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前端部署发展史

随着 react/vue/angular，es6+，webpack，babel，typescript 以及 node 的发展，前端已经在逐渐替代过去 script 引 cdn 开发的方式了，掀起了工程化这一大浪潮。

这只是一部分，而更重要的原因是 devops 的崛起。

为了更清晰地理解前端部署的发展史，了解部署时运维和前端（或者更广泛地说，业务开发人员）的职责划分，当每次前端部署发生改变时，可以思考两个问题

  1. 缓存，前端应用中http 的 response header 由谁来配？得益于工程化发展，可以对打包后得到带有 hash 值的文件可以做永久缓存
  2. 跨域，/api 的代理配置由谁来配？在开发环境前端可以开个小服务，启用 webpack-dev-server 配置跨域，那生产环境呢

这两个问题都是前端面试时的高频问题，但话语权是否掌握在前端手里

时间来到 React 刚刚发展起来的这一年，这时已经使用 React 开发应用，使用 webpack 来打包。但是前端部署，仍是刀耕火种

如果本篇文章能够对你有所帮助，可以帮我在 shfshanyue/op-note 上点个 star

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刀耕火种​

一台跳板机

一台生产环境服务器

一份部署脚本

前端调着他的 webpack，开心地给运维发了部署邮件并附了一份部署脚本，想着第一次不用套后端的模板，第一次前端可以独立部署。想着自己基础盘进一步扩大，前端不禁开心地笑了

运维照着着前端发过来的部署邮件，一遍又一遍地拉着代码，改着配置，写着 try_files， 配着 proxy_pass。

这时候，前端静态文件由 nginx 托管，nginx 配置文件大致长这个样子

nginxserver {
    listen 80;
    server_name shanyue.tech;
    location / {
        # 避免非root路径404
        try_files $uri $uri/ /index.html;
    }
    # 解决跨域
    location /api {
        proxy_pass http://api.shanyue.tech;
    }
    # 为带 hash 值的文件配置永久缓存
    location ~* \.(?:css|js)$ {
        try_files $uri =404;
        expires 1y;
        add_header Cache-Control "public";
    }
    location ~ ^.+\..+$ {
        try_files $uri =404;
    }
}

不过...经常有时候跑不起来

运维抱怨着前端的部署脚本没有标好 node 版本，前端嚷嚷着测试环境没问题

这个时候运维需要费很多心力放在部署上，甚至测试环境的部署上，前端也要费很多心力放在运维如何部署上。这个时候由于怕影响线上环境，上线往往选择在深夜，前端和运维身心俱疲

不过向来如此

鲁迅说，向来如此，那便对么。

这个时候，无论跨域的配置还是缓存的配置，都是运维来管理，运维不懂前端。但配置方式却是前端在提供，而前端并不熟悉 nginx

使用 docker 构建镜像​

docker 的引进，很大程度地解决了部署脚本跑不了这个大BUG。dockerfile 即部署脚本，部署脚本即 dockerfile。这也很大程度缓解了前端与运维的摩擦，毕竟前端越来越靠谱了，至少部署脚本没有问题了 (笑

这时候，前端不再提供静态资源，而是提供服务，一个 http 服务

前端写的 dockerfile 大致长这个样子

dockerfileFROM node:alpine

代表生产环境

**ENV** PROJECT_ENV production
# 许多 package 会根据此环境变量，做出不同的行为
# 另外，在 webpack 中打包也会根据此环境变量做出优化，但是 create-react-app 在打包时会写死该环境变量
**ENV** NODE_ENV production
**WORKDIR** /code
**ADD** . /code
**RUN** npm install && npm run build && npm install -g http-server
**EXPOSE** 80
**CMD** http-server ./public -p 80

单单有 dockerfile 也跑不起来，另外前端也开始维护一个 docker-compose.yaml，交给运维执行命令 docker-compose up -d 启动前端应用。前端第一次写 dockerfile 与 docker-compose.yaml，在部署流程中扮演的角色越来越重要。想着自己基础盘进一步扩大，前端又不禁开心地笑了

yamlversion: "3"

services:

shici:

build: .

expose:

- 80

复制代码

运维的 nginx 配置文件大致长这个样子

nginxserver {

listen 80;

server_name shanyue.tech;

location / {

proxy_pass http://static.shanyue.tech;

}

location /api {

proxy_pass http://api.shanyue.tech;

}

}

复制代码

运维除了配置 nginx 之外，还要执行一个命令: docker-compose up -d

这时候再思考文章最前面两个问题

  1. 缓存，由于从静态文件转换为服务，缓存开始交由前端控制 (但是镜像中的 http-server 不太适合做这件事情)
  2. 跨域，跨域仍由运维在 nginx 中配置

