经过长时间实操验证,终于完成基于Gitlab的CI/CD实践,本次实践的坑位很多, 实操过程尽量接近最佳实践(不做hack, 不做骚操作),记录下来加深理解。
Rainbond 本身具有基于源码构建组件的能力,可以将多种编程语言的代码编译成 Docker 镜像,但是在持续集成的过程中,往往会需要对提交的代码进行静态检查、构建打包以及单元测试。之前由于 Rainbond 并没有 Pipeline 这种可编排的机制,所以用户往往只能通过集成外部的 CI ,如 Jenkins、Gitlab CI 等。这给开发者的使用增加了门槛。
在我们完成项目开发后,提交到git,当监听提交后,自动进行编译,并进行项目的部署,是不是一想就很爽,所以下面引入我们的主角 —— gitlab-CI,中文文档 。
在上一篇文章中,我们介绍了如何使用Docker搭建自己的GitLab代码托管平台。
Docker和Spring Boot是非常流行的组合,我们将利用GitLab CI的优势,并在应用程序服务器上自动构建,推送和运行Docker镜像。
借着公司代码库迁移到私有Gitlab的契机,我接下持续集成的工作,实现了对Python服务端代码的单元测试、静态代码分析和接口测试的持续集成。总体架构如下:
针对某个需要做CI/CD的项目,需要将代码库的该设置打开,并为其配置 gitlab-runner。
紧接上文,我们在服务器上下载并配置了gitlab-runner这个工具,并且在gitlab上项目的设置处看到亮起了绿灯:
在公司搭建内部 GitLab 平台后,前端活动项目从 SVN 迁移到 GitLab。本文介绍如何基于 GitLab CI/CD 实现自动化构建及发布。
GitLab CI/CD 是一个内置在 GitLab 中的工具,用于通过持续方法进行软件开发:
软件开发的连续方法基于自动执行脚本,以最大程度地减少在开发应用程序时引入错误的机会。从开发新代码到部署新代码,他们几乎不需要人工干预,甚至根本不需要干预。
来源丨 www.cnblogs.com/cjsblog/p/12256843.html
GitLab CI/CD 是一个内置在GitLab中的工具,用于通过持续方法进行软件开发:
开发团队在开发环境中完成软件开发,单元测试,测试通过,提交到代码版本管理库。运维团队把应用部署到测试环境,供QA团队测试,测试通过后部署生产环境。QA 团队 进行测试,测试通过后通知部署人员发布到生产环境。
以前代码更新之后,我们需要手动将代码拉到测试服务器上,运行验收通过之后,再在生产环境重新弄一遍,一两个服务还算轻松,如果涉及到的服务很多的话,每一个服务都需要这样来几遍,这是一个很头疼了,为了解决这个问题,我们引入了比较简单易懂的自动化部署工具,这也是gitlab自带的CI工具gitlab-runner,该工具解决了多环境多服务手动部署繁琐问题,用自动化脚本代替人工部署,我们不需要手动去部署单个服务,可以机械化的执行我们的部署过程。那么一个项目如何配置gitlab CI来实现自动部署呢,主要分两步(前提条件时已经又gitlab-runner服务了):
PS:基本的流程就是开发人员提交代码,自动构建,然后可以在ci服务器上访问,整个流程基本就是这样。
修改Runner的 /etc/gitlab-runner/config.toml文件,在其中的 [runner.docker]下增加:
