gitlab ci cd 命令的使用不完全指南

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:

gitlab ci cd 命令的使用不完全指南_第1张图片

  • 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 buildunit testintegration 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 stagingproduction 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 stagejob 只有在上一个 stagejob 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: runnerjob 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 stagejob 中使用。
  • services:服务,可以在 pipeline 中启动一些服务,比如 mysqlredis 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 pipelinestagejob 的工作模型,以及 cacheartifacts 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:

gitlab ci cd 命令的使用不完全指南_第2张图片

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 job1job2 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。
  • job1job2 都指定了 tag1 标签,所以 job1job2 只会在标签为 tag1runner 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 job3job4 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 artifactscache 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 apirunner,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 runnerexecutordocker 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 jobdocker 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

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-releasedeploy-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"

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

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_rsaid_rsa.pub
  • id_rsa.pub 的内容添加到服务器的 authorized_keys 文件中。
  • 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 buildtestdeploy 等。
  • 一个 stage 中的多个 job 是可以并行执行的。但是下一个 stagejob 必须要等到上一个 stage 的所有 job 都执行完毕之后才会执行。
  • cacheartifacts 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。
  • cachekey 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 mysqlredis 等,在 job 中可以连接到这些 services,从而方便进行测试。
  • 可以使用 yamlanchor 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,jobrunner 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!

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