前端可以做他应该做的事情中的一部分了，这是一件令人开心的事情

当然，前端对于 dockerfile 的改进也是一个慢慢演进的过程，那这个时候镜像有什么问题呢？

  1. 构建镜像体积过大
  2. 构建镜像时间过长

使用多阶段构建优化镜像​

这中间其实经历了不少坎坷，其中过程如何，详见我的另一篇文章: 如何使用 docker 部署前端应用。

其中主要的优化也是在上述所提到的两个方面

  1. 构建镜像体积由 1G+ 变为 10M+
  2. 构建镜像时间由 5min+ 变为 1min (视项目复杂程度，大部分时间在构建时间与上传静态资源时间)

dockerfileFROM node:alpine as builder

ENV PROJECT_ENV production

ENV NODE_ENV production

WORKDIR /code

ADD package.json /code

RUN npm install --production

ADD . /code

# npm run uploadCdn 是把静态资源上传至 oss 上的脚本文件，将来会使用 cdn 对 oss 加速

RUN npm run build && npm run uploadCdn

# 选择更小体积的基础镜像

FROM nginx:alpine

COPY --from=builder code/public/index.html code/public/favicon.ico /usr/share/nginx/html/

COPY --from=builder code/public/static /usr/share/nginx/html/static

复制代码

那它怎么做的

  1. 先 ADD package.json /code, 再 npm install --production 之后 Add 所有文件。充分利用镜像缓存，减少构建时间
  2. 多阶段构建，大大减小镜像体积

另外还可以有一些小优化，如

  • npm cache 的基础镜像或者 npm 私有仓库，减少 npm install 时间，减小构建时间
  • npm install --production 只装必要的包

前端看着自己优化的 dockerfile，想着前几天还被运维吵，说什么磁盘一半的空间都被前端的镜像给占了，想着自己节省了前端镜像几个数量级的体积，为公司好像省了不少服务器的开销，想着自己的基础盘进一步扩大，又不禁开心的笑了

这时候再思考文章最前面两个问题

  1. 缓存，缓存由前端控制，缓存在oss上设置，将会使用 cdn 对 oss 加速。此时缓存由前端写脚本控制
  2. 跨域，跨域仍由运维在 nginx 中配置

CI/CD 与 gitlab​

此时前端成就感爆棚，运维呢？运维还在一遍一遍地上线，重复着一遍又一遍的三个动作用来部署

  1. 拉代码
  2. docker-compose up -d
  3. 重启 nginx

运维觉得再也不能这么下去了，于是他引进了 CI: 与现有代码仓库 gitlab 配套的 gitlab ci

  • CI，Continuous Integration，持续集成
  • CD，Continuous Delivery，持续交付

重要的不是 CI/CD 是什么，重要的是现在运维不用跟着业务上线走了，不需要一直盯着前端部署了。这些都是 CI/CD 的事情了，它被用来做自动化部署。上述提到的三件事交给了 CI/CD

.gitlab-ci.yml 是 gitlab 的 CI 配置文件，它大概长这个样子

yamldeploy:

stage: deploy

only:

- master

script:

- docker-compose up --build -d

tags:

- shell

复制代码

CI/CD 不仅仅更解放了业务项目的部署，也在交付之前大大加强了业务代码的质量，它可以用来 lint，test，package 安全检查，甚至多特性多环境部署，我将会在我以后的文章写这部分事情

我的一个服务器渲染项目 shfshanyue/shici 以前在我的服务器中就是以 docker/docker-compose/gitlab-ci 的方式部署，有兴趣的可以看看它的配置文件

如果你有个人服务器的话，也建议你做一个自己感兴趣的前端应用和配套的后端接口服务，并且配套 CI/CD 把它部署在自己的自己服务器上

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而你如果希望结合 github 做 CI/CD，那可以试一试 github + github action

另外，也可以试试 drone.ci，如何部署可以参考我以前的文章: github 上持续集成方案 drone 的简介及部署

使用 kubernetes 部署​

随着业务越来越大，镜像越来越多，docker-compose 已经不太能应付，kubernetes 应时而出。这时服务器也从1台变成了多台，多台服务器就会有分布式问题

一门新技术的出现，在解决以前问题的同时也会引进复杂性。

k8s 部署的好处很明显: 健康检查，滚动升级，弹性扩容，快速回滚，资源限制，完善的监控等等

那现在遇到的新问题是什么？

构建镜像的服务器，提供容器服务的服务器，做持续集成的服务器是一台！

需要一个私有的镜像仓库，这是运维的事情，harbor 很快就被运维搭建好了，但是对于前端部署来说，复杂性又提高了

先来看看以前的流程:

  1. 前端配置 dockerfile 与 docker-compose
  2. 生产环境服务器的 CI runner 拉代码(可以看做以前的运维)，docker-compose up -d 启动服务。然后再重启 nginx，做反向代理，对外提供服务

以前的流程有一个问题: 构建镜像的服务器，提供容器服务的服务器，做持续集成的服务器是一台！，所以需要一个私有的镜像仓库，一个能够访问 k8s 集群的持续集成服务器

流程改进之后结合 k8s 的流程如下

  1. 前端配置 dockerfile，构建镜像，推到镜像仓库
  2. 运维为前端应用配置 k8s 的资源配置文件，kubectl apply -f 时会重新拉取镜像，部署资源

