标签：步骤 集合 dso 写法 影响 连续 方向 lin print
DevOps定义（来自维基百科）： DevOps（Development和Operations的组合词）是一种重视“软件开发人员（Dev）”和“IT运维技术人员（Ops）”之间沟通合作的文化、运动或惯例。透过自动化“软件交付”和“架构变更”的流程，来使得构建、测试、发布软件能够更加地快捷、频繁和可靠。
公司技术部目前几百人左右吧，但是整个技术栈还是比较落后的，尤其是DevOps、容器这一块，需要将全线打通，当时进来也主要是负责DevOps这一块的工作，应该说也是没怎么做好，其中也走了不少弯路，下面主要是自己踩过的坑吧。
主要还是基于jenkins里面构建一个自由风格的软件项目，当时参考的是阿里的codepipeline，就是对jenkins封装一层，包括创建job、立即构建、获取构建进度等都进行封装，并将需要的东西进行存库，没有想到码代码的时候，一堆的坑，比如： 1.连续点击立即构建，jenkins是不按顺序返回的，（分布式锁解决） 2.跨域调用，csrf，这个还好，不过容易把jenkins搞的无法登录（注意配置，具体可以点击这里） 3.创建job的时候只支持xml格式，还要转换一下，超级坑（xstream强行转换） 4.docker构建的时候，需要挂载宿主机的docker（想过用远程的，但效率不高） 5.数据库与jenkins的job一致性问题，任务创建失败，批量删除太慢（目前没想好怎么解决） 6.由于使用了数据库，需要检测job是否构建完成，为了自定义参数，我们自写了个通知插件，将构建状态返回到kafka，然后管理平台在进行消息处理。
完成了以上的东西，不过由于太过于简单，导致只能进行单条线的CICD，而且CI仅仅实现了打包，没有将CD的过程一同串行起来。简单来说就是，用户点击了构建只是能够打出一个镜像，但是如果要部署到kubernetes，还是需要在应用里手动更换一下镜像版本。总体而言，这个版本的jenkins我们使用的还是单点的，不足以支撑构建量比较大的情况，甚至如果当前服务挂了，断网了，整一块的构建功能都不能用。
<project>
<actions/>
<description>xxx</description>
<properties>
<hudson.model.ParametersDefinitionProperty>
<parameterDefinitions>
<hudson.model.TextParameterDefinition>
<name>buildParam</name>
<defaultValue>v1</defaultValue>
</hudson.model.TextParameterDefinition>
<hudson.model.TextParameterDefinition>
<name>codeBranch</name>
<defaultValue>master</defaultValue>
</hudson.model.TextParameterDefinition>
</parameterDefinitions>
</hudson.model.ParametersDefinitionProperty>
</properties>
<scm class="hudson.plugins.git.GitSCM">
<configVersion>2</configVersion>
<userRemoteConfigs>
<hudson.plugins.git.UserRemoteConfig>
<url>http://xxxxx.git</url>
<credentialsId>002367566a4eb4bb016a4eb723550054</credentialsId>
</hudson.plugins.git.UserRemoteConfig>
</userRemoteConfigs>
<branches>
<hudson.plugins.git.BranchSpec>
<name>${codeBranch}</name>
</hudson.plugins.git.BranchSpec>
</branches>
<doGenerateSubmoduleConfigurations>false</doGenerateSubmoduleConfigurations>
<extensions/>
</scm>
<builders>
<hudson.tasks.Shell>
<command>ls</command>
</hudson.tasks.Shell>
<hudson.tasks.Maven>
<targets>clean package install -Dmaven.test.skip=true</targets>
<mavenName>mvn3.5.4</mavenName>
</hudson.tasks.Maven>
<com.cloudbees.dockerpublish.DockerBuilder>
<server>
<uri>unix:///var/run/docker.sock</uri>
</server>
<registry>
<url>http://xxxx</url>
</registry>
<repoName>xxx/xx</repoName>
<forcePull>true</forcePull>
<dockerfilePath>Dockerfile</dockerfilePath>