https://blog.csdn.net/ygqygq2/article/details/85097857
OTA(Over-the-Air Technology)空中下载技术,具体参考此文介绍。
在软件工程里,持续集成(Continuous Integration, CI)是指这样的一种实践:在一天里多次将所有开发人员的代码合并到一个共享的主干里,每次合并都会触发持续集成服务器进行自动构建,这个过程包括了编译、单元测试、集成测试、质量分析等步骤,结果只有两个:成功或者失败。如果得到失败的结果,说明有人提交了不合格的代码,这就能及时发现问题。
持续集成是一种软件开发实践,即团队开发成员经常集成他们的工作,通常每个成员每天至少集成一次,也就意味着每天可能会发生多次集成。每次集成都通过自动化的构建(包括编译,发布,自动化测试)来验证,从而尽快地发现集成错误。许多团队发现这个过程可以大大减少集成的问题,让团队能够更快的开发内聚的软件。 看完这段话,估计还是有点懵。怎么理解呢?我是这样理解的: 软件集成是软件开发过程中的一个环节,这个环节的工作一般会包括以下流程:合并代码---->安装依赖---->编译---->测试---->发布。软件集成的工作一般会比较细碎繁琐,为了不影响开发效率,以前软件集成这个环节一般不会经常进行或者只会等到项目后期再进行。但是有些问题,如果等到后期才发现,解决问题的代价很大,有可能导致项目延期或者失败。因此,为了尽早发现软件集成错误,鼓励团队成员应该经常集成他们的工作,通常每个成员每天应该至少集成一次。这就是所说的持续集成。所以说,持续集成是一种软件开发实践。 软件集成的工作细碎繁琐,以前是由人工完成的。但是现在鼓励持续集成,那岂不是要累死人,还影响开发效率。所以,应该考虑将软件集成这个工作自动化,这就出现了所谓的持续集成系统。
源码地址:https://github.com/limingios/gitlabci-maven
用过 GitLab 的同学肯定也对 GitLab CI/CD 不陌生,GitLab CI/CD 是一个内置在 GitLab 中的工具,它可以帮助我们在每次代码推送时运行一系列脚本来构建、测试和验证代码的更改以及部署。
如果你用Gitlab作为Git仓库的话,使用它的CI/CD功能来实现自动化部署确实很不错!安装一个轻量级gitlab-runner,编写简单的.gitlab-ci.yml脚本文件即可实现。其实我们之前以及介绍过很多种自动化部署方案,比如Jenkins、Gogs+Drone、Gitlab CI/CD,我们可以发现一个共同点,这些方案都离不开Linux命令。所以说要想玩转自动化部署,还是得先玩转Linux命令!
CI/CD 是 Continuous Intergration/Continuous Deploy 的简称,翻译过来就是持续集成/持续部署。CD 也会被解释为持续交付(Continuous Delivery),但是对于软件工程师而言,最直接接触的应该是持续部署。
市场上持续集成工具众多,找到一个合适的工具并非易事,下面介绍了 21 个比较受欢迎的 CI 工具,并附上了下载链接。
打开 gitlab 项目 -> 设置 -> CI / CD -> Runners 设置,获取令牌
理解了上面的基本概念之后,有没有觉得少了些什么东西 —— 由谁来执行这些构建任务呢? 答案就是 GitLab Runner 了!
