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slog:Go官方版结构化日志包

本文永久链接 – https://tonybai.com/2022/10/30/first-exploration-of-slog


Go自诞生以来就在其标准库内置了log包作为Go源码输出日志的标准组件,该包被广泛应用于Go标准库自身以及Go社区项目中。

不过,针对Go标准库log包,Go社区要求改进的声音始终不断,主流声音聚焦在以下几点:

  • log包是为了方便人类可读而设计的,不支持便于机器解析的结构化日志(比如像zap那样输出json格式的日志);
  • 不支持日志级别(log level);
  • log包采用专有日志输出格式,又没有提供可供Go社区共同遵循的Logger接口类型,导致Go社区项目使用的log输出格式五花八门,相互之间又难以兼容。

Go社区曾经尝试过合力改进标准库log包,并撰写了Proposal设计初稿,但最终因各种原因都没有被Go核心团队接受。

2022年8月末,Go团队的Jonathan Amsterdam发起discussion,意在和社区讨论为Go标准库添加结构化的、支持日志级别的日志包相关事宜,并形成一个一致的Proposal。

Jonathan Amsterdam将该结构化日志包命名为slog,计划放在log/slog下。他还在golang.org/x/exp下面给出了slog的初始实现,这几天该Proposal正式进入review阶段。至于何时能正式落地到Go正式版本中还不可知。

在这篇文章中,我们就来简单看一下slog的proposal以及它的初始实现。

1. slog的设计简介

slog的设计之初对社区目前的一些应用广泛的log包进行了详细调研,比如uber zapzerolog等,因此slog的设计也算是“站在前人的肩膀上”,尤其是uber zap。

Jonathan Amsterdam为此次slog的设计设定了如下目标(摘自slog的proposal):

  • 易用性

通过对现有日志包的调查发现,程序员们希望有一套简洁且易于理解的logging API。在此proposal中,我们将采用目前最流行的方式来表达键值对,即交替传入键和值。

  • 高性能高

该log API的设计将尽量减少内存分配和加锁。它提供了一个交替输入键和值的方法,虽略繁琐,但速度更快;

  • 可以与运行时跟踪(tracing)集成

Go团队正在开发一个改进的运行时跟踪(runtime tracing)系统。本软件包的日志将可以被无缝集成到这个跟踪系统中,使开发者能够将他们的程序行为与运行时的行为联系起来。

这里基于slog proposal和golang.org/x/exp/slog的源码,画了一幅slog的结构示意图:

简单解释一下这个图:

slog从逻辑上分为前端(front)和后端(backend)。

slog前端就是slog提供给使用者的API,不过,很遗憾slog依旧像log那样没有抽取出Logger接口,而是定义了一个Logger结构体,并提供了如图中的那些方法,这也意味着我们依旧无法在整个Go社区统一前端API

通过前端方法,slog将日志内容以及相关属性信息封装成一个slog.Record类型实例,然后传递给slog的后端。

如果你使用的是Go社区的第三方log包的前端方法,比如zap,如果要使用slog后端,你同样需要对zap等进行封装,让其输出slog.Record并传递给slog的后端(目前尚没有这方面示例)。

slog将后端抽象为slog.Handler接口,接口如下:

//
// Any of the Handler's methods may be called concurrently with itself
// or with other methods. It is the responsibility of the Handler to
// manage this concurrency.
type Handler interface {
    // Enabled reports whether the handler handles records at the given level.
    // The handler ignores records whose level is lower.
    // Enabled is called early, before any arguments are processed,
    // to save effort if the log event should be discarded.
    Enabled(Level) bool

    // Handle handles the Record.
    // It will only be called if Enabled returns true.
    // Handle methods that produce output should observe the following rules:
    //   - If r.Time is the zero time, ignore the time.
    //   - If an Attr's key is the empty string, ignore the Attr.
    Handle(r Record) error

    // WithAttrs returns a new Handler whose attributes consist of
    // both the receiver's attributes and the arguments.
    // The Handler owns the slice: it may retain, modify or discard it.
    WithAttrs(attrs []Attr) Handler

