摘要

万万没想到，最近的一个任务居然在一周没有解决，弄得周六在家忙了一天，还没完成，直到周日早上灵光一闪，才完成了。坦白讲，我已经好久没有过这种体验了，被一个技术问题困扰了好几天，如此这般茫然失措，不过好在最后问题解决了。虽然这个任务可能你不会遇到特别相似的，但是我还是想把问题的解决过程分享给大家，顺便聊聊如何解决技术问题。

问题背景

需要将一个开源的python项目接入到公司的微服务体系(主要是java)中。开源的项目下文统称opa。
opa项目底层依赖一些c++库，比如openImageIO。

问题分析

接到这个任务时，其实我是比较慌的，时间比较紧张，差不多一周的时间就得完成。结合自身的情况，评估这项任务还是存在一些挑战。主要在于

我已经几年没有写过python代码，c++了，比较陌生。
缺乏构建复杂docker image的经验
没有接入python语言到微服务体系的经验
独自作战，没有可咨询的对象

首先我将这项任务做了一些拆解，并评估了下难度,满分5星

搭建python开发环境，需要在本地跑起个opa项目，进行开发，调试。 ***
将opa项目改造成为一个web项目，提供restful接口。**
将服务注册到服务中心 *
提供java client给外部调用 *
build docker image,将服务部署到k8s上。 ***

万万没想到，这个任务在解决过程居然遇到这么多的问题

解决过程

将`opa`项目改造成为一个web项目

这个任务一开始评估困难指数3星，实际发现虽然有一定难度，但是借助搜索引擎就能完成，综合指数2星吧，实际花费时间1d

IDE: pycharm
环境: py2/py3
包构建: pip

遇到的问题主要有

python2,python3的问题
开发环境安装的是py3,opa project是py2项目，所以借助工具转换了下
python转python3

包版本问题

这个对于我这个写java来说，python的包管理简直是扯淡了，用震惊形容毫不过分。
槽点

没有项目依赖包的文件
包不用指定版本

不过因为这个项目引入的包不多，我没有过多纠结这点，就单个单个的安装起来了。如果是正儿八经的需要维护的项目，python现在也有了，有需要的移步
包管理工具了

将`opa`项目改造成为一个web项目

这个任务完成的比预期快，使用flask包，借助flask 教程
实际花费一天就搞定了

将服务注册到服务中心 && 提供java client给外部调用

这块内容问题不大，纯体力活，轻车熟路，一天解决

build docker image,将服务部署到k8s上

这一步一开始评估3星，没想到真的折磨到我了，花了两个工作日都没有解决。弄到周末才解决。遇到的问题10+，凭一些笔记记录了下一些

1.pip install 时发现没有某个包的版本，版本提升，然后需要python3,其实环境是python2
https://xbuba.com/questions/56970211

最后通过指定版本解决

pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple  numpy==1.16.4

2.网络的问题

这个问题折磨的我痛不欲生，欲哭无泪。因为需要验证构建是否正确，要反复的build image,每次install 各种package, pip install
python包，需要半小时才完成的了。在家连vpn，网络更加慢，时间更长，这让我无数次拷问自己，都2019年了，我居然还在被网络带宽困扰，人活着的意义到底是为了什么，我为什么要把我美好的人生浪费在这里。

这个问题主要通过3方面解决

- docker multi stage build

  构建多个docker base镜像，然后from base镜像，这样可以减少image的构建时间

-  更改下载软件的地址源

   比如apt,yum的,pip 的。

- 将另外一些需要wget的包下载下来，扔到内网，访问内网地址

3.docker image 构建的from
需要构建基于公司内部的java base image,以及python 项目的base image。
一开始想当然的

FROM opa.image
FROM company.image

事实上docker只能从一个base继承，第一个FROM 会被忽略掉。所以需要使用多阶段构建，将前一层的内容copy到新的一层
详情可参考multi-stage build

4.c++ 动态链接库的问题

多阶段构建时候，将opaimage 内容copy过来时，执行bin/时报错。缺少c++的库。c++的库需要make到内核的，直接copy文件没有用。

5.ubuntu,centos 的问题
公司的镜像都是基于centos系统,开源的基于ubuntu的,语法上有些不兼容。

终极解决

困扰我最大的问题就是docker image的问题构建问题，如何基于两个base image，构建一个能允许c++,python,java的 docker container。最后问题的解决来自于一觉醒来的灵光一闪。
项目需要的环境大致如下图

前期我一直纠结于各种问题

ubuntu,centos
各种包install出错的问题
包版本的问题
c++ 库make install
网络下载问题

这么多的问题交织在一起，头脑不清晰。
困扰我最大的问题就是docker image的问题构建问题，如何基于两个base image，构建一个能允许c++,python,java的 docker container。最后问题的解决来自于一觉醒来的灵光一闪。

因为对于我，主要难点是在于原有项目的docker image构建，而公司里面的镜像和这次新加的代码，主要就是java运行时环境，
jar 包的run，以及pip install 几个python包，这些都比较简单。

所以换了一个思路，不再基于公司的image的centos环境，而是基于opa的image,这样可以不动原来的image。相当于把那些我不熟悉的东西全都屏蔽了。

构建一个base image

FROM company.image AS builder
// 将环境基于原来的image
FROM base.image
// copy java环境到image
COPY --from=builder         /usr/lib/jvm/jdk1.8.0_172 /usr/lib/jvm/jdk1.8.0_172

然后在base image基础上构建python环境。最后问题解决。

总结

在解决这个问题的过程中，我总结一个一些基本的原则，可能会帮助到你解决问题

了解自己的技术水平，把握节奏
在开始解决任务时，评估好难点，在解决过程中不断与预估时间对比，超出了预期，需要及时调整，
牢牢掌握住任务的节奏，确保一切都在可控之中。
分清问题主次
对问题分类，区分出来哪些是必须要解决的，哪些是可以忽略的。
你可能会遇到很多问题，这些问题深究下去又会引发很多的问题，如此深度遍历，会导致任务延期，有深深的挫败感。
只解决必须解决的问题，不是必须的但是你有兴趣的问题，记录下来，后续深究。
分而治之
你解决的任务可能别人都没做过，网络上也找不到答案。需要将任务拆散，将有很多背景的复杂问题抽象出来，简单化，去咨询有过相关经验的人，可以使得沟通更有效率，解决问题的速度更快

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