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本文作者为Higher Education的架构师Will Stern，他分享了Higher Education使用Rancher和DroneCI建立超高速Docker CI/CD流水线的经验。
正文
在Higher Education，为了构建我们的CI/CD流水线，我们测试使用了不少CI/CD工具。Rancher和Drone的使用体验是至今为止我们觉得最简单、速度最快、最愉快的。从代码推送／合并到部署分支的那一刻开始，云托管解决方案中将有约一半的时间在测试、构建和部署上---这一过程只需三到五分钟（有些应用程序由于更复杂的构建／测试过程需要更多时间）。
搭建Drone环境的配置和维护对我们的开发人员十分友好，在Rancher上安装Drone就和在Rancher上安装其他内容一样，非常简单。
CI/CD流水线的最大需求点
CI/CD流水线的好坏实际上是DevOps体验的核心，直接影响到我们开发人员。对开发人员来说，CI/CD流水线最重要的两点就是速度和简易性。
第一点就是速度，毕竟没有什么比推送一行代码需要等待20分钟才能投入运行的体验更糟的了。还有糟糕的一点是，当产品出现问题时，由于速度过慢，开发者推出的热修复程序在通过流水线部署时，只会让公司的钱损失的更多。
第二点是简易性，在理想状态下，开发人员可以构建和维护他们的应用部署配置。这让他们更易于使用，毕竟你肯定不会希望开发人员因某些原因搭建失败而不断艾特（Slack）你。
Docker CI/CD流水线的速度痛点
尽管使用不可变容器远远优于维护有状态的服务器，但它们还是有一些缺陷---其中最大的一点就是部署速度：相比于简单地将代码推送至现有服务器上，构建并部署容器镜像的速度更慢。下图显示了Docker部署流水线时需要花费时间的地方：
Docker镜像仓库的延迟时间（步骤1，4，5）可能和构建Docker时花费的大量时间有关，这取决于应用程序的大小和搭建所需要的时间。应用程序构建时间（步骤2，3）可能是固定量，不过也可能受构建过程中可用内存或CPU核心的严重影响。
如果你使用的是云托管的CI解决方案，那么你就无法控制CI服务器运行的位置（镜像仓库的延迟可能非常慢），并且可能无法掌握运行服务器／实例的类型（应用程序构建可能很慢）。另外每个构建过程还将产生大量重复工作，比如每次构建都需要下载基本镜像。
开始Drone CI
和Jenkins工具类似，Drone需要运行在你的Rancher基础设施上。不同的是，Drone是Docker的原生工具——构建过程的每个部分都是一个容器。由于基础镜像可以跨搭建甚至跨项目共享，Drone运行在你的基础架构上时就能够加快构建的过程。如果你将Drone推送到自己的基础架构（如AWS的ECR）上的Docker镜像仓库，还可以很大程度上地避免延迟。
Drone的Docker本地化还消除了大量的配置兼容问题，配过Jenkins的朋友肯定知道这有多便利。
标准的Drone部署过程如下所示：
- 运行一个容器，通知Slack构建已经开始
- 为“测试”容器配置某个基本镜像，插入代码并在容器中测试运行
- 运行一个容器，构建和推送生产镜像（到 Docker Hub、AWS ECR等）
- 运行一个容器，告诉Rancher升级服务
- 运行一个容器，通知Slack构建已经完成／失败
A.drone.yml文件看起来和docker-compose.yml文件非常类似——一个容器列表。因为每个步骤都有专用于该任务的容器，步骤的配置通常非常简单。
启动并运行Drone
需要的简要操作如下：
- 注册一个新的Github OAuth app
- 在Rancher上创建一个Drone环境
-
添加一个“Drone Server”主机和一个或多个“Drone Worker”主机
- 给Drone Server主机添加drone=server标签
- 运行Drone栈
实例的大小取决于你——在Higher Education，我们倾向于使用更少、更强大的workers，这样可以加快构建的速度。（我们发现一个强大的worker能够处理7个团队的构建）
一旦你的drone服务启动，请运行这个栈：
version: '2'
services:
drone-server:
image: drone/drone:0.5
environment:
DRONE_GITHUB: 'true'
DRONE_GITHUB_CLIENT:
DRONE_GITHUB_SECRET:
DRONE_OPEN: 'true'
DRONE_ORGS: myGithubOrg
DRONE_SECRET:
DRONE_GITHUB_PRIVATE_MODE: 'true'
DRONE_ADMIN: someuser,someotheruser,
DRONE_DATABASE_DRIVER: mysql