    // WithGroup returns a new Handler with the given group appended to
    // the receiver's existing groups.
    // The keys of all subsequent attributes, whether added by With or in a
    // Record, should be qualified by the sequence of group names.
    //
    // How this qualification happens is up to the Handler, so long as
    // this Handler's attribute keys differ from those of another Handler
    // with a different sequence of group names.
    //
    // A Handler should treat WithGroup as starting a Group of Attrs that ends
    // at the end of the log event. That is,
    //
    //     logger.WithGroup("s").LogAttrs(slog.Int("a", 1), slog.Int("b", 2))
    //
    // should behave like
    //
    //     logger.LogAttrs(slog.Group("s", slog.Int("a", 1), slog.Int("b", 2)))
    WithGroup(name string) Handler
}

接口类型的存在,让slog的后端扩展性更强,我们除了可以使用slog提供的两个内置Handler实现:TextHandler和JSONHandler之外,还可以基于第三方log包定义或完全自定义后端Handler的实现。

slog内置两个最常用的Handler:TextHandler和JSONHandler。TextHandler顾名思义,像标准库log包那样将日志以一行文本那样输出;而JSONHandler则是以JSON格式输出log内容与各个属性,我们看一下作者给的例子:

// github.com/bigwhite/experiments/tree/master/slog-examples/demo1/main.go
package main

import (
    "net"

    "golang.org/x/exp/slog"
)

func main() {
    slog.SetDefault(slog.New(slog.NewTextHandler(os.Stderr)))
    slog.Info("hello", "name", "Al")
    slog.Error("oops", net.ErrClosed, "status", 500)
    slog.LogAttrs(slog.ErrorLevel, "oops",
        slog.Int("status", 500), slog.Any("err", net.ErrClosed))
}

这是一个使用内置TextHandler的示例,我们运行一下看看结果:

time=2022-10-23T18:41:35.074+08:00 level=INFO msg=hello name=Al
time=2022-10-23T18:41:35.074+08:00 level=ERROR msg=oops status=500 err="use of closed network connection"
time=2022-10-23T18:41:35.074+08:00 level=ERROR msg=oops status=500 err="use of closed network connection"

我们看到,输出的日志以“key1=value1 key2=value2 … keyN=valueN”形式呈现,time和level两个key是必选,调用Error方法时,err这个key也是必选的。

接下来,我们将TextHandler换成JSONHandler:

slog.SetDefault(slog.New(slog.NewTextHandler(os.Stderr)))

改为:

slog.SetDefault(slog.New(slog.NewJSONHandler(os.Stderr)))

运行修改后的程序,我们得到:

{"time":"2022-10-23T18:45:26.2131+08:00","level":"INFO","msg":"hello","name":"Al"}
{"time":"2022-10-23T18:45:26.213287+08:00","level":"ERROR","msg":"oops","status":500,"err":"use of closed network connection"}
{"time":"2022-10-23T18:45:26.21331+08:00","level":"ERROR","msg":"oops","status":500,"err":"use of closed network connection"}

我们看到,每条日志以一条json记录的形式呈现,这样的结构化日志非常适合机器解析。

如果我们去掉上面SetDefault那一行代码,再来运行一下程序:

2022/10/23 18:47:51 INFO hello name=Al
2022/10/23 18:47:51 ERROR oops status=500 err="use of closed network connection"
2022/10/23 18:47:51 ERROR oops status=500 err="use of closed network connection"

我们得到了不同于TextHandler和JSONHandler的日志样式,不过这个日志样式非常眼熟!这不和log包的输出样式相同么!没错,如果没有显式将新创建的Logger设置为默认Logger,slog会使用defaultHandler,而defaultHandler的output函数就是log.Output:

// slog项目

// logger.go
var defaultLogger atomic.Value

func init() {
    defaultLogger.Store(Logger{
        handler: newDefaultHandler(log.Output), // 这里直接使用了log.Output
    })
} 

// handler.go

type defaultHandler struct {
    ch *commonHandler
    // log.Output, except for testing
    output func(calldepth int, message string) error
}

func newDefaultHandler(output func(int, string) error) *defaultHandler {
    return &defaultHandler{
        ch:     &commonHandler{json: false},
        output: output,
    }
}

slog的前端是“固定格式”的,因此没什么可定制的。但后端这块倒是有不少玩法,接下来我们重点看一下后端。

2. Handler选项(HandlerOptions)

slog提供了HandlerOptions结构:

// handler.go

// HandlerOptions are options for a TextHandler or JSONHandler.
// A zero HandlerOptions consists entirely of default values.
type HandlerOptions struct {
    // Add a "source" attribute to the output whose value is of the form
    // "file:line".
    // This is false by default, because there is a cost to extracting this
    // information.
    AddSource bool

