GitLab Community Edition是一个自托管的Git存储库提供程序，具有帮助项目管理和软件开发的附加功能。GitLab提供的最有价值的功能之一是内置的持续集成和交付工具GitLab CI。
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：
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git工具文档说明：https://docs.gitlab.com/ee/ci/yaml/gitlab_ci_yaml.html
[TOC] 0x00 简述 Q:什么是.gitlab-ci.yaml?它有什么作用? 答：gitlab-ci全称是gitlab continuous integration的意思就是持续集成;gitl
GitLab-Runner 是配合 GitLab-CI 进行使用的。一般地，GitLab里面的每一个工程都会定义一个属于这个工程的软件集成脚本，用来自动化地完成一些软件集成工作。当这个工程的仓库代码发生变动时，比如有人 push 了代码，GitLab 就会将这个变动通知 GitLab-CI。这时 GitLab-CI 会找出与这个工程相关联的Runner，并通知这些Runner把代码更新到本地并执行预定义好的执行脚本。
使用在每个项目中调用的YAML文件配置GitLab CI / CD 管道.gitlab-ci.yml。
本文档用于描述 .gitlab-ci.yml 语法，.gitlab-ci.yml 文件被用来管理项目的 runner 任务。如果想要快速的了解GitLab CI ，可查看快速引导。 从 7.12 版本开始，GitLab CI 使用YAML文件 (.gitlab-ci.yml) 来管理项目配置。该文件存放于项目仓库的根目录，它定义该项目如何构建。
效率，是所有互联网公司追求的。新服务/产品上线之时，往往是全团队最紧张的时刻。一旦出现异常情况，大家熬通宵全网替换程序，一旦出现异常情况还得全部回滚。然后开发人员白天紧急改 bug，又到深夜来找运维升级。可以说是苦不堪言。
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。
GitLab是一个开源的用于仓库管理的项目，和GitHub一样是使用Git作为代码管理工具。
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。
GitLab当前不支持在构建环境（运行GitLab Runner的环境）中管理SSH密钥的内置支持。
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。
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。
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
随着应用程序及其存储库结构的复杂性增加，存储库中.gitlab-ci.yml文件变得难以管理。对于越来越流行的“ monorepo ”模式，此问题尤其重要，在该模式下，团队将用于多个相关服务的代码保存在一个存储库中。当前，当使用这种模式时，开发人员都使用同一.gitlab-ci.yml文件来为不同的应用程序组件触发不同的自动化过程，这可能会导致合并冲突和生产率下降，而团队则在等待管道“其一部分”的运行和完成。
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：
Gitlab 官方也意识到这个问题，提供了公共脚本仓库的概念，可在项目里引用其他项目里的脚本。因此我将脚本中的大部分公共内容统一放到了一个公共脚本仓库：gitlab-cicd-template。实际使用时很方便，只需在项目里导入脚本后，传递参数即可。
GitLab的CI/CD的具体内容是由.gitlab-ci.yml文件定义的, 一个在GitLab的项目,项目根目录只有有.gitlab-ci.yml文件,并且配置了Runner,那么每次提交代码 都会触发CI的pipline .gitlab-ci.yml文件是告诉GitLab的runner去做什么在每次触发后,runner默认有三个阶段, build,test,deploy,你不必每次编写都使用三个阶段,如果一个阶段没有任务,可以直接忽略它 因为.gitlab-ci.yml是存在于项目中的,所有可以进行版本,分支控制,不同的分支,不同的版本可以有不同.gitlab-ci.yml内容 不用的任务
从7.12版本开始，GitLab CI使用YAML文件(.gitlab-ci.yml)来管理项目配置。该文件存放于项目仓库的根目录，它定义该项目如何构建。
CI/CD 是持续集成(Continuous Integration)和持续部署(Continuous Delivery/Deployment)的缩写。
持续集成(CONTINUOUS INTEGRATION)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。
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。
(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
[TOC] 0x00 前言简述 CI/CD介绍 Q：我们常说的CI/CD是什么? CI 为 Continuous Integration 的缩写持续集成，可以理解为代码变动提交后，自动执行代码编译、代
