本次cicd的流水线是解决python的flask自动部署到lambda，实现通过apigateway访问flask接口。
Gitlab CI/CD流水线搭建
git runner部署
参考文档：https://www.cnblogs.com/eastpig/p/12721130.html
本次git runner使用的是docker部署的，直接上命令
1.启动docker容器：
docker run -d --name tzq_gitlab_runner --restart always -v /srv/gitlab-runner/config:/etc/gitlab-runner -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock --net=host gitlab/gitlab-runner:latest
2.进入容器注册runner
docker exec -it tzq_gitlab_runner /bin/bash
gitlab-runner register
3.在gitlab上获取tocken
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4.给runner取个名字和tag和runner的执行者和一个默认镜像
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5.修改配置文件（可不操作）
打开/srv/gitlab-runner/config/config.toml文件，找到你对应的runner实例配置
找到并修改为：volumes = ["/cache","/var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock"]
pull_policy = "if-not-present"
然后重启runner，
docker restart gitlab-runner
6.gitlab上修改runner配置
这一步主要是忽视runner tag的影响，不然会导致pipline流水线一直处于pengding状态
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Lambda环境搭建
创建具有flask的lambda代码，创建过程略，附上需要注意的地方，第三方模块包使用的层来提供的
附上flask主函数代码（这里只是一个demo）：注意引入了一个awsgi的包
import awsgi
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def index():
return {'msg': 'inde'}
@app.route('/hello', methods=['GET'])
def hello_get():
return {'msg': 'get method'}
@app.route('/hello', methods=['POST'])
def hello_post():
return {'msg': 'post method'}
def lambda_handler(event, context):
return awsgi.response(app, event, context)
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ApiGateway部署
通过apigateway将lambda接口暴露出去
1.创建REST的apigateway
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2.自定义api名称，创建api
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3.创建资源
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4.配置为代理资源proxy模式，这种模式的好处，可以模糊匹配你flask里面的所有路由，就不需要再繁琐的一个一个在api里面加了
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5.绑定后端的lambda函数
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6.部署api并给阶段命名
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通过上面的URL后面加上你自己方法，就可以愉快的玩耍了
gitlab pipline
这次流水线编写的比较简单，只是简单实现了把代码部署到lambda上，后续会加上单元测试相关的类容
image: public.ecr.aws/sam/build-python3.8
stages:
- deploy
deploy_job:
stage: deploy
script:
- zip -r ./lambda.zip ./*
- aws lambda update-function-code --function-name query_db --zip-file fileb://lambda.zip
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