    // Ignore records with levels below Level.Level().
    // The default is InfoLevel.
    Level Leveler

    // If set, ReplaceAttr is called on each attribute of the message,
    // and the returned value is used instead of the original. If the returned
    // key is empty, the attribute is omitted from the output.
    //
    // The built-in attributes with keys "time", "level", "source", and "msg"
    // are passed to this function first, except that time and level are omitted
    // if zero, and source is omitted if AddSourceLine is false.
    //
    // ReplaceAttr can be used to change the default keys of the built-in
    // attributes, convert types (for example, to replace a `time.Time` with the
    // integer seconds since the Unix epoch), sanitize personal information, or
    // remove attributes from the output.
    ReplaceAttr func(a Attr) Attr
}

通过该结构,我们可以为输出的日志添加source信息,即输出日志的文件名与行号,下面就是一个例子:

// github.com/bigwhite/experiments/tree/master/slog-examples/demo2/main.go
package main

import (
    "net"
    "os"

    "golang.org/x/exp/slog"
)

func main() {
    opts := slog.HandlerOptions{
        AddSource: true,
    }

    slog.SetDefault(slog.New(opts.NewJSONHandler(os.Stderr)))
    slog.Info("hello", "name", "Al")
    slog.Error("oops", net.ErrClosed, "status", 500)
    slog.LogAttrs(slog.ErrorLevel, "oops",
        slog.Int("status", 500), slog.Any("err", net.ErrClosed))
}

运行上述程序,我们将得到:

{"time":"2022-10-23T21:46:25.718112+08:00","level":"INFO","source":"/Users/tonybai/go/src/github.com/bigwhite/experiments/slog-examples/demo2/main.go:16","msg":"hello","name":"Al"}
{"time":"2022-10-23T21:46:25.718324+08:00","level":"ERROR","source":"/Users/tonybai/go/src/github.com/bigwhite/experiments/slog-examples/demo2/main.go:17","msg":"oops","status":500,"err":"use of closed network connection"}
{"time":"2022-10-23T21:46:25.718352+08:00","level":"ERROR","source":"/Users/tonybai/go/src/github.com/bigwhite/experiments/slog-examples/demo2/main.go:18","msg":"oops","status":500,"err":"use of closed network connection"}

我们也可以通过HandlerOptions实现日志级别的动态设置,比如下面例子:

// github.com/bigwhite/experiments/tree/master/slog-examples/demo3/main.go
func main() {
    var lvl = &slog.AtomicLevel{}
    lvl.Set(slog.DebugLevel)
    opts := slog.HandlerOptions{
        Level: lvl,
    }
    slog.SetDefault(slog.New(opts.NewJSONHandler(os.Stderr)))

    slog.Info("before resetting log level:")

    slog.Info("hello", "name", "Al")
    slog.Error("oops", net.ErrClosed, "status", 500)
    slog.LogAttrs(slog.ErrorLevel, "oops",
        slog.Int("status", 500), slog.Any("err", net.ErrClosed))

    slog.Info("after resetting log level to error level:")
    lvl.Set(slog.ErrorLevel)
    slog.Info("hello", "name", "Al")
    slog.Error("oops", net.ErrClosed, "status", 500)
    slog.LogAttrs(slog.ErrorLevel, "oops",
        slog.Int("status", 500), slog.Any("err", net.ErrClosed))

}

slog.HandlerOptions的字段Level是一个接口类型变量,其类型为slog.Leveler:

type Leveler interface {
    Level() Level
}

实现了Level方法的类型都可以赋值给HandlerOptions的Level字段,slog提供了支持并发访问的AtomicLevel供我们直接使用,上面的demo3使用的就是AtomicLevel,初始时设置的是DebugLevel,于是第一次调用Info、Error等API输出的日志都会得到输出,之后重置日志级别为ErrorLevel,这样Info API输出的日志将不会被呈现出来,下面是demo3程序的运行结果:

