前端⼤规模构建演进实践

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所属分类：Web前端
摘要

在业内前端构建，⼀般分为三种：不过掌⻔教育在 2019 年之前，前端研发更多是在本地进⾏构建，再通过运维的脚本来进⾏部署，也容易 导致出现⽣产故障。所以我们收集反馈，结合实际情况，开发出 v1.0 构建模式，也取得了很好的成果。但 并没有以此就认为⾼枕⽆忧，也对很多痛点进⾏持续的优化，最后迭代出 v2.0 的⽅案。在这个过程中，前 端业务壮⼤，CI 构建经过 400+ 多应⽤，每周 2000+ 次构建，300+ 次的⽣产发布的⼤考，持续的成 ⻓。
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掌⻔教育⾃动化构建历程

在业内前端构建，⼀般分为三种：

  1. ⼿动触发构建：这个阶段⾮常原始，需要我们⾃⼰在本地进⾏ git pull/npm install/npm run build 等 等操作，也容易出现问题；
  2. 虚拟机 Jenkins 集群分布式构建：通过 Master 将任务分配到对应的 Slave 机器上执⾏构建，能极⼤ 的均衡资源，利⽤性能，同时解放双⼿；
  3. 容器集群构建：容器构建，镜像发布，可以进⼀步的节约资源；

不过掌⻔教育在 2019 年之前，前端研发更多是在本地进⾏构建，再通过运维的脚本来进⾏部署，也容易 导致出现⽣产故障。所以我们收集反馈，结合实际情况，开发出 v1.0 构建模式，也取得了很好的成果。但 并没有以此就认为⾼枕⽆忧，也对很多痛点进⾏持续的优化，最后迭代出 v2.0 的⽅案。在这个过程中，前 端业务壮⼤，CI 构建经过 400+ 多应⽤，每周 2000+ 次构建，300+ 次的⽣产发布的⼤考，持续的成 ⻓。

前端⼤规模构建演进实践

v1.0 ⾯对的挑战

v1.0 前端构建状况，⼀种是通过 webhook 来触发流⽔线构建，第⼆种是通过在 cd 上新建构建单来触构 建。如果构建任务⽐较多，按照单台机器的是远远不够，在这种情况下就需要借助 Jenkins 的 Master/Slave 的主从模式，来解决服务器的资源压⼒。让 Master 的服务器来进⾏调度资源，指定空闲 Slave 机器进⾏构建。当 Slave 机器上构建任务满了，构建任务继续在 Master 排队池中继续等待，等 Slave 空闲后，再进⾏分配。
前端⼤规模构建演进实践

存在的挑战

v1.0 不是最好的⽅案，同时暴露出第⼀次构建慢、错误⽇志反馈不明确等问题，另外⼀点就是 job 维护困 难。要解决这些问题，就需要重新开始，重新设计。
⾸先就是 JOB 维护困难，v1.0 的任务模式是多个应⽤对应 1 个 job，这就导致⼏个问题，如果 job 发版 导致挂了，影响到全部。假如需要复⽤该 job，进⾏定制化开发也⽐较困难。
其次第⼀次构建慢的问题，更多在资源调度上和⽆法复⽤ Workspace，根据之前的资源调度模式，当我们 把任务分配到 A 机器，该任务被执⾏成功，那么下次的任务也会⾛⼊到这台 A 机器。以此观察，就会发 现⼤部分任务都会优先去抢占 A 机器。这家就导致了⼏个问题：

  1. 资源调度不均衡；
  2. npm 缓存越来越⼤；

最后是⽆法复⽤ Workspace 模式，在 v1.0 情况下，不复⽤ Workspace 模式是会带来以下优势：保证 node_module ⽆污染问题，同时也避免了 npm run build 的各种因为 node_module 包污染的问题，导 致的意外错误。所以在 v2.0 就需要应对污染的问题。同时也要考虑在复⽤ Workspace 后，如何最⼤化 的利⽤其特点，⽐如，从 node_module 缓存、npm install 跳过等。

v2.0 优化⽅案

资源调度
前端⼤规模构建演进实践
⾸先需要对资源调度进⾏优化，那就需要重新设计，把⼀组机器分为多个切⽚组，每个切⽚组调度顺序不 同。当应⽤触发构建时，分配对应的 key值：

