本篇文章给大家分享的是有关怎么在Kubernetes上大规模运行CI/CD,小编觉得挺实用的,因此分享给大家学习,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获,话不多说,跟着小编一起来看看吧。
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在云原生领域中,Kubernetes累积了大量用例。它能够在云中部署应用容器、安排批处理job、处理工作负载以及执行逐步升级。Kubernetes使用高效的编排算法来处理这些操作,即便是大规模集群这些算法依旧表现良好。
此外,Kubernetes主要用例之一是运行持续集成或持续交付(CI/CD)流水线。也就是说,我们部署一个CI/CD容器的唯一实例,该实例将监控代码版本控制系统。所以,每当我们推送到该仓库时,该容器都会运行流水线步骤。其最终目标是达到一个“true or false”的状态。True即在集成阶段commit通过了各种测试,False即未通过测试。
除了以上描述的CI流水线之外,在CI测试通过之后,另一个流水线可以接管余下的过程,以处理发布过程的CD部分。在这一阶段,流水线将尝试将应用程序容器交付到生产中。
需要明白的是,这些操作是按需运行或者是由各种行为(如代码check-in、测试触发器、流程中上一步的结果等)自动触发的。因此我们需要一种机制来增加单个节点以运行那些流水线的步骤,并在不需要它们时将其淘汰。这种管理不可变基础架构的方法有助于我们节省资源并降低成本。
当然,最关键的机制就是Kubernetes,它具有声明式的结构和可定制性,因此可以让你在任何场景下高效地调度job、节点以及pod。
适用于Kubernetes的CI/CD平台
Kubernetes是一个运行CI/CD的理想平台,因为它拥有许多特性使得在上面运行CI/CD更为简单。那么,到底有多少CI/CD的平台可以在Kubernetes上运行呢?可以这么说,只要它们能够被打包为一个容器,Kubernetes都能够运行它们。以下是几个最为流行的CI/CD平台:
Jenkins:Jenkins是最为流行也最为稳定的CI/CD平台。在世界范围内有数以千计的企业都在使用它,因为它拥有强大的生态和可扩展性。如果你打算要在Kubernetes上使用它,非常建议你安装它的官方插件。JenkinsX是专门为云原生领域设计的Jenkins版本。它与Kubernetes更加兼容,并且提供了更好的集成功能,如GitOps、自动CI/CD和预览环境。
Spinnaker:Spinnaker是一个可扩展的多云部署的CD平台,得到了Netflix的支持。使用相关的Helm Chart即可安装它。
https://github.com/helm/charts/tree/master/stable/spinnaker
Drone:这是有多种功能的通用云原生CD平台。可以使用关联的Runner在Kubernetes中运行它。
GoCD:Thoughtworks的另一个CI/CD平台,提供了适用于云原生部署的各种工作流程和功能。它可以在Kubernetes中作为Helm Chart运行。
此外,还有一些与Kubernetes紧密合作的云服务,并提供诸如CircleCI和Travis的CI/CD流水线。如果你不打算托管CI/CD平台,那么这些也十分有用。
现在,我们来看看如何在Kubernetes集群上安装Jenkins。
如何在Kubernetes上安装Jenkins
首先,我们需要安装Helm,它是Kubernetes的软件包管理器:
$ curl https://raw.githubusercontent.com/helm/helm/master/scripts/get-helm-3 > get_helm.sh $ chmod 700 get_helm.sh $ ./get_helm.sh -v v2.15.0
同样,我们还需要安装Tiller,以让Helm正常运行:
$ kubectl -n kube-system create serviceaccount tiller serviceaccount/tiller created ~/.kube $ kubectl create clusterrolebinding tiller --clusterrole cluster-admin --serviceaccount=kube-system:tiller clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/tiller created ~/.kube $ helm init --service-account tiller $HELM_HOME has been configured at /Users/itspare/.helm.
完成这些步骤之后,我们需要运行检查命令,以查看deployment的配置值:
$ helm inspect values stable/jenkins > values.yml
仔细检查配置值并在需要的时候进行更改。然后安装Chart:
$ helm install stable/jenkins --tls \ --name jenkins \ --namespace jenkins
安装过程中会有一些关于下一步操作的说明:
注意:
运行以下命令获取”admin“用户的密码:
printf $(kubectl get secret --namespace default my-jenkins -o jsonpath="{.data.jenkins-admin-password}" | base64 --decode);echo
在相同的shell中获取Jenkins URL以访问这些命令:
export POD_NAME=$(kubectl get pods --namespace default -l "app.kubernetes.io/component=jenkins-master" -l "app.kubernetes.io/instance=my-jenkins" -o jsonpath="{.items[0].metadata.name}") echo http://127.0.0.1:8080 kubectl --namespace default port-forward $POD_NAME 8080:8080
遵循这些步骤,它们将在http://127.0.0.1:8080 启动代理服务器。
到那里输入你的用户名和密码。你将会拥有自己的Jenkins 服务器:
不过,请记住,还有许多配置选项尚未修改,你可以访问chart文档以了解更多信息:
https://github.com/helm/charts/tree/master/stable/jenkins
在默认情况下,服务器会安装好最基本的插件,如Git和Kubernetes-Jenkins,我们可以根据自己的需要安装其他插件。
总而言之,使用Helm安装Jenkins十分轻松。
使用K8S扩展CI/CD Jenkins流水线
既然我们已经大致了解CI/CD如何在Kubernetes上运行的,那么我们来看一个在Kubernetes中部署高度可扩展的Jenkins部署的示例用例。人们通常用它(进行了少量修改)来处理基础结构的CI/CD,开始吧!