由于目前公司使用的gitlab,大部分项目使用的CICD是gitlab的CICD,少部分用的是jenkins,使用了gitlab-ci一段时间后感觉还不错,因此总结一下
本文将描述,在使用带有Core许可的GitLab中,它是如何将 Kubernetes 集群集成到GitLab CI/CD的进程里。在下面的例子中,我们会使用这个方法来集成Kubernetes。先来看看GitLab的官方支持文档以及我们自己的解决方案。
gitlab ci是在gitlab8.0之后自带的一个持续集成系统,中心思想是当每一次push到gitlab的时候,都会触发一次脚本执行,然后脚本的内容包括了测试、编译、部署等一系列自定义的内容。 gitlab ci的脚本执行,需要自定义安装对应的gitlab runner来执行,代码push之后,webhook检测到代码变化,就会触发gitlab ci,分配到各个runner来运行相应的脚本script。这些脚本有些是测试项目用的,有些是部署用的。
如果一个上点规模的公司,技术团队有什么值得一做的系统,那么发布系统算一个。 jenkins用的好好的,为什么要自己搞呢?总结下来,有下面几点原因:
通过前面的分享,我已经在自己的环境中安装了gitlab-runner和jenkins,我以前用的是脚本全自动部署,所有操作都是由shell执行器完成,并没有涉及docker执行器。然后今天我就分享下,对于gitlab-runner执行器的一点认识。
2019年2月13日更新*:本文的最初版本引起了很大的反响,大多数是正面的,有些则不是。争论的焦点在于我们在包含手动组件的环境中使用了“持续交付”这个术语。如果你所在的团队每天需要部署数百个版本,那么我们的框架可能不适合你。但是,如果你身一个像我们这样的受到严格监管的行业,例如财务行业,在这里版本控制更加严格,并且你希望充分利用功能分支、自动化集成、自动化部署和版本控制,那么这个解决方案可能对你同样有效。*
目的是通过一个示例应用程序对GitLab CI/CD进行友好的了解,该应用程序有助于入门,而无需阅读所有GitLab文档。
https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等;
网上有很多安装gitlab的方法,这里推荐使用docker安装,真的超级超级方便。 这里有一篇文章 docker安装配置gitlab详细过程 https://www.cnblogs.com/zuxing/articles/9329152.html 这里就不细说了。毕竟重点不是说怎么安装gitlab哈哈哈。
一、实践背景 CD,主要指持续部署。 在公司,我主要负责的持续集成和发布部署这块,目前现在有N百万用户,开发最多的时候有200人,每日上线部署次数应该是50~60次。 部分团队最近开始使用 sprin
看过这篇文章的朋友,会注意到我是在 Gitlab-Runner服务器上自动部署的站点,本次我们结合ssh部署到远程机器(将CI服务器和部署服务器分离,避免资源抢占)。
基于现代Web的应用程序通常都包含多种服务。例如,后端API和前端客户端。在规模扩大成为问题的大型项目中,服务也可以拆分为多个微服务。如何在这样的项目中组织源代码?一种解决方案是monorepo,即项目中所有源代码在同一个存储库中管理。还有一种是每个微服务分别创建一个存储库管理。
git工具文档说明:https://docs.gitlab.com/ee/ci/yaml/gitlab_ci_yaml.html
近十年来,持续集成(Continuous Integration,CI)和持续交付(Continuous Delivery,CD)领域都取得了很大的进步。DevOps 测试的兴起导致了对 CI/CD 工具的快速需求。现有的解决方案总是随着时间的推移而改进,大量新产品或新版本正在进入 QA 领域。当你手头有这么多选项时,选择正确的工具确实会有一点儿挑战。
该实践方案主要介绍微服务项目使用gitlab自带的GitLab Continuous Integration (CI) & Continuous Delivery (CD)功能,在gitlab提供的runner里面进行打包、测试、发布。
(1) 通过在项目根目录下配置**.gitlab-ci.yml**文件,可以控制ci流程的不同阶段,例如install/检查/编译/部署服务器。gitlab平台会扫描.gitlab-ci.yml文件,并据此处理ci流程
Gitlab的持续集成功能依赖于Gitlab Runner组件完成,gitlab runner作为Gitlab这个中控机的执行者,按照代码仓库里面.gitlab-ci.yaml文件里面预定义的任务job按照指定的顺序或并发的执行完成系列的编译、测试、部署等操作,也就是说只要按照.gitlab-ci.yaml的配置格式[1]将写好的.gitlab-ci.yml文件放在代码仓库内,待下一次代码提交commit的时候就会自动的触发仓库绑定的Gitlab Runner去按照.gitlab-ci.yml里面配置的指定的执行。
如果看过《基于docker-compose的Gitlab CI/CD实践&排坑指南》这篇文章的朋友,会注意到我是在 Gitlab-Runner服务器上自动部署的站点,本次我们结合ssh部署到远程机器(将CI服务器和部署服务器分离,避免资源抢占)。
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