云平台实例操作神器Terraform_terraform tf 多个值

Terraform功能简介

Terraform是IT 基础架构自动化编排工具，它的口号是 "Write,Plan, and create Infrastructure as Code", 基础架构即代码。

怎么理解这句话，我们先假设在没有Terraform的年代我们是怎么操作云服务。

方式一：直接登入到云平台的管控页面，人工点击按钮、键盘敲入输入参数的方式来操作，这种方式对于单个或几个云服务器还可以维护的过来，但是当云服务规模达到几十几百甚至上千以后，明显这种方式对于人力来说变得不再现实，而且容易误操作。

方式二：云平台提供了各种SDK，将对云服务的操作拆解成一个个的API供使用厂商通过代码来调用。这种方式明显好于方式一，使大批量操作变得可能，而且代码测试通过后可以避免人为误操作。但是随之带来的问题是厂商们需要专业的开发人员（Java、Python、Php、Ruby等），而且对复杂云平台的操作需要写大量的代码。

方式三：云平台提供了命令行操作云服务的工具，例如AWS CLI，这样租户厂商不再需要软件开发人员就可以实现对平台的命令操作。命令就像Sql一样，使用增删改查等操作元素来管理云。

方式四：Terraform主角登场，如果说方式三中CLI是命令式操作，需要明确的告知云服务本次操作是查询、新增、修改、还是删除，那么Terraform就是目的式操作，在本地维护了一份云服务状态的模板，模板编排成什么样子的，云服务就是什么样子的。对比方式三的优势是我们只需要专注于编排结果即可，不需要关心用什么命令去操作。

 

Terraform的意义在于，通过同一套规则和命令来操作不同的云平台（包括私有云）。

 

Terraform知识准备：

核心文件有2个，一个是编排文件，一个是状态文件

main.tf文件：是业务编排的主文件，定制了一系列的编排规则，后面会有详细介绍。

terraform.tfstate：本地状态文件，相当于本地的云服务状态的备份，会影响terraform的执行计划。

如果本地状态与云服务状态不一样时会怎样？

这个大家不需要担心，前面介绍过Terraform是目的式的编排，会按照预设结果完成编排并最终同步更新本地文件。

Provider：Terraform定制的一套接口，跟OpenStack里Dirver、Java里Interface的概念是一样的，阿里云、AWS、私有云等如果想接入进来被Terraform编排和管理就要实现一套Provider，而这些实现对于Terraform的顶层使用者来说是无感知的。

 

 

Terraform安装：

官方安装指南：https://www.terraform.io/intro/getting-started/install.html

本质是下载二进制的文件安装到linux中，然后通过terraform命令来操作。

安装后需要在path中配置terraform：

export PATH=$PATH:/path/to/dir
export PATH=$PATH:/home/terraform
source ~/.bashrc

source只是让配置立刻生效，如果要永久生效需要直接修改文件

 

 方案1：在/etc/profile文件中添加变量【对所有用户生效（永久的）】

# vi /etc/profile

export CLASSPATH=./JAVA_HOME/lib;$JAVA_HOME/jre/lib

方案2：在用户目录下的.bash_profile文件中增加变量【对单一用户生效（永久的）】

 

 

Terraform的基本命令：

1，mkdir一个干净的工作目录，为后续操作做准备，该目录就像git的仓库，或者像软件开发中的workspace。

2，需要创建一个.tf文件，指定provider等信息，工作目录下需要有至少一个tf文件，否则后续命令无法进行。

3，执行terraform init命令，就像git init一样，对当前目录做初始化，下载tf中的provider，并喂后续的操作准备必要的环境条件。

4，terraform plan，预览执行计划，不是必须的，但是强烈建议，好明白这次要把云服务弄成什么样子。Ps：该命令在后期版本与apply合并成一个，所以请根据自己的版本来使用plan命令。

5，terraform apply，真正执行编排计划

6，terraform show，展示现在状态。

6，terraform destroy，销毁云服务，将tf中的云服务清理干净

 

 

Terraform的编排：

先看个简单的官网的例子：

provider "aws" {
  access_key = "ACCESS_KEY_HERE"
  secret_key = "SECRET_KEY_HERE"
  region     = "us-east-1"
}

resource "aws_instance" "example" {
  ami           = "ami-2757f631"
  instance_type = "t2.micro"
}

Provider说明是个AWS的provider，剩下的鉴权和区域比较好理解；请注意provider的名字必须严格按照terraform的规则，不是你随便乱填的。例如阿里云对应的provider名称是“alicloud”，你如果写个“aliyun”是会出错的。

Resource是在定义资源，第一个属性aws_instance说明是个aws的实例，通过命名规则中的前缀来指明provider；第二个属性example是本resource的name；ami指明用哪个镜像来启动实例；instance_type指定的是实例的“规格”，在云服务里定义了不同的类型来代表着服务器不同的配置（CPU、内存、磁盘等硬件资源）。

 

Terrafomr执行时的output如下图：

号代表的是新增操作，与使用git一样，同理如果看到-号那就是要在云上做删除操作，修改操作+-会同时出现，本质上在云上会先删除再添加。向ami、instance_type我们显示给定的，或者说本地仓库文件已知的属性，会直接在右边显示出来；其他未知的显示的是computed，代表的是要在云上操作结束后才能知道。

 