使用Jenkins固定发行版
虽然官方Jenkins镜像很适合入门,但它需要的配置超出了我们的期望。许多用户会选择一个固定的发行版,如my-bloody-jenkins(https://github.com/odavid/my-bloody-jenkins ),它提供了一个较为完整的预安装插件以及配置选项。在可用的插件中,我们使用saml插件、SonarQubeRunner、Maven和Gradle。
它能够使用以下命令通过Helm Chart安装:
$ helm repo add odavid https://odavid.github.io/k8s-helm-charts $ helm install odavid/my-bloody-jenkins
我们选择使用以下Dockerfile部署自定义镜像:
FROM odavid/my-bloody-jenkins:2.190.2-161 USER jenkins COPY plugins.txt /usr/share/jenkins/ref/ RUN /usr/local/bin/install-plugins.sh < /usr/share/jenkins/ref/plugins.txt USER root
其中plugins.txt文件是我们要预安装到镜像中的其他插件列表:
build-monitor-plugin xcode-plugin rich-text-publisher-plugin jacoco scoverage dependency-check-jenkins-plugin greenballs shiningpanda pyenv-pipeline s3 pipeline-aws appcenter multiple-scms Testng-plugin
然后,只要dockerfile发生更改,我们就使用此通用Jenkinsfile来构建master:
#!/usr/bin/env groovy node('generic') { try { def dockerTag, jenkins_master stage('Checkout') { checkout([ $class: 'GitSCM', branches: scm.branches, doGenerateSubmoduleConfigurations: scm.doGenerateSubmoduleConfigurations, extensions: [[$class: 'CloneOption', noTags: false, shallow: false, depth: 0, reference: '']], userRemoteConfigs: scm.userRemoteConfigs, ]) def version = sh(returnStdout: true, script: "git describe --tags `git rev-list --tags --max-count=1`").trim() def tag = sh(returnStdout: true, script: "git rev-parse --short HEAD").trim() dockerTag = version + "-" + tag println("Tag: " + tag + " Version: " + version) } stage('Build Master') { jenkins_master = docker.build("jenkins-master", "--network=host .") } stage('Push images') { docker.withRegistry("https://$env.DOCKER_REGISTRY", 'ecr:eu-west-2:jenkins-aws-credentials') { jenkins_master.push("${dockerTag}") } } if(env.BRANCH_NAME == 'master') { stage('Push Latest images') { docker.withRegistry("https://$env.DOCKER_REGISTRY", 'ecr:eu-west-2:jenkins-aws-credentials') { jenkins_master.push("latest") } } stage('Deploy to K8s cluster') { withKubeConfig([credentialsId: 'dev-tools-eks-jenkins-secret', serverUrl: env.TOOLS_EKS_URL]) { sh "kubectl set image statefulset jenkins jenkins=$env.DOCKER_REGISTRY/jenkins-master:${dockerTag}" } } } currentBuild.result = 'SUCCESS' } catch(e) { currentBuild.result = 'FAILURE' throw e } }
我们所使用的专用集群由AWS中的一些大中型实例组成,用于Jenkins jobs。接下来,我们进入下一个部分。
使用专用的Jenkins Slaves和标签(label)
为了扩展我们的一些Jenkins slaves,我们使用Pod模板并将标签分配给特定的agent。因此在我们的Jenkinsfiles中,我们可以为jobs引用它们。例如,我们有一些需要构建安卓应用程序的agent。因此,我们引用以下标签:
pipeline { agent { label "android" } …
并且将使用特定于安卓的pod模板。我们使用这一Dockerfile,例如:
