0x01 背景——云计算中脚本化困境

作为云基础设施管理中，大量需要跟文件系统、容器等相关的操作，这些操作实现通常用脚本来实现。
现在探讨下，这些脚本为什么一定要用脚本语言来实现，以及目前实现中的常见的问题。

常见的两个场景：安装与升级。
安装过程的特点是，涉及大量的文件拷贝、服务启停、配置文件更新。升级的过程也类似，升级过程还要考虑热升级过程中对业务的影响，相对更加复杂。

另外一个特点是对内的，这两种运维性质的操作是一种通用的机制类活动，所有参与到一个产品中的团队和服务都要考虑，但各种业务服务可能有不同的操作，所以要求这种机制具备足够的扩展性和灵活性。

所以这种特点要求此类活动，有通用机制+扩展插件组成。通用机制有专门的团队提供和维护，扩展性插件由各业务自己负责。

而扩展性的插件可以如下的实现方式：

1. 直接使用脚本，也是目前大规模使用的。
2. 使用某种DSL实现。
3. 使用二进制，即各业务提供自己的二进制，由框架在合适的时机调用。

先分析下第3种的问题。第3种一般来说没什么可挑剔的。但对使用的语言的要求，要求它足够高效率，而且容易移植到其他的Linux环境中。如果放在云环境下，似乎很难找到合适的。大家一开始想到的就是Go语言，但Go编译后的二进制体积过大。升级又通常要求多个版本共存，对存储有很大的压力，直接使用Go语言有点尴尬。

使用脚本呢？目前在用的，但也有一些问题。最常用的脚本语言是Bash Shell，这种语言少量的代码还可以维护，代码量大了之后，就会遇到很问题。

1. 语法过于灵活，跟常用的Go这种语言相比，上手容易，写出稳健的代码比较难。
2. 坑很多。即使用了shellcheck工具，也很难发现所有问题。
3. 处理yaml/json/ini这种配置文件比较麻烦，需要借助jq/yq这种工具。

那么自然想到使用Python语言。但Python也有自己的问题。

1. pypi上的软件包需要rpm化，才能统一管理，依赖某个库，就要先把库打到整包中才能使用，打包比较繁琐。
2. rpm包容易产生依赖地狱，可能与OS强相关的一些库冲突。

假如能将Go直接作为一种脚本执行，是不是就可以完美解决其他脚本语言的问题了呢。
一种直接的想法，是将Go直接集成到运行环境中，go run就可以了，但go run有一个编译过程，有时候很慢，这点生产环境下肯定不行。

0x02 Go 脚本化的可能性

从社区中了解到了https://github.com/traefik/yaegi这个项目。基本的使用方法可以从官方文档中看到，不用额外的实验也知道初步看是具备以下能力：

1. 可以直接解释执行一个只引用了标准库的.go文件。
2. 也可以作为module引用到一个项目中，动态解释了执行Go语句。

先不说项目本身的稳定性，但距离一个真正可用的脚本化语言还有以下疑问：

1. 能否快捷的引用其他的第三方库，比如yaml的读写。
2. 能否建立一个定制化的公共库，如日志、事务等。

它是通过如下方式引用的引用标准库：

1. 将所有标准库的代码中导出的函数整理在了stdlib目录下。
2. 然后将通过Symbols map保存这些导出函数、类型的反射对象。

func init() {Symbols["runtime/runtime"] = map[string]reflect.Value{// function, constant and variable definitions"BlockProfile":            reflect.ValueOf(runtime.BlockProfile),...}
}

不难猜出，它是通过这样的方式实现脚本中的动态调用标准库函数。

先来实验下yaml读写。demo示例见https://github.com/go-yaml/yaml/tree/v3，由于提前看了下yaegi的实验，看起来它是支持加载其他库的，只要它能在GOPATH下找到这些源码。

将readme中的demo保存下，直接使用yaegi运行。

run: demo.go:7:2: import "gopkg.in/yaml.v3" error: package location /mnt/data/code/lean/go not in GOPATH

直接报了错。

按照要求的路径，将yaml.v3 git clone到指定的路径 $GOPATH/src/gopkg.in/yaml.v3下，再次运行，成功了，跟直接使用go运行它没区别。

$ yaegi run demo.go
--- t:
{Easy {2 [3 4]}}...

同时也尝试了将go可执行文件重命名，unset掉GOROOT，也能正常地运行这个demo.go文件，说明真的可以完全无go工具链执行.go文件了。

0x03 初步的分析结论

yaegi的能力非常强大，可以满足基本的脚本化要求。而且可以引入第3方库，当然前提是这些三方库没有过于复杂的依赖关系。有了这样基本的能力，其他的规范化的日志、文件事务这些都不是问题。

当然考虑实际工程化的需求，yaegi还有一些可优化和不确定的地方：

1. 支持将那些三方库预编译到yaegi中。yaegi本身就具备的能力，稍微扩展下就行了。
2. 能支持指定多个源码文件，执行其中的main函数。这个不支持问题也不大，强制使用方把其他依赖的放到GOPATH下就行了。
3. 不确定复杂一些的脚本在运行的时候解析过程是否耗时较长。

yaegi本身的稳定性应该不错，大概看了下，基本上利用Go本身的ast解析能力，主要部分是实现了一个interpeter，具体的分析还结合实现和项目的issue进行分析。