gitlab 可能大家很常用,CI、CD 也应该早有耳闻,但是可能还没有去真正地了解过,这篇文章就是我对 gitlab CI、CD 的一些理解,以及踩过的一些坑,希望能帮助到大家。
什么是 CI、CD
CI(Continuous Integration)持续集成,CD(Continuous Deployment)持续部署(也包含了持续交付的意思)。
CI 指的是一种开发过程的的自动化流程,在我们提交代码的时候,一般会做以下操作:
lint
检查,检查代码是否符合规范- 自动运行测试,检查代码是否能通过测试
这个过程我们可以称之为 CI,也就是持续集成,这个过程是自动化的,也就是说我们不需要手动去执行这些操作,只需要提交代码,这些操作就会自动执行。
CD 指的是在我们 CI 流程通过之后,将代码自动发布到服务器的过程,这个过程也是自动化的。 在有了前面 CI 的一些操作之后,说明我们的代码是可以安全发布到服务器的,所以就可以进行发布的操作。
为什么要使用 CI、CD
实际上,就算没有 CI、CD 的这些花里胡哨的概念,对于一些重复的操作,我们也会尽量想办法会让它们可以自动化实现的,只不过可能效率上没有这么高,但是也是可以的。
CI、CD 相比其他方式的优势在于:
- 一次配置,多次使用:我们需要做的所有操作都通过配置固定下来了,每次提交代码我们都可以执行相同的操作。
- 可观测性:我们可以通过 CI、CD 的日志来查看每次操作的执行情况,而且每一次的 CI、CD 执行的日志都会保留下来,这样我们就可以很方便地查看每一次操作的执行情况。
- 自动化:我们不需要手动去执行 CI、CD 的操作,只需要提交代码,CI、CD 就会自动执行。
- 少量配置:一般的代码托管平台都会提供 CI、CD 的功能,我们只需要简单的配置一下就可以使用了。同时其实不同平台的 CI、CD 配置也是有很多相似之处的,所以我们只需要学习一种配置方式,就可以在不同平台上使用了。
gitlab CI、CD
在开始之前,我们可以通过下图来了解一下 CI、CD 的整体流程:
- 在开发人员提交代码之后,会触发 gitlab 的 CI 流水线。也就是上图的
CI PIPELINE
,也就是中间的部分。 - 在 CI 流水线中,我们可以配置多个任务。比如上图的
build
、unit test
、integration tests
等,也就是构建、单元测试、集成测试等。 - 在 CI 流水线都通过之后,会触发 CD 流水线。也就是上图的
CD PIPELINE
,也就是右边的部分。 - 在 CD 流水线中,我们可以配置多个任务。比如上图的
staging
、production
等,也就是部署到测试环境、部署到生产环境等。
在 CD 流程结束之后,我们就可以在服务器上看到我们的代码了。
gitlab CI、CD 中的一些基本概念
在开始之前,我们先来了解一下 gitlab CI、CD 中的一些基本概念:
pipeline
:流水线,也就是 CI、CD 的整个流程,包含了多个stage
,每个stage
又包含了多个job
。stage
: 一个阶段,一个阶段中可以包含多个任务(job
),这些任务会并行执行,但是下一个stage
的job
只有在上一个stage
的job
执行通过之后才会执行。job
:一个任务,这是 CI、CD 中最基本的概念,也是最小的执行单元。一个stage
中可以包含多个job
,同时这些job
会并行执行。runner
:执行器,也就是执行job
的机器,runner
跟 gitlab 是分离的,runner
需要我们自己去安装,然后注册到 gitlab 上(不需要跟 gitlab 在同一个服务器上,这样有个好处就是可以很方便实现多个机器来同时处理 gitlab 的 CI、CD 的任务)。tag
:runner
和job
都需要指定标签,job
可以指定一个或多个标签(必须指定,否则job
不会被执行),这样job
就只会在指定标签的runner
上执行。cache
: 缓存,可以缓存一些文件,这样下次流水线执行的时候就不需要重新下载了,可以提高执行效率。artifacts
: 这代表这构建过程中所产生的一些文件,比如打包好的文件,这些文件可以在下一个stage
中使用,也可以在pipeline
执行结束之后下载下来。variables
:变量,可以在pipeline
中定义一些变量,这些变量可以在pipeline
的所有stage
和job
中使用。services
:服务,可以在pipeline
中启动一些服务,比如mysql
、redis
等,这样我们就可以在pipeline
中使用这些服务了(常常用在测试的时候模拟一个服务)。script
: 脚本,可以在job
中定义一些脚本,这些脚本会在job
执行的时候执行。
CI、CD 的工作模型
我们以下面的配置为例子,简单说明一下 pipeline
、stage
、job
的工作模型,以及 cache
和 artifacts
的作用:
ci
配置文件(也就是一个 pipeline
的所有任务):