FROM dkr.ecr.eu-west-2.amazonaws.com/jenkins-jnlp-slave:latest RUN apt-get update && apt-get install -y -f --no-install-recommends xmlstarlet ARG GULP_VERSION=4.0.0 ARG CORDOVA_VERSION=8.0.0 # SDK version and build-tools version should be different ENV SDK_VERSION 25.2.3 ENV BUILD_TOOLS_VERSION 26.0.2 ENV SDK_CHECKSUM 1b35bcb94e9a686dff6460c8bca903aa0281c6696001067f34ec00093145b560 ENV ANDROID_HOME /opt/android-sdk ENV SDK_UPDATE tools,platform-tools,build-tools-25.0.2,android-25,android-24,android-23,android-22,android-21,sys-img-armeabi-v7a-android-26,sys-img-x86-android-23 ENV LD_LIBRARY_PATH ${ANDROID_HOME}/tools/lib64/qt:${ANDROID_HOME}/tools/lib/libQt5:$LD_LIBRARY_PATH/ ENV PATH ${PATH}:${ANDROID_HOME}/tools:${ANDROID_HOME}/platform-tools RUN curl -SLO "https://dl.google.com/android/repository/tools_r${SDK_VERSION}-linux.zip" \ && echo "${SDK_CHECKSUM} tools_r${SDK_VERSION}-linux.zip" | sha256sum -c - \ && mkdir -p "${ANDROID_HOME}" \ && unzip -qq "tools_r${SDK_VERSION}-linux.zip" -d "${ANDROID_HOME}" \ && rm -Rf "tools_r${SDK_VERSION}-linux.zip" \ && echo y | ${ANDROID_HOME}/tools/android update sdk --filter ${SDK_UPDATE} --all --no-ui --force \ && mkdir -p ${ANDROID_HOME}/tools/keymaps \ && touch ${ANDROID_HOME}/tools/keymaps/en-us \ && yes | ${ANDROID_HOME}/tools/bin/sdkmanager --update RUN chmod -R 777 ${ANDROID_HOME} && chown -R jenkins:jenkins ${ANDROID_HOME}
我们还使用了Jenkinsfile,该文件与上一个文件类似,用于构建master。每当我们对Dockerfile进行更改时,agent都会重建镜像。这为我们的CI/CD基础架构提供了极大的灵活性。
使用自动伸缩
尽管我们为deployment分配了特定数量的节点,但我们还可以通过启用cluster autoscaling,来完成更多的事情。这意味着在工作负载增加和峰值的情况下,我们可以增加额外的节点来处理job。目前,如果我们有固定数量的节点,那么我们只能处理固定数量的job。基于以下事实,我们可以进行粗略地估计:每个slave通常分配500ms CPU和256MB内存,并且设置一个很高的并发。这根本不现实。
举个例子,当你的版本被大幅削减并且需要部署大量微服务时,可能会发生上述情况。然后,大量的job堆积在流水线,造成严重的延误。
在这种情况下,我们可以增加该阶段的节点数。例如,我们可以添加额外的VM实例,然后在过程结束时将其删除。
我们可以在命令行中使用自动伸缩选项来配置“Vertical”或“集群”自动伸缩选项。但是,此方法需要仔细计划和配置,因为有时会发生以下情况:
越来越多的job达到平稳阶段
Autoscaler增加新的节点,但是需要10分钟来进行部署和分配
旧的job已经完成任务,新的job将填补空白,进而减少了对新节点的需求
新节点可用,但需要X分钟保持稳定且未利用,X由–scale-down-unneeded-time标志定义
同样的事情每天发生很多次
在这种情况下,最好是根据我们的特定需求进行配置,或者只是增加当天的节点数,并在流程结束后将其还原。所有这些都与寻找最佳方法来利用所有资源并使成本最小化有关。
在任何情况下,我们都应该有一个可伸缩且易于使用的Jenkins集群。对于每个job,都会创建一个pod来运行特定的流水线,并在完成后将其销毁。
大规模使用K8s进行CI / CD的最佳实践
现在我们已经了解了Kubernetes有哪些CI/CD平台以及如何在你的集群上安装一个平台。接下来,我们将讨论一些大规模运行它们的方法。
首先,选择Kubernetes发行版是我们需要考虑的最关键因素之一。找到最合适的解决方案才能够进行下一步。
其次,选择合适的Docker镜像仓库和应用程序包管理器同样重要。我们需要寻找可以按需快速检索的安全可靠的镜像管理。至于软件包管理器,Helm是一个不错的选择,因为它可以发现、共享和使用为Kubernetes构建的软件。
第三,使用现代集成流程,如GitOps和ChatOps,在易用性和可预测性方面提供了显著优势。将Git用作单一数据源,使我们可以运行“通过拉取请求进行操作”,从而简化了对基础架构和应用程序的部署控制。使用诸如企业微信或钉钉之类的团队协作工作来触发CI/CD流水线的自动化任务,有助于我们消除重复劳动并简化集成。
总体而言,如果我们想更深入地了解,你可以自定义或开发自己的K8S Operator,与K8S API配合更紧密。使用自定义operator的好处很多,因为它们可以建立更好的自动化体验。
以上就是怎么在Kubernetes上大规模运行CI/CD,小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。
当前题目:怎么在Kubernetes上大规模运行CI/CD
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