在日常工作中，经常会遇到这样一种场景：需要在 GItLab CI Job 中进行 Git Push 操作，将修改或构建好的代码推送到远端 Git 代码仓库当中。这是一个十分常见操作，本篇文章将会提供一个最简单且实用的方法来实现这个场景，希望对您有所帮助。
持续集成（CI）是在将代码合并到master分支之前自动进行代码构建和测试的实践。这使开发人员可以及早的发现错误和频繁地合并代码，同时降低了将新错误引入主源代码存储库的风险。
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。
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。
[TOC] 0x00 前言简述 Q：我们常说的CI/CD是什么？ CI 为 Continuous Integration 的缩写持续集成，可以理解为代码变动提交后，自动执行代码编译、代码打包、代码测试
持续集成（简称CI）指的是在代码提交的过程中持续地进行代码的集成、构建和自动化测试；借助CI工具，可以在代码提交的过程中通过单元测试等方式尽早地发现引入的问题。一般项目中，我们可以借助持续集成达到质量前移的目的。
日常开发中，相信大家已经做了很多的自动化运维环境，用的最多的想必就是利用Jenkins实现代码提交到自动化测试再到自动化打包，部署全流水线 Jenkins在devops担任了很重要的角色，但是另一方面相信目前大家的代码版本管理大多都是交给git来管理，在企业私有部署的大背景下，Gitlab由于丰富的插件和细粒度更高的权限控制被大家所采用。 如果只是把Gitlab作为代码版本管理，那就大大浪费他的附加价值，在Gitlab中自带CICD功能，此功能就可完全代替Jenkins，这样一来，我们就不必维护多套系统，简化开发到运维的复杂度 实践 由于gitlab资源消耗严重，本地没有搭建，所以使用gitlab官方
持续集成，让很多开发团队又 「 爱 」 又 「 恨 」 。爱，在于整个流程对项目的交付价值大有裨益，尽最大可能地减少不必要的加班；恨，在于成本过大，部署的困难、工程文化的隔阂。 首先看下，持续集成，
用过GitLab CI/CD的同学都知道，GitLab CI/CD流水线的编写离不开官方提供的关键词。所有业务逻辑的实现都离不开他们。比如要规定一个作业在develop分支下运行，就可以使用when关键词来是实现。如下
如果needs:设置为指向因only/except规则而未实例化的作业，或者不存在，则创建管道时会出现YAML错误。
yum install -y curl openssh-server openssh-clients postfix cronie policycoreutils-Python
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。
首先将本节所用到的代码库从 Github 上获得：cnych/gitlab-ci-k8s-demo，可以在 Gitlab 上新建一个项目导入该仓库，当然也可以新建一个空白的仓库，然后将 Github 上面的项目 Clone 到本地后，更改远程仓库地址即可：
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)：
经常的将代码发布并部署到类生产环境中测试，快速的检索问题所在，防止代码偏离，采用GitlabRunner来作为CI服务器。 1.搭建GitlabRunner的CI服务器： 1.1使用docker-compose.yml文件构建一个GitlabRunner的容器（基于Dockerfile在原生的GitlabRunner安装docker、ddocker-compose，jdk、maven）。 1.2将宿主机的Docker和GitlabRunner容器的Docker映射到一起。 1.3在GitRunner容器中执行gilab-runner register命令，绑定gitlab仓库 1.3.1仓库地址 1.3.2仓库token 1.3.3仓库描述… 2.Gitlab仓库中查看： 查看已经绑定好的Runner，修改当前Runner，设置为眉头tag标签，依旧执行 3.IDEA开发环境 编写.gitlab-ci.yml文件，指定GitlabRunner容器需要执行脚本
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。
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在传统软件的开发中，代码的集成工作通常是在所有人都将工作完成后在项目即将结束进行时，而这往往会花费大量的时间和精力。而持续集成是一种将集成阶段放在软件开发阶段的做法，以便更加有规律地构建，测试和集成代码。
GitLab CI/CD 是一个简洁好用的的持续集成/持续交付的框架。通过为你的项目配置一个或者多个 GitLab Runner，然后撰写一个 .gitlab-ci.yml，你就可以很方便地利用 GitLab CI/CD 来为你的项目引入持续集成/交付的功能。
使用sonarQube + gitlab-runner实现代码提交到gitlab仓储，触发gitlab-ci，通过gitlab-runner执行带有sonarQube代码审核执行脚本的gitlab-ci.yml文件，完成整个代码自动化规范检查操作。
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：
介绍如何在Linux系统使用Docker安装Gitlab、Gitlab-Runner并实现项目的CICD
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