DRONE_DATABASE_DATASOURCE: user:password@tcp(databaseurl:3306)/drone?parseTime=true
volumes:
- /drone:/var/lib/drone/
ports:
- 80:8000/tcp
labels:
io.rancher.scheduler.affinity:host_label: drone=server
drone-agent:
image: drone/drone:0.5
environment:
DRONE_SECRET:
DRONE_SERVER: ws://drone-server:8000/ws/broker
volumes:
- /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock
command:
- agent
labels:
io.rancher.scheduler.affinity:host_label_ne: drone=server
io.rancher.scheduler.global: 'true'
这将在你的drone=server主机上运行一个Drone服务，并为你环境上的其他每一台主机运行一个drone代理。我们强烈推荐你使用MySQL备份Drone，设定DATABASE_DRIVER和DATASOURCE值即可实现。在本例中我们使用了一个小的RDS实例。
当栈启动运行后，你可以登录到Drone服务的IP地址，打开一个仓库用于搭建（从账户菜单）。这里你会注意到Drone UI的每一个仓库都没有配置。这一切都需要一个.drone.yml文件来负责。
添加搭建配置
我们来搭建并测试一个Node.js项目，添加一个.drone.yml文件到你的仓库，就像这样：
pipeline:
build:
image: node:6.10.0
commands:
- yarn install
- yarn test
文件的内容非常简洁，你只需在搭建步骤设置放置仓库代码的容器镜像，指定要在该容器中运行的命令即可。
其他的项目也可以由Drone插件管理，这些插件相当于针对一个任务的容器。而且因为插件都在Docker Hub上，你不需要安装它们，只需将它们添加到.drone.yml文件中即可。
下面是一个详细使用Slack、ECR和Rancher插件创建.drone.yml的例子：
pipeline:
slack:
image: plugins/slack
webhook:
channel: deployments
username: drone
template: "<{{build.link}}|Deployment #{{build.number}} started> on by {{build.author}}"
when:
branch: [ master, staging ]
build:
image:
commands:
- yarn install
- yarn test
environment:
- SOME_ENV_VAR=some-value
ecr:
image: plugins/ecr
access_key: ${AWS_ACCESS_KEY_ID}
secret_key: ${AWS_SECRET_ACCESS_KEY}
repo:
dockerfile: Dockerfile
storage_path: /drone/docker
rancher:
image: peloton/drone-rancher
url:
access_key: ${RANCHER_ACCESS_KEY}
secret_key: ${RANCHER_SECRET_KEY}
service: core/platform
docker_image:
confirm: true
timeout: 240
slack:
image: plugins/slack
webhook:
channel: deployments
username: drone
when:
branch: [ master, staging ]
status: [ success, failure ]
尽管上面的代码已经接近40行，但它的可读性非常强，而且其中80%的代码是拷贝自Drone插件文档。（如果你想在云托管的CI平台中进行这些操作，可能需要一天时间去阅读文档）需要注意的是，每个插件实际并不需要繁琐的配置。
如果你要使用Docker Hub而不是ECR，使用Docker插件即可。
以上就是关于搭建CI/CD流水线的介绍。在几分钟内，你可以启动运行具有完整功能的CD流水线。另外，使用Rancher Janitor目录栈确保你的workers的磁盘空间也是一个好主意，你只需知道的是，清理的次数越少，构建的速度就会越快，因为更多的层已经缓存好了。
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