Docker和Spring Boot是非常流行的组合,我们将利用GitLab CI的优势,并在应用程序服务器上自动构建,推送和运行Docker镜像。
Gitlab CI/CD服务是GitLab的一部分。开发人员将代码推送到GitLab存储库时,GitLab CI就会在用户指定的环境中自动构建,测试和存储最新的代码更改。
选择GitLab CI的一些主要原因:
这无疑是一个广泛讨论的话题,但是在本文中,我们将不深入探讨该话题。GitLab CI和Jenkins都有优点和缺点,它们都是功能非常强大的工具。
如前所述,Gitlab CI是GitLab存储库的一部分,这就意味着当我们有了GitLab后,就不需要再安装Gitlab CI,也不需要额外维护。并且只需要编写一个.gitlab-ci.yml文件(下文会详细说明),你便完成了所有CI工作。
对于小型项目使用Jenkins,你就必须自己配置所有内容。通常,你还需要一台专用的Jenkins服务器,这也需要额外的成本和维护。
如果需要与这些前提条件有关的任何帮助,我已提供相应指南的链接。
你将创建Dockerfile 和.gitlab-ci.yml, 它们将自动用于:
本文的Spring Boot应用程序是通过Spring Initializr生成的。这是一个基于Java 8或Java11构建的Maven项目。后面,我们将介绍Java 8和Java 11对Docker镜像有什么影响。
让我们从Dockerfile开始。
FROM maven:3.6.3-jdk-11-slim AS MAVEN_BUILD#FROM maven:3.5.2-jdk-8-alpine AS MAVEN_BUILD FOR JAVA 8ARG SPRING_ACTIVE_PROFILEMAINTAINER JasminCOPY pom.xml /build/COPY src /build/src/WORKDIR /build/RUN mvn clean install -Dspring.profiles.active=$SPRING_ACTIVE_PROFILE && mvn package -B -e -Dspring.profiles.active=$SPRING_ACTIVE_PROFILEFROM openjdk:11-slim#FROM openjdk:8-alpine FOR JAVA 8WORKDIR /appCOPY --from=MAVEN_BUILD /build/target/appdemo-*.jar /app/appdemo.jarENTRYPOINT ["java", "-jar", "appdemo.jar"]
让我们从Docker的角度看一下Java 8和11之间的区别。长话短说:这是Docker镜像的大小和部署时间。
基于Java 8构建的Docker镜像将明显小于基于Java 11的镜像。这也意味着Java 8项目的构建和部署时间将更快。
Java 8-构建时间:约4分钟,镜像大小为 约180 MB
Java 11-构建时间:约14分钟,镜像大小约为480 MB
注意:在实际应用中,这些数字可能会有所不同。
正如在前面示例中已经看到的那样,由于Java版本的缘故,我们在应用程序镜像大小和构建时间方面存在巨大差异。其背后的实际原因是在Dockerfile中使用了不同的Docker镜像。
如果我们再看一下Dockerfile,那么Java 11镜像很大的真正原因是因为它包含了没有经过验证/测试的open-jdk:11镜像的Alpine版本。
如果你不熟悉OpenJDK镜像版本,建议你阅读OpenJDK Docker官方文档。在这里,你可以找到有关每个OpenJDK版本的镜像的说明。
在ENTRYPOINT 中,与环境相关的属性,我们只能写死,如下:
ENTRYPOINT [ “ java”,“ -Dspring.profiles.active = development”,“ -jar”,“ appdemo.jar” ]
为了使它动态,你希望将其简单地转换为:
ENTRYPOINT [ “ java”,“ -Dspring.profiles.active = $ SPRINT_ACTIVE_PROFILE”,“ -jar”,“ appdemo.jar” ]
以前,这是不可能的,但是幸运的是,这将在.gitlab-ci.yml中通过 ARG SPRING_ACTIVE_PROFILE修复。
在编写此文件之前,要准备的东西很少。基本上,我们想要实现的是,只要推送代码,就会在相应的环境上自动部署。
我们首先需要创建包含与环境相关的分支和.env文件。每个分支实际上代表我们的应用程序将运行的环境。
我们将在三个不同的环境中部署我们的应用程序:开发,测试和生产( development, QA, and production )。这意味着我们需要创建三个分支。我们的dev,QA和prod应用程序将在不同的服务器上运行,并且将具有不同的Docker容器标签,端口和SSH密钥。这就要求我们的gitlab-ci.yml文件将要是动态的。我们可以为每个环境创建单独的.env文件来解决该问题。
.develop.env
.qa.env
.master.env
重要说明:命名这些文件时,有一个简单的规则:使用GitLab分支来命名,因此文件名应如下所示:。$ BRANCH_NAME.env
例如,这是.develop.env文件。
export SPRING_ACTIVE_PROFILE='development'export DOCKER_REPO='username/demo_app:dev'export APP_NAME='demo_app_dev'export PORT='8080'export SERVER_IP='000.11.222.33'export SERVER_SSH_KEY="$DEV_SSH_PRIVATE_KEY"
与.env文件有关的重要说明:
我们的Docker中心看起来像这样。
如你所见,存在一个带有三个不同标签的存储库,每当将代码推送到GitLab分支上时,每个标签(应用程序版本)都会被更新。
最后需要做的是创建GitLab变量。
打开你的GitLab存储库,然后转到:Settings -> CI/CD。在 Variables部分中, 添加新变量:
SSH KEY的重要说明:
最后,你的GitLab变量应如下所示。
最后,让我们创建将所有内容放在一起的文件。