{"time":"2022-10-23T21:58:48.467666+08:00","level":"INFO","msg":"before resetting log level:"}
{"time":"2022-10-23T21:58:48.467818+08:00","level":"INFO","msg":"hello","name":"Al"}
{"time":"2022-10-23T21:58:48.467825+08:00","level":"ERROR","msg":"oops","status":500,"err":"use of closed network connection"}
{"time":"2022-10-23T21:58:48.467842+08:00","level":"ERROR","msg":"oops","status":500,"err":"use of closed network connection"}
{"time":"2022-10-23T21:58:48.467846+08:00","level":"INFO","msg":"after resetting log level to error level:"}
{"time":"2022-10-23T21:58:48.46785+08:00","level":"ERROR","msg":"oops","status":500,"err":"use of closed network connection"}
{"time":"2022-10-23T21:58:48.467854+08:00","level":"ERROR","msg":"oops","status":500,"err":"use of closed network connection"}

HandlerOptions的第三个字段ReplaceAttr有什么功用,就留给大家自己探索一下。

除了利用HandleOptions做一些定制之外,我们也可以完全自定义Handler接口的实现,下面我们就用一个示例来说明一下。

3. 自定义Handler接口的实现

我们来定义一个新Handler:ChanHandler,该Handler实现将日志写入channel的行为(用来模拟日志写入kafka),我们来建立该ChanHandler:

// github.com/bigwhite/experiments/tree/master/slog-examples/demo4/main.go
type ChanHandler struct {
    slog.Handler
    ch  chan []byte
    buf *bytes.Buffer
}

func (h *ChanHandler) Enabled(level slog.Level) bool {
    return h.Handler.Enabled(level)
}

func (h *ChanHandler) Handle(r slog.Record) error {
    err := h.Handler.Handle(r)
    if err != nil {
        return err
    }
    var nb = make([]byte, h.buf.Len())
    copy(nb, h.buf.Bytes())
    h.ch <- nb
    h.buf.Reset()
    return nil
}

func (h *ChanHandler) WithAttrs(as []slog.Attr) slog.Handler {
    return &ChanHandler{
        buf:     h.buf,
        ch:      h.ch,
        Handler: h.Handler.WithAttrs(as),
    }
}

func (h *ChanHandler) WithGroup(name string) slog.Handler {
    return &ChanHandler{
        buf:     h.buf,
        ch:      h.ch,
        Handler: h.Handler.WithGroup(name),
    }
}

func NewChanHandler(ch chan []byte) *ChanHandler {
    var b = make([]byte, 256)
    h := &ChanHandler{
        buf: bytes.NewBuffer(b),
        ch:  ch,
    }

    h.Handler = slog.NewJSONHandler(h.buf)

    return h
}

我们看到ChanHandler内嵌了slog.JSONHandler,对slog.Handler接口的实现多半由内嵌的JSONHandler去完成,唯一不同的是Handle方法,这里要把JSONHandler处理完的日志copy出来并发送到channel中。下面是该demo的main函数:

// github.com/bigwhite/experiments/tree/master/slog-examples/demo4/main.go

func main() {
    var ch = make(chan []byte, 100)
    attrs := []slog.Attr{
        {Key: "field1", Value: slog.StringValue("value1")},
        {Key: "field2", Value: slog.StringValue("value2")},
    }
    slog.SetDefault(slog.New(NewChanHandler(ch).WithAttrs(attrs)))
    go func() { // 模拟channel的消费者,用来消费日志
        for {
            b := <-ch
            fmt.Println(string(b))
        }
    }()

    slog.Info("hello", "name", "Al")
    slog.Error("oops", net.ErrClosed, "status", 500)
    slog.LogAttrs(slog.ErrorLevel, "oops",
        slog.Int("status", 500), slog.Any("err", net.ErrClosed))

    time.Sleep(3 * time.Second)
}

运行上述程序,我们将得到下面输出结果:

{"time":"2022-10-23T23:09:01.358702+08:00","level":"INFO","msg":"hello","field1":"value1","field2":"value2","name":"Al"}

{"time":"2022-10-23T23:09:01.358836+08:00","level":"ERROR","msg":"oops","field1":"value1","field2":"value2","status":500,"err":"use of closed network connection"}

{"time":"2022-10-23T23:09:01.358856+08:00","level":"ERROR","msg":"oops","field1":"value1","field2":"value2","status":500,"err":"use of closed network connection"}

4. slog的性能

我们再来看看slog的性能,我们直接使用了slog源码中自带的与zap的性能对比数据,使用benchstat工具查看对比结果如下:

$ benchstat zapbenchmarks/zap.bench slog.bench
name                              old time/op    new time/op    delta
Attrs/async_discard/5_args-8         348ns ± 2%      88ns ± 2%   -74.77%  (p=0.008 n=5+5)
Attrs/async_discard/10_args-8        570ns ± 2%     280ns ± 2%   -50.94%  (p=0.008 n=5+5)
Attrs/async_discard/40_args-8       1.84µs ± 2%    0.91µs ± 3%   -50.37%  (p=0.008 n=5+5)
Attrs/fastText_discard/5_args-8      476ns ± 2%     200ns ±45%   -57.92%  (p=0.008 n=5+5)
Attrs/fastText_discard/10_args-8     822ns ± 7%     524ns ± 2%   -36.27%  (p=0.008 n=5+5)
Attrs/fastText_discard/40_args-8    2.70µs ± 3%    2.01µs ± 3%   -25.76%  (p=0.008 n=5+5)

name                              old alloc/op   new alloc/op   delta
Attrs/async_discard/5_args-8          320B ± 0%        0B       -100.00%  (p=0.008 n=5+5)
Attrs/async_discard/10_args-8         640B ± 0%      208B ± 0%   -67.50%  (p=0.008 n=5+5)
Attrs/async_discard/40_args-8       2.69kB ± 0%    1.41kB ± 0%   -47.64%  (p=0.008 n=5+5)
Attrs/fastText_discard/5_args-8       320B ± 0%        0B       -100.00%  (p=0.008 n=5+5)
Attrs/fastText_discard/10_args-8      641B ± 0%      208B ± 0%   -67.55%  (p=0.008 n=5+5)
Attrs/fastText_discard/40_args-8    2.70kB ± 0%    1.41kB ± 0%   -47.63%  (p=0.029 n=4+4)

name                              old allocs/op  new allocs/op  delta
Attrs/async_discard/5_args-8          1.00 ± 0%      0.00       -100.00%  (p=0.008 n=5+5)
Attrs/async_discard/10_args-8         1.00 ± 0%      1.00 ± 0%      ~     (all equal)
Attrs/async_discard/40_args-8         1.00 ± 0%      1.00 ± 0%      ~     (all equal)
Attrs/fastText_discard/5_args-8       1.00 ± 0%      0.00       -100.00%  (p=0.008 n=5+5)
Attrs/fastText_discard/10_args-8      1.00 ± 0%      1.00 ± 0%      ~     (all equal)
Attrs/fastText_discard/40_args-8      1.00 ± 0%      1.00 ± 0%      ~     (all equal)

我们看到,slog的性能相对于本就以高性能著称的zap还要好上不少,内存分配也减少很多。

5. 小结

通过对slog的初步探索,感觉slog整体上借鉴了zap等第三方log包的设计,都采用前后端分离的策略,但似乎又比zap好理解一些。

前面示例中提到了使用起来很方便的前端API,谈到了slog的高性能,slog设计目标中与runtime tracing集成在proposal中提及不多,更多谈到的是其与context.Context的集成(通过slog.WithContext和slog.FromContext等),也许这就是与runtime tracing集成的基础吧。

Jonathan Amsterdam在proposal也提到过,每个第三方log包都有其特点,不指望slog能替换掉所有第三方log包,只是希望slog能与第三方log包充分交互,实现每个程序有一个共同的 “后端”。 一个有许多依赖关系的应用程序可能会发现,它已经连接了许多日志包。如果所有的包都支持slog提出的Handler接口,那么应用程序就可以创建一个单一的Handler并为每个日志库安装一次,以便在其所有的依赖中获得一致的日志。

个人观点:等slog加入标准库后,新项目推荐使用slog。

本文涉及的示例代码可以在这里下载。

6. 参考资料

  • Proposal: Structured Logging review – https://go-review.googlesource.com/c/proposal/+/444415/3/design/56345-structured-logging.md
  • discussion: structured, leveled logging – https://github.com/golang/go/discussions/54763
  • proposal: log/slog: structured, leveled logging – https://github.com/golang/go/issues/56345
  • slog实验性实现 – https://github.com/golang/exp/tree/master/slog
  • logr – https://github.com/go-logr/logr
  • Go Logging Design Proposal – Ross Light – https://docs.google.com/document/d/1nFRxQ5SJVPpIBWTFHV-q5lBYiwGrfCMkESFGNzsrvBU/edit
  • Standardization around logging and related concerns – https://groups.google.com/g/golang-dev/c/F3l9Iz1JX4g/m/t0J0loRaDQAJ