<repoTag>${buildParam}</repoTag>
<skipTagLatest>true</skipTagLatest>
</com.cloudbees.dockerpublish.DockerBuilder>
</builders>
<publishers>
<com.xxxx.notifications.Notifier/>
</publishers>
</project>上面的过程也仍然没有没住DevOps的流程，人工干预的东西依旧很多，由于上级急需产出，所以只能将就着继续下去。我们将构建、部署每个当做一个小块，一个CICD的过程可以选择构建、部署，花了很大的精力，完成了串行化的别样的CICD。 以下图为例，整个流程的底层为：paas平台-jenkins-kakfa-管理平台（选择cicd的下一步）-kafka-cicd组件调用管理平台触发构建-jenkins-kafka-管理平台（选择cicd的下一步）-kafka-cicd组件调用管理平台触发部署。
目前实现了串行化的CICD构建部署，之后考虑实现多个CICD并行，并且一个CICD能够调用另一个CICD，实际运行中，出现了一大堆问题。由于经过的组件太多，一次cicd的运行报错，却很难排查到问题出现的原因，业务方的投诉也开始慢慢多了起来，只能说劝导他们不要用这个功能。
没有CICD，就无法帮助公司上容器云，无法合理的利用容器云的特性，更无法走上云原生的道路。于是，我们决定另谋出路。
由于之前的CICD问题太多，特别是经过的组件太多了，导致出现问题的时候无法正常排查，为了能够更加稳定可靠，还是决定了要更换一下底层。 我们重新审视了下pipeline，觉得这才是正确的做法，可惜不知道如果做成一个产品样子的东西，用户方Dockerfile都不怎么会写，你让他写一个Jenkinsfile？不合理！在此之外，我们看到了serverless jenkins、谷歌的tekton。 GitLab-CICD Gitlab中自带了cicd的工具，需要配置一下runner，然后配置一下.gitlab-ci.yml写一下程序的cicd过程即可，构建镜像的时候我们使用的是kaniko，整个gitlab的cicd在我们公司小项目中大范围使用，但是学习成本过高，尤其是引入了kaniko之后，还是寻找一个产品化的CICD方案。
分布式构建jenkins x 首先要解决的是多个构建同时运行的问题，很久之前就调研过jenkins x，它必须要使用在kubernetes上，由于当时官方文档不全，而且我们的DevOps项目处于初始期，所有没有使用。jenkins的master slave结构就不多说了。jenkins x应该说是个全家桶，包含了helm仓库、nexus仓库、docker registry等，代码是jenkins-x-image。
serverless jenkins 好像跟谷歌的tekton相关，用了下，没调通，只能用于GitHub。感觉还不如直接使用tekton。
阿里云云效 提供了图形化配置DevOps流程，支持定时触发，可惜没有跟gitlab触发结合，如果需要个公司级的DevOps，需要将公司的jira、gitlab、jenkins等集合起来，但是图形化jenkins pipeline是个特别好的参考方向，可以结合阿里云云效来做一个自己的DevOps产品。
微软Pipeline 微软也是提供了DevOps解决方案的，也是提供了yaml格式的写法，即：在右边填写完之后会转化成yaml。如果想把DevOps打造成一款产品，这样的设计显然不是最好的。
谷歌tekton kubernetes的官方cicd，目前已用于kubernetes的release发版过程，目前也仅仅是与GitHub相结合，gitlab无法使用，全过程可使用yaml文件来创建，跑起来就是类似kubernetes的job一样，用完即销毁，可惜目前比较新，依旧处于alpha版本，无法用于生产。有兴趣可以参考下：Knative 初体验：CICD 极速入门
在调研DockOne以及各个产商的DevOps产品时，发现，真的只有阿里云的云效才是真正比较完美的DevOps产品，用户不需要知道pipeline的语法，也不需要掌握kubernetes的相关知识，甚至不用写yaml文件，对于开发、测试来说简直就是神一样的存在了。云效对小公司（创业公司）免费，但是有一定的量之后，就要开始收费了。在调研了一番云效的东西之后，发现云效也是基于jenkins x改造的，不过阿里毕竟人多，虽然能约莫看出是pipeline的语法，但是阿里彻底改造成了能够使用yaml来与后台交互。 下面是以阿里云的云效界面以及配合jenkins的pipeline语法来讲解：
PMD是一款可拓展的静态代码分析器它不仅可以对代码分析器，它不仅可以对代码风格进行检查，还可以检查设计、多线程、性能等方面的问题。阿里云的是简单的集成了一下而已，对于我们来说，底层使用了sonar来接入，所有的代码扫描结果都接入了sonar。
stage('Clone') {
steps{
git branch: 'master', credentialsId: 'xxxx', url: "xxx"
}
}
stage('check') {
steps{
container('maven') {
echo "mvn pmd:pmd"
}
}
