现在这家单位的 CICD 比较的混乱，然后突发奇想，想改造下，于是就用pipeline做了一个简单的流水线，下面是关于它的一些介绍
写一个简单的流水线
大概就是这么个流程简单来说就是：拉代码---》编译---》打镜像---》推镜像---》部署到 k8s 中，下面的 pipeline 就是在这条主线上进行，根据情况进行增加
pipeline {
agent { label 'pdc&&jdk8' }
environment {
git_addr = "代码仓库地址"
git_auth = "拉代码时的认证ID"
pom_dir = "pom文件的目录位置（相对路径）"
server_name = "服务名"
namespace_name = "服务所在的命名空间"
img_domain = "镜像地址"
img_addr = "${img_domain}/cloudt-safe/${server_name}"
// cluster_name = "集群名"
}
stages {
stage('Clear dir') {
steps {
deleteDir()
}
}
stage('Pull server code and ops code') {
parallel {
stage('Pull server code') {
steps {
script {
checkout(
[
$class: 'GitSCM',
branches: [[name: '${Branch}']],
userRemoteConfigs: [[credentialsId: "${git_auth}", url: "${git_addr}"]]
]
)
}
}
}
stage('Pull ops code') {
steps {
script {
checkout(
[
$class: 'GitSCM',
branches: [[name: 'pipeline-0.0.1']], //拉取的构建脚本的分支
doGenerateSubmoduleConfigurations: false,
extensions: [[$class: 'RelativeTargetDirectory', relativeTargetDir: 'DEPLOYJAVA']], //DEPLOYJAVA: 把代码存放到此目录中
userRemoteConfigs: [[credentialsId: 'chenf-o', url: '构建脚本的仓库地址']]
]
)
}
}
}
}
}
stage('Set Env') {
steps {
script {
date_time = sh(script: "date +%Y%m%d%H%M", returnStdout: true).trim()
git_cm_id = sh(script: "git rev-parse --short HEAD", returnStdout: true).trim()
whole_img_addr = "${img_addr}:${date_time}_${git_cm_id}"
}
}
}
stage('Complie Code') {
steps {
script {
withMaven(maven: 'maven_latest_linux') {
sh "mvn -U package -am -amd -P${env_name} -pl ${pom_dir}"
}
}
}
}
stage('Build image') {
steps {
script {
dir("${env.WORKSPACE}/${pom_dir}") {
sh """
echo 'FROM 基础镜像地址' > Dockerfile //由于我这里进行了镜像的优化，只指定一个基础镜像地址即可，后面会详细的说明
"""
withCredentials([usernamePassword(credentialsId: 'faabc5e8-9587-4679-8c7e-54713ab5cd51', passwordVariable: 'img_pwd', usernameVariable: 'img_user')]) {
sh """
docker login -u ${img_user} -p ${img_pwd} ${img_domain}
docker build -t ${img_addr}:${date_time}_${git_cm_id} .