services: - docker:19.03.7-dindstages: - build jar - build and push docker image - deploybuild: image: maven:3.6.3-jdk-11-slim stage: build jar before_script: - source .${CI_COMMIT_REF_NAME}.env script: - mvn clean install -Dspring.profiles.active=$SPRING_ACTIVE_PROFILE && mvn package -B -e -Dspring.profiles.active=$SPRING_ACTIVE_PROFILE artifacts: paths: - target/*.jardocker build: image: docker:stable stage: build and push docker image before_script: - source .${CI_COMMIT_REF_NAME}.env script: - docker build --build-arg SPRING_ACTIVE_PROFILE=$SPRING_ACTIVE_PROFILE -t $DOCKER_REPO . - docker login -u $DOCKER_USER -p $DOCKER_PASSWORD docker.io - docker push $DOCKER_REPOdeploy: image: ubuntu:latest stage: deploy before_script: - 'which ssh-agent || ( apt-get update -y && apt-get install openssh-client -y )' - eval $(ssh-agent -s) - echo "$SSH_PRIVATE_KEY" | tr -d '\r' | ssh-add - - mkdir -p ~/.ssh - chmod 700 ~/.ssh - echo -e "Host *\n\tStrictHostKeyChecking no\n\n" > ~/.ssh/config - source .${CI_COMMIT_REF_NAME}.env script: - ssh root@$SERVER "docker login -u $DOCKER_USER -p $DOCKER_PASSWORD docker.io; docker stop $APP_NAME; docker system prune -a -f; docker pull $DOCKER_REPO; docker container run -d --name $APP_NAME -p $PORT:8080 -e SPRING_PROFILES_ACTIVE=$SPRING_ACTIVE_PROFILE $DOCKER_REPO; docker logout"
让我们解释一下这里发生了什么:
services: - docker:19.03.7-dind
这是一项服务,使我们可以在Docker中使用Docker。在Docker中运行Docker通常不是一个好主意,但是对于此用例来说,这是完全可以的,因为我们将构建镜像并将其推送到存储库中。
stages: - build jar - build and push docker image - deploy
对于每个gitlab-ci.yml文件,必须首先定义执行步骤。脚本将按照步骤定义的顺序执行。
在每个步骤,我们都必须添加以下部分:
before_script: - source .${CI_COMMIT_REF_NAME}.env
这只是预先加载之前创建的 env. files文件。根据正在运行的分支来自动注入变量。(这就是为什么我们必须使用分支名称来命名.env文件的原因)
这些是我们部署过程中的执行步骤。
如你所见,,有三个带有绿色复选标记的圆圈,这表示所有步骤均已成功执行。
build: image: maven:3.6.3-jdk-11-slim stage: build jar before_script: - source .${CI_COMMIT_REF_NAME}.env script: - mvn clean install -Dspring.profiles.active=$SPRING_ACTIVE_PROFILE && mvn package -B -e -Dspring.profiles.active=$SPRING_ACTIVE_PROFILE artifacts: paths: - target/*.jar
这是执行第一步骤代码的一部分,构建了一个jar文件,该文件可以下载。这实际上是一个可选步骤,仅用于演示构建jar并从GitLab下载它是多么容易。
第二步骤是在Docker存储库中构建并推送Docker镜像。
docker build: image: docker:stable stage: build and push docker image before_script: - source .${CI_COMMIT_REF_NAME}.env script: - docker build --build-arg SPRING_ACTIVE_PROFILE=$SPRING_ACTIVE_PROFILE -t $DOCKER_REPO . - docker login -u $DOCKER_USER -p $DOCKER_PASSWORD docker.io - docker push $DOCKER_REPO
这一步骤,我们不得不使用docker:19.03.7-dind服务。如你所见,我们使用的是最新的稳定版本的Docker,我们只是在为适当的环境构建镜像,然后对Dockerhub进行身份验证并推送镜像。
我们脚本的最后一部分是:
deploy: image: ubuntu:latest stage: deploy before_script: - 'which ssh-agent || ( apt-get update -y && apt-get install openssh-client -y )' - eval $(ssh-agent -s) - echo "$SSH_PRIVATE_KEY" | tr -d '\r' | ssh-add - - mkdir -p ~/.ssh - chmod 700 ~/.ssh - echo -e "Host *\n\tStrictHostKeyChecking no\n\n" > ~/.ssh/config - source .${CI_COMMIT_REF_NAME}.env script: - ssh root@$SERVER "docker stop $APP_NAME; docker system prune -a -f; docker pull $DOCKER_REPO; docker container run -d --name $APP_NAME -p $PORT:8080 -e SPRING_PROFILES_ACTIVE=$SPRING_ACTIVE_PROFILE $DOCKER_REPO"
在此步骤中,我们使用Ubuntu Docker镜像,因此我们可以SSH到我们的应用程序服务器并运行一些Docker命令。其中的部分代码 before_script大部分来自官方文档,但是,当然,我们可以对其进行一些调整以满足我们的需求。为不对私钥进行验证,添加了以下代码行:
- echo -e "Host *\n\tStrictHostKeyChecking no\n\n" > ~/.ssh/config
你也可以参考指南验证私钥。如你在最后阶段的脚本部分中所见,我们正在执行一些Docker命令。