本文作者：@ warrenchen
GitHub 地址:https://github.com/warren830
DevLake 是一个DevOps数据收集和整合工具，通过 Grafana
为开发团队呈现出不同阶段的数据，让团队能够以数据为驱动改进开发流程。
1. DevLake 架构概述
- 左边是可集成的 DevOps 数据插件，目前已有的插件包括 Github，Gitlab，JIRA，Jenkins，Tapd，Feishu 以及思码逸主打的代码分析引擎
- 中间是主体框架，通过主体框架运行插件中的子任务，完成数据的收集，扩展，并转换到领域层，用户可以通过 config-ui 或者 api 调用的形式来触发任务
- RMDBS 目前支持 Mysql 和 PostgreSQL，后期还会继续支持更多的数据库
- Grafana 可以通过sql语句生成团队需要的各种数据
接下来我们就详细聊一聊系统是怎么跑起来的。
2. 系统启动
在我们的 golang 程序启动之前，首先会自动调用各个 package 的 init() 方法，我们主要看看services 包的载入，下面的代码有详细注释：
go
func init() {
var err error
// 获取配置信息
cfg = config.GetConfig()
// 获取到数据库
db, err = runner.NewGormDb(cfg, logger.Global.Nested("db"))
// 配置时区
location := cron.WithLocation(time.UTC)
// 创建定时任务管理器
cronManager = cron.New(location)
if err != nil {
panic(err)
}
// 初始化数据迁移
migration.Init(db)
// 注册框架的数据迁移脚本
migrationscripts.RegisterAll()
// 载入插件，从cfg.GetString("PLUGIN_DIR")获取到的文件夹中载入所有.so文件，在LoadPlugins方法中，具体来讲，通过调用runner.LoadPlugins将pluginName:PluginMeta键值对存入到core.plugins中
err = runner.LoadPlugins(
cfg.GetString("PLUGIN_DIR"),
cfg,
logger.Global.Nested("plugin"),
db,
)
if err != nil {
panic(err)
}
// 执行数据迁移脚本，完成数据库框架层各个表的初始化
err = migration.Execute(context.Background())
if err != nil {
panic(err)
}
// call service init
pipelineServiceInit()
}3. DevLake的任务执行原理
Pipeline的运行流程
在讲解Pipeline流程之前，我们需要先解释一下Blueprint。
Blueprint是一个定时任务，包含了需要执行的子任务以及执行计划。Blueprint 的每一次执行记录是一条Historical Run（也称为 Pipeline），代表 DevLake 一次触发，通过一个或多个插件，完成了一个或多个数据收集转换的任务。
以下是 Pipeline 运行流程图：
一个pipeline包含一个二维数组tasks，主要是为了保证一系列任务按预设顺序执行。如果下图中的 Stage3 的插件需要依赖其他插件准备数据（例如 refdiff 的运行需要依赖 gitextractor 和 github，数据源与插件的更多信息请看文档），那么 Stage 3 开始执行时，需要保证其依赖项已在 Stage1 和 Stage2 执行完成：
4. Task的运行流程
在stage1，stage2，stage3中的各插件任务都是并行执行：
接下来就是顺序执行插件中的子任务：
- RunTask 之前的工作都是在准备 RunTask 方法需要的参数，比如 logger，db，context 等等。
- RunTask 方法中主要是对数据库中的tasks进行状态更新，同时，准备运行插件任务的 options（把从 config-ui 传过来的 json 转成 map 传到 RunPluginTask 中）
- RunPluginTask 首先通过 core.GetPlugin(pluginName) 获取到对应 PluginMeta，然后通过 PluginMeta 获取到 PluginTask，再执行 RunPluginSubTasks
5. 每一个插件子任务的运行流程（涉及到的 interface 及 func 会在下一节详细阐述）
- 通过调用SubTaskMetas()获取到所有插件所有的可用子任务subtaskMeta
- 通过options["tasks"]以及subtaskMeta组建需要执行的子任务集合subtaskMetas
- 计算总共多少个子任务
- 通过helper.NewDefaultTaskContext构建taskCtx
- 调用pluginTask.PrepareTaskData构建taskData，
接下来迭代subtaskMetas里面的所有子任务
- 通过taskCtx.SubTaskContext(subtaskMeta.Name)获取到子任务的subtaskCtx
- 执行subtaskMeta.EntryPoint(subtaskCtx)
6. DevLake中的重要接口
- PluginMeta: 包含了插件最基本的两个方法，所有插件都需要实现，系统启动的时候存在core.plugins中，在执行插件任务的时候通过core.GetPlugin获取
go
type PluginMeta interface {
Description() string
//PkgPath information will be lost when compiled as plugin(.so), this func will return that info
RootPkgPath() string
}- PluginTask: 通过PluginMeta获取，插件实现这个方法之后，Framework就能直接运行子任务，而不是扔给插件自己去执行，最大的好处就是插件的子任务实现更加简单，在插件运行当中，我们也可以更容易的去干涉（比如增加日志等等）
go
type PluginTask interface {
// return all available subtasks, framework will run them for you in order
SubTaskMetas() []SubTaskMeta
// based on task context and user input options, return data that shared among all subtasks
PrepareTaskData(taskCtx TaskContext, options map[string]interface{}) (interface{}, error)
}- 每个插件还有一个taskData，里面包含了配置选项，apiClient以及一些插件其它属性（比如github有Repo信息）
- SubTaskMeta: 一个子任务的元数据，每个子任务都会定义一个SubTaskMeta
go
var CollectMeetingTopUserItemMeta = core.SubTaskMeta{
Name: "collectMeetingTopUserItem",
EntryPoint: CollectMeetingTopUserItem,
EnabledByDefault: true,
Description: "Collect top user meeting data from Feishu api",
}- ExecContext: 定义了执行(子)任务需要的所有资源
- SubTaskContext: 定义了执行子任务所需要的资源（包含了ExecContext）
- TaskContext: 定义了执行插件任务所需要的资源（包含了ExecContext）。与SubTaskContext的区别在于SubTaskContext中的TaskContext()方法可以返回TaskContext，而TaskContext中的方法SubTaskContext(subtask string)方法可以返回SubTaskContext，子任务隶属于插件任务，所以把这两个Context进行了区分
- SubTaskEntryPoint: 所有的插件子任务都需要实现这个函数，这样才能由框架层统一协调安排
后续
这篇文章介绍了 DevLake 的架构以及运行流程，还有三个核心 api_collector、api_extractor 和 data_convertor 将会在下一篇文章进行剖析。
关于我们：
DevLake
开源产品 DevLake 是一款开源的研发效能数据平台，提供自动化、一站式的数据集成、分析以及可视化能力，能够将散落在不同研发阶段和不同 DevOps 工具中的效能数据汇集起来，转化为有效洞见，从而挖掘关键瓶颈与提效机会。
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