Terrafrom的执行计划：

有过Spark基础的开发人员都知道一个概念DAG（有向无环图），是为了最大程度地并行同时也要保证各任务间的依赖性。Terraform也是个并行执行的框架，而任务间的依赖性是通过显示依赖和隐式依赖来实现的。

如基于上面的tf基础上又配置了一个资源：

resource "aws_eip" "ip" {
  instance = "${aws_instance.example.id}"
}

那么在创建aws_eip.id这个资源时由于里面的instance需要指定aws_instance.example的id，而aws_instance.example的id只有实例创建后才能获得，所以这就形成了一个隐式的依赖，执行计划就要先执行aws_instance.example这个resource再执行aws_eip.ip这个resource。

 

再看下面这个例子：

resource "aws_instance" "example" {
  ami           = "ami-2757f631"
  instance_type = "t2.micro"
  depends_on = ["aws_s3_bucket.example"]
}
resource "aws_s3_bucket" "example" {
  bucket = "terraform-getting-started-guide"
  acl    = "private"
}

在aws_instance.example这个resource创建时通过depends_on属性显示的指定了依赖，所以先执行aws_s3_bucket.example这个执行计划再回头来创建这个实例。

如果resource间没有依赖，terraform会并行的发送任务到云端完成任务。

 

如果你想在resource成功创建后执行某些操作，就需要用到Provisioner配置，示例：

resource "aws_instance" "example" {
  ami           = "ami-b374d5a5"
  instance_type = "t2.micro"

  provisioner "local-exec" {
    command = "echo ${aws_instance.example.public_ip} > ip_address.txt"
  }
}

当resource创建完毕后可以在ip_address.txt文件中看到该aws的ip地址。

Provisioner的使用会带来一个问题，如果实例创建成功但是provisioner失败会如何？Terraform并不具有关系型数据库那样的事务，一定要保证一起成功或失败，如果发生这种情况，resource的实例会被成功创建但是状态会被置为“tainted”污染的，是为了告知云使用者该服务并不是安全的。当再次执行resouce计划时Terraform并不会在原来基础上retry失败的provisioner，而是整个resource铲掉重新执行一边编排。

 

Terraform的出入参变量：

有些参数我们不想通过硬编码的方式写入到tf中，我们就会采用变量方式来搞定这种场景。

一般我们会把所有的变量都单独拿到一个tf文件里去声明，例如variables.tf，虽然不是必须要命名成variables.tf，但是我们约定俗成这么做。

Variables.tf内容如下：

variable "access_key" {}
variable "secret_key" {}
variable "region" {
  default = "us-east-1"
}

很好理解，region我们给了默认值。

在其他tf中引用方式如下：

provider "aws" {
  access_key = "${var.access_key}"
  secret_key = "${var.secret_key}"
  region     = "${var.region}"
}

也很理解，那么剩下的问题是如何在使用时设定这些变量？

方式一：命令参数设置

$ terraform apply -var 'access_key=foo' -var 'secret_key=bar'

方式二：默认参数文件

Terraform默认会加载terraform.tfvars or *.auto.tfvars的文件为初始化参数的文件，文件内容是键值对的方式：

access_key = "foo"
secret_key = "bar"

方式三：命令制定参数文件

如果不按照方式二的命名规则，而是自己自定义文件名，可以采用方式一和方式二结合的方式指定参数文件：

$ terraform apply -var-file="secret.tfvars" -var-file="production.tfvars"

方式四：操作用户的环境变量中去获取

Terraform会环境变量path中找TF_VAR_开头的变量并把后面的内容映射成自己的变量参数，本方法不推荐。

方式五：什么都不预配置，执行Terraform时遇到没有赋值的变量会在控制台给出提示让操作员直接输入。该方式不推荐，但是当输入密码等场景时从安全角度来说可以考虑使用。

 

除开String类型变量，Terraform还支持List和Map类型：

List的定义：

variable "cidrs" { type = "list" }

List的赋值：

cidrs = [ "10.0.0.0/16", "10.1.0.0/16" ]

Map的定义和赋值：

variable "amis" {
  type = "map"
  default = {
    "us-east-1" = "ami-b374d5a5"
    "us-west-2" = "ami-4b32be2b"
  }
}

对Map的使用时会调用Terraform的内部函数：

resource "aws_instance" "example" {
  ami           = "${lookup(var.amis, var.region)}"
  instance_type = "t2.micro"
}

Lookup就是从amis这个map变量中根据region这个变量去get。

 

 

学完Terraform的入参，Terraform的出参就变得很简单了。

把一次编排看成Oracle的一个存储过程，Terraform的出参就像是存过的产出，开发人员可以在编排时定义output出参来指定自己关心的内容，该内容会在任务执行的日志中高亮显示，而且在任务执行完毕后我们可以通过terrafomr output var_name的方式查看参数结果。

出参声明：

output "ip" {
  value = "${aws_eip.ip.public_ip}"
}

 

生产级应用我们往往将Terraform的state文件维护在云端或远程服务器，这样既可以保证高可用性，也可以方便多名编排人员共同维护。

需要添加以下配置：

terraform {
  backend "consul" {
    address = "demo.consul.io"
    path    = "getting-started-RANDOMSTRING"
    lock    = false
  }
}

这样在执行terraform init时就会在本地和remote端各维护一份状态文件。

 

Terraform在Iaas基础维护方面的侧重点，只是对云平台实例级别的管理，如果要对实例内部进行更复杂的编排需要配合ansible组件。