# 定义一个 `pipeline` 的所有阶段,一个 `pipeline` 可以包含多个 `stage`,每个 `stage` 又包含多个 `job`。 # stage 的顺序是按照数组的顺序来执行的,也就是说 stage1 会先执行,然后才会执行 stage2。 stages: - stage1 # stage 的名称 - stage2 # 定义一个 `job`,一个 `job` 就是一个任务,也是最小的执行单元。 job1: stage: stage1 # 指定这个 `job` 所属的 `stage`,这个 `job` 只会在 `stage1` 执行。 script: # 指定这个 `job` 的脚本,这个脚本会在 `job` 执行的时候执行。 - echo "hello world" > "test.txt" tags: # 指定这个 `job` 所属的 `runner` 的标签,这个 `job` 只会在标签为 `tag1` 的 `runner` 上执行。 - tag1 # cache 可以在当前 `pipeline` 后续的 `job` 中使用,也可以在后续的 `pipeline` 中使用。 cache: # 指定这个 `job` 的缓存,这个缓存会在 `job` 执行结束之后保存起来,下次执行的时候会先从缓存中读取,如果没有缓存,就会重新下载。 key: $CI_COMMIT_REF_SLUG # 缓存的 key paths: # 缓存的路径 - node_modules/ artifacts: # 指定这个 `job` 的构建产物,这个构建产物会在 `job` 执行结束之后保存起来。可以在下一个 stage 中使用,也可以在 pipeline 执行结束之后下载下来。 paths: - test.txt job2: stage: stage1 script: - cat test.txt tags: - tag1 cache: key: $CI_COMMIT_REF_SLUG paths: - node_modules/ # 指定这个 `job` 的缓存策略,只会读取缓存,不会写入缓存。默认是既读取又写入,在 job 开始的时候读取,在 job 结束的时候写入。 # 但是实际上,只有在安装依赖的时候是需要写入缓存的,其他 job 都使用 pull 即可。 policy: pull # job3 和 job4 都属于 stage2,所以 job3 和 job4 会并行执行。 # job3 和 job4 都指定了 tag2 标签,所以 job3 和 job4 只会在标签为 tag2 的 runner 上执行。 # 同时,在 job1 中,我们指定了 test.txt 作为构建产物,所以 job3 和 job4 都可以使用 test.txt 这个文件。 job3: stage: stage2 script: - cat test.txt tags: - tag1 cache: key: $CI_COMMIT_REF_SLUG paths: - node_modules/ policy: pull job4: stage: stage2 script: - cat test.txt tags: - tag1 cache: key: $CI_COMMIT_REF_SLUG paths: - node_modules/ policy: pull
上面的配置文件的 pipeline
执行过程可以用下面的图来表示:
说明:
- 上面的图有两个
pipeline
被执行了,但是pipeline2
没有全部画出来 - 其中,在
pipeline 1
中,stage1
中的job
会先被执行,然后才会执行stage2
中的job
。 stage1
中的job1
和job2
是可以并行执行的,这也就是stage
的本质上的含义,表示了一个阶段中不同的任务,比如我们做测试的时候,可以同时对不同模块做测试。job1
和job2
都指定了tag1
标签,所以job1
和job2
只会在标签为tag1
的runner
上执行。job1
中,我们创建了一个test.txt
文件,这个文件会作为stage1
的构建产物,它可以在stage2
中被使用,也就是job3
和job4
都可以读取到这个文件。一种实际的场景是,前端部署的时候,build 之后会生成可以部署的静态文件,这些静态文件就会被保留到部署相关的 stage 中。需要注意的是,artifacts
只会在当前pipeline
后续的stage
中共享,不会在pipeline
之间共享。- 同时,在
job1
中,我们也指定了cache
,这个cache
会在job1
执行结束之后保存起来,不同于artifacts
,cache
是可以在不同的pipeline
之间共享的。一种很常见的使用场景就是我们代码的依赖,比如node_modules
文件夹,它可以加快后续pipeline
的执行流程,因为避免了重复的依赖安装。
需要特别注意的是:cache
是跨流水线共享的,而 artifacts
只会在当前流水线的后续 stage 共享。
其他一些在个人实践中的一些经验
gitlab 的 CI、CD 是一个很庞大的话题,同时很多内容可能比较少用,所以本文只是介绍个人在实践中用到的一些内容,其他的东西如果有需要,可以自行查阅官方文档。
指定特定分支才会执行的 job
这个算是基本操作了,我们可以通过 only
来指定特定分支才会执行的 job
,也有其他方法可以实现,比如 rules
,具体请参考官方文档。
deploy-job: stage: deploy # 当前的这个 job 只会在 master 分支代码更新的时候会执行 only: - "master"
不同 job 之间的依赖
这个也是基本操作,我们可以通过 needs
来指定不同 job
之间的依赖关系,比如 job1
依赖 job2
,那么 job1
就会在 job2
执行完毕之后才会执行。
job1: stage: deploy needs: - job2
指定执行 job 的 runner