docker push ${whole_img_addr}
"""
}
}
}
}
}
stage('Deploy img to K8S') {
steps {
script {
dir('DEPLOYJAVA/deploy') {
//执行构建脚本
sh """
/usr/local/python3/bin/python3 deploy.py -n ${server_name} -s ${namespace_name} -i ${whole_img_addr} -c ${cluster_name}
"""
}
}
}
// 做了下判断如果上面脚本执行失败，会把上面阶段打的镜像删除掉
post {
failure {
sh "docker rmi -f ${whole_img_addr}"
}
}
}
stage('Clear somethings') {
steps {
script {
// 删除打的镜像
sh "docker rmi -f ${whole_img_addr}"
}
}
post {
success {
// 如果上面阶段执行成功，将把当前目录删掉
deleteDir()
}
}
}
}
}
优化构建镜像
上面的 pipeline 中有一条命令是生成Dockerfile的，在这里做了很多优化，虽然我的Dockerfile就写了一个FROM，但是在这之后又会执行一系列的操作，下面我们对比下没有做优化的Dockerfile
未优化
FROM 基础镜像地址
RUN mkdir xxxxx
COPY *.jar /usr/app/app.jar
ENTRYPOINT java -jar app.jar
优化后的
FROM 基础镜像地址
优化后的Dockerfile就这一行就完了。。。。。 下面简单介绍下这个ONBUILD
ONBUILD 可以这样理解，就比如我们这里使用的镜像，是基于 java 语言做的一个镜像，这个镜像有两部分，一个是包含 JDK 的基础镜像 A，另一个是包含 jar 包的镜像 B，关系是先有 A 再有 B，也就是说 B 依赖于 A。
假设一个完整的基于 Java 的 CICD 场景，我们需要拉代码，编译，打镜像，推镜像，更新 pod 这一系列的步骤，而在打镜像这个过程中，我们需要把编译后的产物 jar 包 COPY 到基础镜像中，这就造成了，我们还得写一个 Dockerfile，用来 COPY jar 包，就像下面这个样子：
FROM jdk基础镜像
COPY xxx.jar /usr/bin/app.jar
ENTRYPOINT java -jar app.jar
这样看起来也还好，基本上三行就解决了，但是能用一行就解决为什么要用三行呢？
FROM jdk基础镜像
ONBUILD COPY target/*.jar /usr/bin/app.jar
CMD ["/start.sh"]
打成一个镜像，比如镜像名是：java-service:jdk1.8，在打镜像的时候，ONBUILD后面的在本地打镜像的过程中不会执行，而是在下次引用时执行的
FROM java-service:jdk1.8
只需要这一行就可以了，并且这样看起来更加简洁，pipeline看起来也很规范，这样的话，我们每一个 java 的服务都可以使用这一行 Dockerfile 了。
使用凭据
有时候使用 docker 进行 push 镜像时需要进行认证，如果我们直接在 pipeline 里写的话不太安全，所以得进行脱敏，这样的话我们就需要用到凭据了，添加凭据也是非常简单，由于我们只是保存我们的用户名和密码，所以用Username with password类型的凭据就可以了，如下所示
比如说：拉取 git 仓库的代码需要用到，然后这里就添加一个凭据，对应与 pipeline 里的下面这段内容：
stage('Pull server code') {
steps {
script {
checkout(
[
$class: 'GitSCM',
branches: [[name: '${Branch}']],
userRemoteConfigs: [[credentialsId: "${git_auth}", url: "${git_addr}"]]
]
)
}
}
}
这里的变量${git_auth}就是添加凭据时设置的ID，如果不设置ID会随机生成一个ID
然后docker push时会需要进行认证，也需要添加凭据，添加方式和上面是一样的，不过我们可以用 pipeline 的语法来生成一个，方式如下：
点击Pipeline Syntax
选择withCredentials: Bind credentials to variables
然后和之前添加的凭据进行绑定，这里选择类型为：Username and password (separated)
设置用户名和密码的变量名，然后选择刚才添加好的凭据
点击生成即可，就是上面 pipeline 里的下面这段:
withCredentials([usernamePassword(credentialsId: 'faabc5e8-9587-4679-8c7e-54713ab5cd51', passwordVariable: 'img_pwd', usernameVariable: 'img_user')]) {
sh """
docker login -u ${img_user} -p ${img_pwd} ${img_domain}
docker build -t ${img_addr}:${date_time}_${git_cm_id} .