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使用viper实现yaml配置文件的合并

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作为小厂,我们的基础设施还不够完备,项目经理中秋节通知我们的系统近期要上second-to-last stage环境和生产环境,于是从运维人员部署效率方面考量,我们紧急开发了一个一键安装脚本生成工具,这样运维人员便可以利用该工具结合实际目标环境生成一键安装脚本。这个工具的原理十分简单,如下示意图所示:

从上图可以知道,我们的工具是基于模板定制最终的配置与安装脚本的,其中:

  • templates/conf下面是服务配置;
  • templates/manifests下面是服务的k8s yaml脚本;
  • custom/configure文件存储的是针对templates/conf下面服务配置的定制化配置数据;
  • custom/manifests文件存储的是针对templates/manifests下面k8s yaml的定制化配置数据;
  • templates/install.sh则是安装脚本。

custom目录下的两个存储定制化配置的文件是与目标环境紧密相关的

提到template,Gopher们首先想到的是Go text/template技术,利用模板语法编写上面templates目录下的模板配置文件。不过基于text/template就需要我们事先将所有需要定制化的变量都一一识别出来,这个量有些大,且不够灵活。

那我们还可以采用什么技术方案呢?我最终选择了yaml文件合并(包括覆盖与追加)的方案,该方案示意图如下:

这个示例包含了覆盖和(追加)合并两种情况,我们首先看一下覆盖。

  • custom/manifests.yml中配置覆盖templates/manifests/*.yaml的配置

以templates/manifests/a.yml为例,该模板中metadata.name的默认值为default,但运维人员根据目标环境定制了(customizing)custom/manifests.yml文件。在该文件中,a.yml文件名作为key值,然后将要覆盖的配置项的全路径配置到该文件中(这里的全路径为metadata.name):

a.yml:
  metadata:
    name: foo

custom/manifests.yml文件中对namespace name的修改值foo将会覆盖原模板中的default,这在最终的xx_install/manifests/a.yml中会体现出来:

// a.yml
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: foo
  • custom/manifests.yml中配置追加到templates/manifests/*.yaml配置中

对于原模板文件中没有而custom中新增的配置,会追加到最终生成的配置文件中,以b.yml为例。原模板目录下的b.yml内容如下:

// templates/manifests/b.yml
log:
  type: file
  level: 0
  compress: true

这里log下仅有三个子配置项:type、level和compress。

而运维在custom/manifests.yml为log增加了其他若干种配置,比如access_log、error_log等:

// custom/manifests.yml
b.yml:
  log:
    level: 1
    compress: false
    access_log: "access.log"
    error_log: "error.log"
    max_age: 3
    maxbackups: 7
    maxsize: 100

这样,除了level、compress会覆盖原模板中的值之外,其余新增的配置都会追加到生成的xx_install/manifests/b.yml中会体现出来:

// b.yml
log:
  type: file
  level: 1
  compress: false
  access_log: "access.log"
  error_log: "error.log"
  max_age: 3
  maxbackups: 7
  maxsize: 100

好了!方案确定了,那如何实现yaml文件的合并呢?Go社区的yaml包要数https://github.com/go-yaml/yaml(Canonical import paths为gopkg.in/yaml.v2或gopkg.in/yaml.v3)最为知名,这个包实现了YAML 1.2规范,可以方便实现Yaml与go struct之间的marshal与unmarshal。不过,yaml包提供的接口都比较初级,要想实现yaml文件的合并,还需要自己做较多额外工作,时间上可能不允许了。那有没有现成可用的工具呢?答案是有的,它就是在Go社区大名鼎鼎的viper

viper是由gohugo作者、前Go语言项目组产品经理Steve Francia开发的开源Go应用配置框架。viper不仅支持命令行参数传入配置,还支持从各种类型配置文件、环境变量、远程配置系统(etcd等)等获取配置。除此之外,viper还支持配置文件的merge和对配置文件的写入操作。

我们是否可以直接使用viper的Merge系列操作呢?答案是不能!为什么呢?因为这与我们上面的设计有关。我们将与环境有关的配置都放入了custom/manifests.yml这一个文件中了,这与一merge就会导致custom/manifests.yml中的配置数据出现在每一个最终生成的templates/xx.yml配置文件中。

那我们就自行来实现一套merge(覆盖和追加)操作!