我们可以通过 tags
来指定 job
执行的 runner
,比如我们可以指定 job
只能在 api
标签的 runner
上执行。
build-job: stage: build tags: - api
如果我们没有标签为 api
的 runner
,那么这个 job
就会一直不会被执行,所以需要确保我们配置的 tag
有对应的 runner
。
指定 job 的 docker image
注意:这个只在我们的 runner
的 executor
为 docker
的时候才会生效。也就是我们的 runner
是一个 docker
容器。
有时候,我们需要执行一些特定命令,但是我们全局的 docker
镜像里面没有,可能只需要一个特定的 docker
镜像,这个时候我们可以通过 image
来指定 job
的 docker
镜像。
deploy-job: stage: deploy tags: - api # 指定 runner 的 docker image image: eleven26/rsync:1.3.0 script: # 下面这个命令只在上面指定的 docker 镜像中存在 - rsync . [email protected]:/home/www/foo
为我们的集成测试指定一个 service
在我们的 CI 流程中,可能会有一些集成测试需要使用到一些服务,比如我们的 mysql
,这个时候我们可以通过 services
来指定我们需要的服务。
test_rabbitmq: # 这会启动一个 rabbitmq 3.8 的 docker 容器,我们的 job 就可以使用这个容器了。 # 我们的 job 可以连接到一个 rabbitmq 的服务,然后进行测试。 # 需要注意的是,这个容器只会在当前 job 执行的时候存在,执行完毕之后就会被删除。所以产生的数据不会被保留。 services: - rabbitmq:3.8 stage: test only: - master tags: - go script: # 下面的测试命令会连接到上面启动的 rabbitmq 服务 - "go test -v -cover ./pkg/rabbitmq"
复用 yaml 配置片段
在 yaml
中,有一种机制可以让我们复用 yaml
配置片段,比如:
# 发布代码的 job .deploy-job: &release-job tags: - api image: eleven26/rsync:1.3.0 script: - rsync . [email protected]:/home/www/foo deploy-release: <<: *release-job stage: deploy only: - "release" deploy-master: <<: *release-job stage: deploy only: - "master"
上面的代码中,我们定义了一个 release-job
的配置片段,然后在 deploy-release
和 deploy-master
中,我们都引用了这个配置片段,这样我们就可以复用这个配置片段了。 等同于下面的代码:
# 发布代码的 job .deploy-job: &release-job tags: - api image: eleven26/rsync:1.3.0 script: - rsync . [email protected]:/home/www/foo deploy-release: tags: - api image: eleven26/rsync:1.3.0 script: - rsync . [email protected]:/home/www/foo stage: deploy only: - "release" deploy-master: tags: - api image: eleven26/rsync:1.3.0 script: - rsync . [email protected]:/home/www/foo stage: deploy only: - "master"
在 yaml
的术语中,这一种机制叫做 anchor
。
cache vs artifacts
初次使用的人,可能会对这个东西有点迷惑,因为它们好像都是缓存,但是实际上,它们的用途是不一样的。
cache
是用来缓存依赖的,比如node_modules
文件夹,它可以加快后续pipeline
的执行流程,因为避免了重复的依赖安装。artifacts
是用来缓存构建产物的,比如build
之后生成的静态文件,它可以在后续的stage
中使用。表示的是单个 pipeline 中的不同 stage 之间的共享。
指定 artifacts 的过期时间
我们可以通过 expire_in
来指定 artifacts
的过期时间,比如:
job1: stage: build only: - "release" image: eleven26/apidoc:1.0.0 tags: - api artifacts: paths: - public expire_in: 1 hour
因为我们的 artifacts
有时候只是生成一些需要部署到服务器的东西,然后在下一个 stage
使用,所以是不需要长期保留的。所以我们可以通过 expire_in
来指定一个比较短的 artifacts
的过期时间。
cache 只 pull 不 push
gitlab CI 的 cache
有一个 policy
属性,它的值默认是 pull-push