docker push ${whole_img_addr}
"""
}
credentialsId: 这个 ID 就是随机生成的 ID
执行脚本进行更新镜像
这里是使用 python 写了一个小脚本，来调用 kubernetes 的接口做了一个patch的操作完成的。先来看下此脚本的目录结构
核心代码：deploy.py
核心文件：config.yaml 存放的是 kubeconfig 文件，用于和 kubernetes 的认证
下面贴一下deploy.py的脚本内容，可以参考下：
import os
import argparse
from kubernetes import client, config
class deployServer:
def __init__(self, kubeconfig):
self.kubeconfig = kubeconfig
config.kube_config.load_kube_config(config_file=self.kubeconfig)
self._AppsV1Api = client.AppsV1Api()
self._CoreV1Api = client.CoreV1Api()
self._ExtensionsV1beta1Api = client.ExtensionsV1beta1Api()
def deploy_deploy(self, deploy_namespace, deploy_name, deploy_img=None, deploy_which=1):
try:
old_deploy = self._AppsV1Api.read_namespaced_deployment(
name=deploy_name,
namespace=deploy_namespace,
)
old_deploy_container = old_deploy.spec.template.spec.containers
pod_num = len(old_deploy_container)
if deploy_which == 1:
pod_name = old_deploy_container[0].name
old_img = old_deploy_container[0].image
print("获取上一个版本的信息\n")
print("当前Deployment有 {} 个pod, 为: {}\n".format(pod_num, pod_name))
print("上一个版本的镜像地址为: {}\n".format(old_img))
print("此次构建的镜像地址为: {}\n".format(deploy_img))
print("正在替换当前服务的镜像地址....\n")
old_deploy_container[deploy_which - 1].image = deploy_img
else:
print("只支持替换一个镜像地址")
exit(-1)
new_deploy = self._AppsV1Api.patch_namespaced_deployment(
name=deploy_name,
namespace=deploy_namespace,
body=old_deploy
)
print("镜像地址已经替换完成\n")
return new_deploy
except Exception as e:
print(e)
def run():
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('-n', '--name', help="构建的服务名")
parser.add_argument('-s', '--namespace', help="要构建的服务所处在的命名空间")
parser.add_argument('-i', '--img', help="此次构建的镜像地址")
parser.add_argument('-c', '--cluster',
help="rancher中当前服务所处的集群名称")
args = parser.parse_args()
if not os.path.exists('../config/' + args.cluster):
print("当前集群名未设置或名称不正确: {}".format(args.cluster), 'red')
exit(-1)
else:
kubeconfig_file = '../config/' + args.cluster + '/' + 'config.yaml'
if os.path.exists(kubeconfig_file):
cli = deployServer(kubeconfig_file)
cli.deploy_deploy(
deploy_namespace=args.namespace,
deploy_name=args.name,
deploy_img=args.img
)
else:
print("当前集群的kubeconfig不存在，请进行配置，位置为{}下的config.yaml.(注意： config.yaml名称写死，不需要改到)".format(args.cluster),
'red')
exit(-1)
if __name__ == '__main__':
run()
写的比较简单，没有难懂的地方，关键的地方是：
new_deploy = self._AppsV1Api.patch_namespaced_deployment(
name=deploy_name,
namespace=deploy_namespace,
body=old_deploy
)
这一句是执行的 patch 操作，把替换好新的镜像地址的内容进行 patch。
然后就是执行就可以了。
其他
这里有一个需要注意的地方是pipeline里加了一个异常捕获,如下所示：
post {
success {
// 如果上面阶段执行成功，将把当前目录删掉
deleteDir()
}
}
生命式的 pipeline 和脚本式的 pipeline 的异常捕获的写法是有区别的，声明式写法是用的post来进行判断，比较简单，可以参考下官方文档
另外还有一个地方使用了并行执行，同时拉了服务的代码，和构建脚本的代码，这样可以提高执行整个流水线的速度，如下所示：
parallel {
stage('Pull server code') {
steps {
script {
checkout(
[
$class: 'GitSCM',
branches: [[name: '${Branch}']],
userRemoteConfigs: [[credentialsId: "${git_auth}", url: "${git_addr}"]]
]
)
}
}
}
stage('Pull ops code') {
steps {
script {
checkout(
[
$class: 'GitSCM',
branches: [[name: 'pipeline-0.0.1']], //拉取的构建脚本的分支
doGenerateSubmoduleConfigurations: false,
extensions: [[$class: 'RelativeTargetDirectory', relativeTargetDir: 'DEPLOYJAVA']], //DEPLOYJAVA: 把代码存放到此目录中
userRemoteConfigs: [[credentialsId: 'chenf-o', url: '构建脚本的仓库地址']]
]
)
}
}
}
}
嗯，情况就是这么个情况，一个简简单单的流水线就完成了，如果想快速使用流水线完成 CICD，可以参考下这篇文章。