我们先来看驱动merge的main函数:

// github.com/bigwhite/experiments/tree/master/yml-merge-using-viper/main.go

var (
    sourceDir string
    dstDir    string
)

func init() {
    flag.StringVar(&sourceDir, "s", "./", "template directory path")
    flag.StringVar(&dstDir, "d", "./k8s-install", "the target directory path in which the generated files are put")
}

func main() {
    var err error
    flag.Parse()

    // create target directory if not exist
    err = os.MkdirAll(dstDir+"/conf", 0775)
    if err != nil {
        fmt.Printf("create %s error: %s\n", dstDir+"/conf", err)
        return
    }

    err = os.MkdirAll(dstDir+"/manifests", 0775)
    if err != nil {
        fmt.Printf("create %s error: %s\n", dstDir+"/manifests", err)
        return
    }

    // override manifests files with same config item in custom/manifests.yml,
    // store the final result to the target directory
    err = mergeManifestsFiles()
    if err != nil {
        fmt.Printf("override and generate manifests files error: %s\n", err)
        return
    }
    fmt.Printf("override and generate manifests files ok\n")
}

我们看到main包利用标准库flag包创建了两个命令行参数-s和-d,分别代表存放templates/custom的源路径和存储生成文件的目标路径。进入main函数后,我们首先在目标路径下建立manifests和conf目录用于分别存储相关配置文件(本例中,conf目录下不生成任何文件),然后main函数调用mergeManifestsFiles对源路径下的templates/manifests中的yml文件与custom/manifests.yml进行合并:

// github.com/bigwhite/experiments/tree/master/yml-merge-using-viper/main.go

var (
    manifestFiles = []string{
        "a.yml",
        "b.yml",
    }
)

func mergeManifestsFiles() error {
    for _, file := range manifestFiles {
        // check whether the file exist
        srcFile := sourceDir + "/templates/manifests/" + file
        _, err := os.Stat(srcFile)
        if os.IsNotExist(err) {
            fmt.Printf("%s not exist, ignore it\n", srcFile)
            continue
        }

        err = mergeConfig("yml", sourceDir+"/templates/manifests", strings.TrimSuffix(file, ".yml"),
            sourceDir+"/custom", "manifests", dstDir+"/manifests/"+file)
        if err != nil {
            fmt.Println("mergeConfig error: ", err)
            return err
        }
        fmt.Printf("mergeConfig %s ok\n", file)

    }
    return nil
}

我们看到mergeManifestsFiles遍历模板文件,并针对每个文件调用一次真正进行yml文件merge的函数mergeConfig:

// github.com/bigwhite/experiments/tree/master/yml-merge-using-viper/main.go

func mergeConfig(configType, srcPath, srcFile, overridePath, overrideFile, target string) error {
    v1 := viper.New()
    v1.SetConfigType(configType) // e.g. "yml"
    v1.AddConfigPath(srcPath)    // file directory
    v1.SetConfigName(srcFile)    // filename(without postfix)
    err := v1.ReadInConfig()
    if err != nil {
        return err
    }

    v2 := viper.New()
    v2.SetConfigType(configType)
    v2.AddConfigPath(overridePath)
    v2.SetConfigName(overrideFile)
    err = v2.ReadInConfig()
    if err != nil {
        return err
    }

    overrideKeys := v2.AllKeys()

    // override special keys
    prefixKey := srcFile + "." + configType + "." // e.g "a.yml."
    for _, key := range overrideKeys {
        if !strings.HasPrefix(key, prefixKey) {
            continue
        }

        stripKey := strings.TrimPrefix(key, prefixKey)
        val := v2.Get(key)
        v1.Set(stripKey, val)
    }

    // write the final result after overriding
    return v1.WriteConfigAs(target)
}

我们看到:mergeConfig函数针对templates/manifests下的文件和custom下的manifests.yml文件创建了两个viper实例(viper.New())并分别加载各自的配置数据。然后遍历custom下manifests.yml中的key,将符合要求的配置项的值set到代表对templates/manifests下文件的viper实例中,最后我们将merge后的viper实例数据写到目标文件中。

编译运行该生成工具:

$make
go build
$./generator
mergeConfig a.yml ok
mergeConfig b.yml ok
override and generate manifests files ok

在默认命令行参数的情况下,文件被生成在k8s-install路径下,我们查看一下生成的文件:

$cat k8s-install/manifests/a.yml
apiversion: v1
kind: Namespace
metadata:
    name: foo

$cat k8s-install/manifests/b.yml
log:
    access_log: access.log
    compress: false
    error_log: error.log
    level: 1
    max_age: 3
    maxbackups: 7
    maxsize: 100
    type: file

我们看到merge的结果与我们预期的一致(字段顺序不一致没关系,这与viper内部存储key-value时使用go map有关,go map的遍历顺序是随机的)。

不过细心的朋友可能会发现一处问题:那就是a.yml中原先的apiVersion在结果文件中变成了小写的apiversion,这会a.yml在提交给k8s时校验失败!