,也就是在 job
开始执行的时候会拉取缓存,在 job
执行结束的时候会将缓存指定文件夹的内容上传到 gitlab 中。
但是在实际使用中,我们其实只需要在安装依赖的时候上传这些缓存,其他时候都只是读取缓存的。所以我们在安装依赖的 job 中使用默认的 policy
,而在后续的 job
中,我们可以通过 policy: pull
来指定只拉取缓存,不上传缓存。
job: tags: - api image: eleven26/rsync:1.3.0 cache: key: files: - composer.json - composer.lock paths: - "vendor/" policy: pull # 只拉取 vendor,在 job 执行完毕之后不上传 vendor
cache 的 key 使用文件
这一个特性是非常有用的,在现代软件工程的实践中,往往通过 *.lock
文件来记录我们使用的额依赖的具体版本,以保证在不同环境中使用的时候保持一致的行为。
所以,相应的,我们的缓存也可以在 *.lock
这类文件发生变化的时候,重新生成缓存。上面的例子就使用了这种机制。
script 中使用多行命令
在 script
中,我们可以使用多行命令,比如:
job: script: # 我们可以通过下面这种方式来写多行的 shell 命令,也就是以一个竖线开始,然后换行 - | if [ "$release_host" != "" ]; then host=$release_host fi
CD - 如何同步代码到服务器
如果我们的项目需要部署到服务器上,那么我们还需要做一些额外的操作,比如同步代码到服务器上。 如果我们的 gitlab 是通过容器执行的,或者我们的 runner 的 executor 是 docker,那么有一种比较常见的方法是通过 ssh 私钥来进行部署。
我们可以通过以下流程来实现:
- 新建一对 ssh key,比如
id_rsa
和id_rsa.pub
。 - 将
id_rsa.pub
的内容添加到服务器的authorized_keys
文件中。 - 将
id_rsa
上传到 gitlab 中(在项目的 CI/CD 配置中,配置一个变量,变量名为PRIVATE_KEY
,内容为id_rsa
的内容,类型为file
)。 - 在我们的
ci
配置文件中,添加如下配置即可:
before_script: - chmod 600 $PRIVATE_KEY deploy: stage: deploy image: eleven26/rsync:1.3.0 script: # $user 是 ssh 的用户 # $host 是 ssh 的主机 # $port 是 ssh 的端口 # $PRIVATE_KEY 是我们在 gitlab 中配置的私钥 - rsync -az -e "ssh -o StrictHostKeyChecking=no -p $port -i $PRIVATE_KEY" --delete --exclude='.git' . $user@$host:/home/www
这里的 rsync
命令中,我们使用了 -o StrictHostKeyChecking=no
参数,这是为了避免每次都需要手动输入 yes
来确认服务器的指纹。
安全最佳实践:
- 为每一个 project 配置 ssh key 变量,如果是全局变量的话,其他 project 可以在未授权的情况下,访问到这个私钥,这是非常危险的。
- 使用单独的仓库来保存 ci 配置文件,防止其他人未经授权就修改 ci 配置文件,这也是非常危险的。
必须严格遵循以上两步,否则会造成严重的安全问题。
总结
最后,总结一下本文中一些比较关键的内容:
- gitlab 中的一些基本概念:
pipeline
:代表了一次 CI 的执行过程,它包含了多个stage
。stage
:代表了一组job
的集合,stage
会按照顺序执行。job
:代表了一个具体的任务,比如build
、test
、deploy
等。
- 一个
stage
中的多个job
是可以并行执行的。但是下一个stage
的job
必须要等到上一个stage
的所有job
都执行完毕之后才会执行。 cache
和artifacts
的区别:cache
是用来缓存依赖的,比如node_modules
文件夹,它可以加快后续pipeline
的执行流程,因为避免了重复的依赖安装。artifacts
是用来缓存构建产物的,比如build
之后生成的静态文件,它可以在后续的stage
中使用。表示的是单个 pipeline 中的不同 stage 之间的共享。
cache
在安装依赖的job
中才需要使用默认的policy
,也就是pull-push
,在其他不需要安装依赖的job
中使用pull
就可以了,不需要上传缓存。cache
的key
可以指定多个文件,这样在指定的文件变动的时候,缓存会失效,这往往用在依赖相关的文件中。- 可以使用
services
关键字来指定需要启动的服务,比如mysql
、redis
等,在 job 中可以连接到这些 services,从而方便进行测试。 - 可以使用
yaml
的anchor
机制来复用一些配置片段,可以少写很多重复的配置。 - 一个
job
必须运行在某个runner
上,job
和runner
的关联是通过tag
来指定的。
以上就是gitlab ci cd 不完全指南的详细内容,更多关于gitlab ci cd 的资料请关注脚本之家其它相关文章!