}Java的单元测试一般用的是Junit，在阿里云中，使用了surefire插件，用来在maven构建生命周期的test phase执行一个应用的单元测试。它会产生两种不同形式的测试结果报告。我这里就简单的过一下，使用"mvn test"命令来代替。
stage('Clone') {
steps{
echo "1.Clone Stage"
git branch: 'master', credentialsId: 'xxxxx', url: "xxxxxx"
}
}
stage('test') {
steps{
container('maven') {
sh "mvn test"
}
}
}镜像的构建比较想使用kaniko，尝试找了不少方法，到最后还是只能使用dind(docker in docker)，挂载宿主机的docker来进行构建，如果能有其他方案，希望能提醒下。目前jenkins x使用的是dind，挂载的时候需要配置一下config.json，然后挂载到容器的/root/.docker目录，才能在容器中使用docker。
为什么不推荐dind：挂载了宿主机的docker，就可以使用docker ps查看正在运行的容器，也就意味着可以使用docker stop、docker rm来控制宿主机的容器，虽然kubernetes会重新调度起来，但是这一段的重启时间极大的影响业务。
stage('下载代码') {
steps{
echo "1.Clone Stage"
git branch: 'master', credentialsId: 'xxxxx', url: "xxxxxx"
script {
build_tag = sh(returnStdout: true, script: 'git rev-parse --short HEAD').trim()
}
}
}
stage('打包并构建镜像') {
steps{
container('maven') {
echo "3.Build Docker Image Stage"
sh "mvn clean install -Dmaven.test.skip=true"
sh "docker build -f xxx/Dockerfile -t xxxxxx:${build_tag} ."
sh "docker push xxxxxx:${build_tag}"
}
}
}
CD过程有点困难，由于我们的kubernetes平台是图形化的，类似于阿里云，用户根本不需要自己写deployment，只需要在图形化界面做一下操作即可部署。对于CD过程来说，如果应用存在的话，就可以直接替换掉镜像版本即可，如果没有应用，就提供个简单的界面让用户新建应用。当然，在容器最初推行的时候，对于用户来说，一下子需要接受docker、kubernetes、helm等概念是十分困难的，不能一个一个帮他们写deployment这些yaml文件，只能用helm创建一个通用的spring boot或者其他的模板，然后让业务方修改自己的配置，每次构建的时候只需要替换镜像即可。
def tmp = sh (
returnStdout: true,
script: "kubectl get deployment -n ${namespace} | grep ${JOB_NAME} | awk '{print \$1}'"
)
//如果是第一次，则使用helm模板创建，创建完后需要去epaas修改pod的配置
if(tmp.equals('')){
sh "helm init --client-only"
sh """helm repo add mychartmuseum http://xxxxxx --username myuser --password=mypass"""
sh """helm install --set name=${JOB_NAME} --set namespace=${namespace} --set deployment.image=${image} --set deployment.imagePullSecrets=${harborProject} --name ${namespace}-${JOB_NAME} mychartmuseum/soa-template"""
}else{
println "已经存在，替换镜像"
//epaas中一个pod的容器名称需要带上"-0"来区分
sh "kubectl set image deployment/${JOB_NAME} ${JOB_NAME}-0=${image} -n ${namespace}"
}
代码扫描，单元测试，构建镜像三个并行运行，等三个完成之后，在进行部署
pipeline：
pipeline {
agent {
label "jenkins-maven"
}
stages{
stage('代码扫描，单元测试，镜像构建'){
parallel {
stage('并行任务一') {
agent {
label "jenkins-maven"
}
stages('Java代码扫描') {
stage('Clone') {
steps{
git branch: 'master', credentialsId: 'xxxxxxx', url: "xxxxxxx"
}
}
stage('check') {
steps{
container('maven') {
echo "$BUILD_NUMBER"
}
}
}
}
}
stage('并行任务二') {
agent {