为什么会这样呢?viper官方给出的说明如下(机翻):

Viper合并了来自不同来源的配置,其中许多配置是不区分大小写的,或者使用与其他来源不同的大小写(例如,env vars)。为了在使用多个资源时提供最佳体验,我们决定让所有按键不区分大小写。

已经有一些人试图实现大小写敏感,但不幸的是,这不是那么简单的事情。我们可能会在Viper v2中试着实现它。。。。

好吧,既然官方说在v2可能支持,但v2又遥遥无期,我们就用viper的fork版本来解决这个问题吧!开发者lnashier曾因这个大小写问题fork过一份viper代码并fix了这个问题,虽然比较old(且可能改的不全面),但能满足我们的要求就行!我们来试试将spf13/viper换为lnashier/viper,并重新构建和执行generator:

$go mod tidy
go: finding module for package github.com/lnashier/viper
go: found github.com/lnashier/viper in github.com/lnashier/viper v0.0.0-20180730210402-cc7336125d12

$make clean
rm -fr generator k8s-install

$make
go build 

$./generator
mergeConfig a.yml ok
mergeConfig b.yml ok
override and generate manifests files ok

$cat k8s-install/manifests/a.yml
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: foo

$cat k8s-install/manifests/b.yml
log:
  access_log: access.log
  compress: false
  error_log: error.log
  level: 1
  max_age: 3
  maxbackups: 7
  maxsize: 100
  type: file

我们看到更换为lnashier/viper后,a.yml中的apiVersion这个key没有再被改为小写。

这个工具基本可以使用了。但是这个工具是否没有问题了呢?很遗憾不是的!当generator面对下面的两种形式的配置文件时就会生成错误的文件:

//c.yml

apiVersion: v1
data:
  .dockerconfigjson: xxxxyyyyyzzz==
kind: Secret
type: kubernetes.io/dockerconfigjson
metadata:
  name: mysecret
  namespace: foo

//d.yml

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: nginx-conf
  namespace: foo
data:
  my-nginx.conf: |
    server {
          listen 80;
          client_body_timeout 60000;
          client_max_body_size 1024m;
          send_timeout 60000;
          proxy_headers_hash_bucket_size 1024;
          proxy_headers_hash_max_size 4096;
          proxy_read_timeout 60000;
          location /dashboard {
             proxy_pass http://localhost:8081;
          }
    }

这两个问题就比较棘手了,lnashier/viper也无法解决。我也只能fork lnashier/viper到bigwhite/viper自己解决这个问题,并且像d.yml这样的配置形式十分特化,不具有通用性,因此bigwhite/viper并不具有通用性,这里就不细说了,有兴趣的朋友可以自行阅读代码(commit diff)来查看解决上述问题的方法。

本文涉及的代码可以从这里下载。


后记:

kustomize是k8s官方工具,它可以让你基于k8s resource模板YAML文件(类似本文的templates/manifests目录下的文件)并结合kustomization.yaml(类似custom/manifests.yaml)为多种目的定制YAML文件,原始的YAML不会进行任何改动。

不过它的目标仅仅是k8s相关的yaml文件,对于我们的业务服务配置可能无能为力。

CUE是这两年流行起来的一种强大的声明性配置语言,它由前Go核心团队成员Marcel van Lohuizen创建,他曾与人合作创建了Borg配置语言(BCL)–在谷歌用于部署所有应用程序的语言。CUE是谷歌多年编写配置语言经验的结晶,旨在改善开发者的体验,同时避免一些陷阱。它是JSON的超集且还具有额外的功能特性。Docker之父Solomon Hykes的新创业项目dagger大量使用CUE,阿里力推的企业云原生应用管理平台kubevela也是CUE的重度用户。

关于如何使用CUE来替代我上述的方案,还待后续深入研究。


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