运维问前端，需不需要再扩大下你的基础盘，写一写前端的 k8s 资源配置文件，并且列了几篇文章

前端看了看后端十几个 k8s 配置文件之后，摇摇头说算了算了

这个时候，gitlab-ci.yaml 差不多长这个样子，配置文件的权限由运维一人管理

yamldeploy:

stage: deploy

only:

- master

script:

- docker build -t harbor.shanyue.tech/fe/shanyue

- docker push harbor.shanyue.tech/fe/shanyue

- kubectl apply -f https://k8s-config.default.svc.cluster.local/shanyue.yaml

tags:

- shell

复制代码

这时候再思考文章最前面两个问题

  1. 缓存，缓存由前端控制
  2. 跨域，跨域仍由运维控制，在后端 k8s 资源的配置文件中控制 Ingress

使用 helm 部署​

这时前端与运维已不太往来，除了偶尔新起项目需要运维帮个忙以外

但好景不长，突然有一天，前端发现自己连个环境变量都没法传！于是经常找运维修改配置文件，运维也不胜其烦

于是有了 helm，如果用一句话解释它，那它就是一个带有模板功能的 k8s 资源配置文件。作为前端，你只需要填参数。更多详细的内容可以参考我以前的文章 使用 helm 部署 k8s 资源

假如我们使用 bitnami/nginx 作为 helm chart，前端可能写的配置文件长这个样子

yamlimage:

registry: harbor.shanyue.tech

repository: fe/shanyue

tag: 8a9ac0

ingress:

enabled: true

hosts:

- name: shanyue.tech

path: /

tls:

- hosts:

- shanyue.tech

secretName: shanyue-tls

# livenessProbe:

# httpGet:

# path: /

# port: http

# initialDelaySeconds: 30

# timeoutSeconds: 5

# failureThreshold: 6

#

# readinessProbe:

# httpGet:

# path: /

# port: http

# initialDelaySeconds: 5

# timeoutSeconds: 3

# periodSeconds: 5

复制代码

这时候再思考文章最前面两个问题

  1. 缓存，缓存由前端控制
  2. 跨域，跨域由后端控制，配置在后端 Chart 的配置文件 values.yaml 中

到了这时前端和运维的职责所在呢？

前端需要做的事情有:

  1. 写前端构建的 dockerfile，这只是一次性的工作，而且有了参考
  2. 使用 helm 部署时指定参数

那运维要做的事情呢

  1. 提供一个供所有前端项目使用的 helm chart，甚至不用提供，如果运维比较懒那就就使用 bitnami/nginx 吧。也是一次性工作
  2. 提供一个基于 helm 的工具，禁止业务过多的权限，甚至不用提供，如果运维比较懒那就直接使用 helm

这时前端可以关注于自己的业务，运维可以关注于自己的云原生，职责划分从未这般清楚

统一前端部署平台​

后来运维觉得前端应用的本质是一堆静态文件，较为单一，容易统一化，来避免各个前端镜像质量的参差不齐。于是运维准备了一个统一的 node 基础镜像，做了一个前端统一部署平台，而这个平台可以做什么呢

  1. CI/CD: 当你 push 代码到仓库的特定分支会自动部署
  2. http headers: 你可以定制资源的 http header，从而可以做缓存优化等
  3. http redirect/rewrite: 如果一个 nginx，这样可以配置 /api，解决跨域问题
  4. hostname: 你可以设置域名
  5. CDN: 把你的静态资源推到 CDN
  6. https: 为你准备证书
  7. Prerender: 结合 SPA，做预渲染

前端再也不需要构建镜像，上传 CDN 了，他只需要写一份配置文件就可以了，大致长这个样子

yamlbuild:

command: npm run build

dist: /dist

hosts:

- name: shanyue.tech

path: /

headers:

- location: /*

values:

- cache-control: max-age=7200

- location: assets/*

values:

- cache-control: max-age=31536000

redirects:

- from : /api

to: https://api.shanyue.tech

status: 200

复制代码

此时，前端只需要写一份配置文件，就可以配置缓存，配置 proxy，做应该属于前端做的一切，而运维也再也不需要操心前端部署的事情了

前端看着自己刚刚写好的配置文件，怅然若失的样子...

不过一般只有大厂会有这么完善的前端部署平台，如果你对它有兴趣，你可以尝试下 netlify，可以参考我的文章: 使用 netlify 部署你的前端应用

服务端渲染与后端部署​

大部分前端应用本质上是静态资源，剩下的少部分就是服务端渲染了，服务端渲染的本质上是一个后端服务，它的部署可以视为后端部署

后端部署的情况更为复杂，比如

  1. 配置服务，后端需要访问敏感数据，但又不能把敏感数据放在代码仓库。你可以在 environment variables， consul 或者 k8s configmap 中维护
  2. 上下链路服务，你需要依赖数据库，上游服务
  3. 访问控制，限制 IP，黑白名单
  4. RateLimit
  5. 等等

我将在以后的文章分享如何在 k8s 中部署一个后端

小结​

随着 devops 的发展，前端部署越来越简单，可控性也越来越高，建议所有人都稍微学习一下 devops 的东西。

道阻且长，行则将至。

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