding Port:6066 Enabled:false Users:[ankara istanbul] Postgres:{Enabled:true Port:5432 Hosts:[192.168.2.1 192.168.2.2 192.168.2.3] DBName: AvailabilityRatio:8.23}}
Enabled field is set to false

检查一下输出结果吧,是不是每项都符合我们之前的预期呢!

五、Viper

我们的重量级选手viper(https://github.com/spf13/viper)该出场了!

毫无疑问,viper非常强大。但如果你想用命令行参数覆盖预定义的配置项值,viper自己还不足以。要想让viper爆发,你需要另外一个包配合,它就是cobra(https://github.com/spf13/cobra)。

不同于注重简化配置处理的multiconfig,viper让你拥有全面控制力。不幸的是,在得到这种控制力之前,你需要做一些体力活。

我们再来回顾一下使用multiconfig处理配置的代码:

func main() {
    m := multiconfig.NewWithPath("config.toml") // supports TOML and JSON

    // Get an empty struct for your configuration
    serverConf := new(Server)

    // Populated the serverConf struct
    m.MustLoad(serverConf) // Check for error

    fmt.Println("After Loading: ")
    fmt.Printf("%+v\n", serverConf)

    if serverConf.Enabled {
        fmt.Println("Enabled field is set to true")
    } else {
        fmt.Println("Enabled field is set to false")
    }
}

这就是使用multiconfig时你要做的所有事情。现在我们来看看使用viper和cobra如何来完成同样的事情:

func init() {
    mainCmd.AddCommand(versionCmd)

    viper.SetEnvPrefix("DISPATCH")
    viper.AutomaticEnv()

    /*
      When AutomaticEnv called, Viper will check for an environment variable any
      time a viper.Get request is made. It will apply the following rules. It
      will check for a environment variable with a name matching the key
      uppercased and prefixed with the EnvPrefix if set.
    */

    flags := mainCmd.Flags()

    flags.Bool("debug", false, "Turn on debugging.")
    flags.String("addr", "localhost:5002", "Address of the service")
    flags.String("smtp-addr", "localhost:25", "Address of the SMTP server")
    flags.String("smtp-user", "", "User to authenticate with the SMTP server")
    flags.String("smtp-password", "", "Password to authenticate with the SMTP server")
    flags.String("email-from", "noreply@example.com", "The from email address.")

    viper.BindPFlag("debug", flags.Lookup("debug"))
    viper.BindPFlag("addr", flags.Lookup("addr"))
    viper.BindPFlag("smtp_addr", flags.Lookup("smtp-addr"))
    viper.BindPFlag("smtp_user", flags.Lookup("smtp-user"))
    viper.BindPFlag("smtp_password", flags.Lookup("smtp-password"))
    viper.BindPFlag("email_from", flags.Lookup("email-from"))

  // Viper supports reading from yaml, toml and/or json files. Viper can
  // search multiple paths. Paths will be searched in the order they are
  // provided. Searches stopped once Config File found.

    viper.SetConfigName("CommandLineCV") // name of config file (without extension)
    viper.AddConfigPath("/tmp")          // path to look for the config file in
    viper.AddConfigPath(".")             // more path to look for the config files

    err := viper.ReadInConfig()
    if err != nil {
        println("No config file found. Using built-in defaults.")
    }
}

可以看出,你需要使用BindPFlag来让viper和cobra结合一起工作。但这还不算太糟。

cobra的真正威力在于提供了subcommand能力。同时cobra还提供了与posix 全面兼容的命令行标志解析能力,包括长短标志、内嵌命令、为command定义你自己的help或usage等。

下面是定义子命令的例子代码:

// The main command describes the service and defaults to printing the
// help message.
var mainCmd = &cobra.Command{
    Use:   "dispatch",
    Short: "Event dispatch service.",
    Long:  `HTTP service that consumes events and dispatches them to subscribers.`,
    Run: func(cmd *cobra.Command, args []string) {
        serve()
    },
}

// The version command prints this service.
var versionCmd = &cobra.Command{
    Use:   "version",
    Short: "Print the version.",
    Long:  "The version of the dispatch service.",
    Run: func(cmd *cobra.Command, args []string) {
        fmt.Println(version)
    },
}

有了上面subcommand的定义,我们就可以得到如下的help信息了:

Usage:
  dispatch [flags]
  dispatch [command]

Available Commands:
  version     Print the version.
  help        Help about any command

Flags:
      –addr="localhost:5002": Address of the service
      –debug=false: Turn on debugging.
      –email-from="noreply@example.com": The from email address.
  -h, –help=false: help for dispatch
      –smtp-addr="localhost:25": Address of the SMTP server
      –smtp-password="": Password to authenticate with the SMTP server
      –smtp-user="": User to authenticate with the SMTP server

Use "dispatch help [command]" for more information about a command.

六、小结

以上例子的完整源码在作者的github repository里可以找到。

关于golang配置文件,我个人用到了toml这一层次,因为不需要太复杂的配置,不需要环境变量或命令行override默认值或配置文件数据。不过 从作者的例子中可以看到multiconfig、viper的确强大,后续在实现复杂的golang应用时会考虑真正应用。

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