label "jenkins-maven"
}
stages('Java单元测试') {
stage('Clone') {
steps{
echo "1.Clone Stage"
git branch: 'master', credentialsId: 'xxxxxxx', url: "xxxxxxx"
}
}
stage('test') {
steps{
container('maven') {
echo "3.Build Docker Image Stage"
sh "mvn -v"
}
}
}
}
}
stage('并行任务三') {
agent {
label "jenkins-maven"
}
stages('java构建镜像') {
stage('Clone') {
steps{
echo "1.Clone Stage"
git branch: 'master', credentialsId: 'xxxxxxx', url: "xxxxxxx"
script {
build_tag = sh(returnStdout: true, script: 'git rev-parse --short HEAD').trim()
}
}
}
stage('Build') {
steps{
container('maven') {
echo "3.Build Docker Image Stage"
sh "mvn clean install -Dmaven.test.skip=true"
sh "docker build -f epaas-portal/Dockerfile -t hub.gcloud.lab/rongqiyun/epaas:${build_tag} ."
sh "docker push hub.gcloud.lab/rongqiyun/epaas:${build_tag}"
}
}
}
}
}
}
}
stage('部署'){
stages('部署到容器云') {
stage('check') {
steps{
container('maven') {
script{
if (deploy_app == "true"){
def tmp = sh (
returnStdout: true,
script: "kubectl get deployment -n ${namespace} | grep ${JOB_NAME} | awk '{print \$1}'"
)
//如果是第一次，则使用helm模板创建，创建完后需要去epaas修改pod的配置
if(tmp.equals('')){
sh "helm init --client-only"
sh """helm repo add mychartmuseum http://xxxxxx --username myuser --password=mypass"""
sh """helm install --set name=${JOB_NAME} --set namespace=${namespace} --set deployment.image=${image} --set deployment.imagePullSecrets=${harborProject} --name ${namespace}-${JOB_NAME} mychartmuseum/soa-template"""
}else{
println "已经存在，替换镜像"
//epaas中一个pod的容器名称需要带上"-0"来区分
sh "kubectl set image deployment/${JOB_NAME} ${JOB_NAME}-0=${image} -n ${namespace}"
}
}else{
println "用户选择不部署代码"
}
}
}
}
}
}
}
}
}在jenkins x中查看：
jenkins blue ocean步骤日志：
云效中的日志：
triggers {
cron('H H * * *') //每天
}pipeline中除了有对于时间的trigger，还支持了gitlab的触发，需要各种配置，不过如果真的对于gitlab的cicd有要求，直接使用gitlab-ci会更好，我们同时也对gitlab进行了runner的配置来支持gitlab的cicd。gitlab的cicd也提供了构建完后即销毁的过程。
功能最强大的过程莫过于自己使用pipeline脚本实现，选取最适合自己的，但是对于一个公司来说，如果要求业务方来掌握这些，特别是IT流动性大的时候，既需要重新培训，同个问题又会被问多遍，所以，只能将DevOps实现成一个图形化的东西，方便，简单，相对来说功能还算强大。
DevOps最难的可能都不是以上这些，关键是让用户接受，容器云最初推行时，公司原本传统的很多发版方式都需要进行改变，有些业务方不愿意改，或者有些代码把持久化的东西存到了代码中而不是分布式存储里，甚至有些用户方都不愿意维护老代码，看都不想看然后想上容器，一个公司在做技术架构的时候，过于混乱到最后填坑要么需要耗费太多精力甚至大换血。
最后，DevOps是云原生的必经之路！！！
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标签：步骤 集合 dso 写法 影响 连续 方向 lin print
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