 1 AppNodeKey = AppId%nodes

再根据划分的 key，寻找对应的机器组，如 [0,1,2,3,4]，构建任务去寻找 0 号机，寻找对应的 AppId 的 Workspace ⽬录地址去执⾏构建任务，假如任务被占⽤（默认是 2 个任务，这样可以优化资源不会被⼤ 量任务抢占），会再寻找下⼀台机器，这样机器资源调度就会均衡化。

构建 job 流⽔线化

前端⼤规模构建演进实践
我们对不同的⼯程项⽬进⾏了模板化，⽐如 PC项⽬、H5 项⽬、游戏项⽬、hybrid 项⽬等等，在模板基 础上，我们⼜封装出来打包流⽔线模板，这样的好处是，我们可以⾃⼰去针对各个类型的⼯程模板做⼀些 定向的配置优化，⽐如说我们的游戏类型项⽬，我们去做⼀个构建、打包，我们就可以在对应的开发组件 库依赖这⼀块，做⼀些对应的缓存、通知、报告等等。
流⽔线同时也带来了⼀些好处：

  • 第⼀，我们把构建任务进⾏了⽣命周期化，git cone、npm install、npm build，把这些阶段全部进⾏拆 开，让整个任务流程颗粒化，这样的好处是，我们可以在每⼀个颗粒之间找到优化空间，⽐如是不是可以 不进⾏npm install，⽐如上传制品仓库的逻辑优化等等。
  • 第⼆，可以指定DSL，我们可以实时监听打包排队的情况，在资源调度层⾯做⼀些优化。同时可以做⼀些 埋点进⾏采集数据，给后续进⾏深⼊分析。
  • 第三，我们甚⾄可以在构建、打包过程中，做⼀些交互的相关操作，⽐如，我们打包⼀个 h5 项⽬，需要测试同学来进⾏审核，只有测试审核通过完之后，才进⼊到下⼀流程，下⼀个流程可能是进⾏ UAT 打包、 ⽣产打包等等。
  • 第四，针对项⽬依赖拉取，最开始的时候，我们做的是全量的拉取，我们现在可以优化为增量拉取，这 样，服务器的压⼒会减轻很多

错误治理
不管是在本地还是 cd 平台上进⾏构建，也容易出现各种意想不到的错误。⽐如开发的疏忽，流⽔线的 git commit 未经过验证进⾏提交代码，都可能在 npm run build、或者 npm install 这两个阶段报出不同的 错误，所以就需要对⽇志提示进⾏分级集，划分为两种类型：

  1. warning 类型：没有 package-lock.json 提示，不影响到任务构建；
  2. error 类型：导致 job 任务退出，⽐如依赖包未找到等； 4

我们对 npm install、npm run build，及构建的各个阶段的观察，可以把失败归纳为 4 个触发 warning 或 error 类型：

  1. 语法错误：代码冲突...
  2. 程序异常：内存溢出…
  3. Install 失败：未找到安装包…
  4. 配置错误：构建未按照规范输出…

遵守“观察⽇志-沉淀规则-修正反馈准确率”规则，来沉淀⽇志规则。
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npm install 跳过
在复⽤ Workspace 的情况下，已经 install 好的 node_modules，就没必要进⾏⼆次重复 npm install， 就需要考虑只有依赖进⾏变更时，再重新 npm isntall。同时也容易带来问题，node_modules 污染，我 们采取了多种⽅式来避免 node_modules 被污染掉。

  1. cache 定期检查；
  2. 切换 node 版本时，执⾏ npm rebuild，重新进⾏编译⼀些需要依赖 gc++ 环境构建的包，如 node- sass；
  3. CD ⻚⾯增加⼿动清理 Workspace 选项；

带来的收益

⽬前，我们对⽐以前的 v1.0 ⽅案，整体有了 20%+ 构建速度的提升，这对我们团队来说，也算是⼀个不 ⼩的正向激励，说明我们之前努⼒的⽅向是正确的。

迁移过程

在 v1.0 迁移到 v2.0，需要考虑如何进⾏平滑迁移，我们基于以下来进⾏迁移：
1：每个应⽤建⽴独⽴ v2.0 Job 任务，⽅便快速变更及排查问题；
2：⻚⾯上⽀持快速回滚到 v1.0；
3：选择 git commit、node 版本等信息保持不变，⽆感；

总结

好的架构不是设计出来⽽是演进出来。在未来，构建任务可能会越来越多，项⽬也越来越复杂化，我们就 会考虑容器化⽅案，根据实际情况去考虑，容器构建，镜像发布，尽可能的节约资源。

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