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结合k8s和pipeline流水线,并通过k8s接口镜像升级

结合k8s和pipeline流水线,并通过k8s接口镜像升级

作者: 马小莫QAQ | 来源:发表于2021-01-28 22:39 被阅读0次

    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 的语法来生成一个句子,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()
    

    写得比较简单,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。

    作者:fei
    链接:https://juejin.cn/post/6922388073456074766
    来源:掘金

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