使用 Tektoncd Operator 管理 Tekton 组件
Tektoncd Operator
| CRD | 描述 |
|---|---|
TektonConfig |
配置要安装和管理的 Tekton 组件。 |
TektonPipeline |
配置安装管理 Tekton Pipeline 组件。 |
TektonTrigger |
配置安装管理 Tekton Trigger 组件。 |
TektonDashboard |
配置安装管理 Tekton Dashboard 组件。 |
TektonResult |
配置安装管理 Tekton Result 组件。 |
TektonAddon |
配置安装管理插件，目前仅支持 Openshift。 |
安装
安装 Tektoncd Operator 有多种方式。
从 Operator Hub 安装
可以直接前往 Operator Hub 页面 https://operatorhub.io/operator/tektoncd-operator 进行安装，其生命周期将由 Operator Lifecycle Manager (OLM) 进行管理。
使用资源清单文件安装
可以直接从 Github Release 页面 https://github.com/tektoncd/operator/releases 获取资源清单文件，使用这种方式安装，需要自己管理 Operator 的生命周期。
直接使用下面的命令进行安装即可。
$ kubectl apply -f https://storage.googleapis.com/tekton-releases/operator/latest/release.yaml由于官方使用的镜像是 gcr 的镜像，所以正常情况下我们是获取不到的，如果你的集群由于某些原因获取不到镜像，可以使用下面的资源清单文件：
$ kubectl apply -f https://my-oss-testing.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/k8s/tekton/operator/release.v0.60.0.yml默认情况下 Tektoncd Operator 创建的对象会使用 gcr 的镜像，比如 Tekton Pipelines 控制器的镜像，可以通过环境变量 IMAGE_PIPELINES_TEKTON_PIPELINES_CONTROLLER 来指定对应的镜像，如下所示的环境变量是覆盖默认的 gcr 镜像的配置方式：
- name: IMAGE_PIPELINES_PROXY
value: cnych/tekton-operator-proxy-webhook:v0.60.0
- name: IMAGE_JOB_PRUNER_TKN
value: cnych/tekton-operator-pruner-tkn:v0.60.0
- name: IMAGE_PIPELINES_TEKTON_PIPELINES_CONTROLLER
value: cnych/tekton-controller:v0.37.2
- name: IMAGE_PIPELINES_WEBHOOK
value: cnych/tekton-webhook:v0.37.2
- name: IMAGE_PIPELINES_ARG__ENTRYPOINT_IMAGE
value: cnych/tekton-entrypoint:v0.37.2
- name: IMAGE_PIPELINES_ARG__GIT_IMAGE
value: cnych/tekton-git-init:v0.37.2
- name: IMAGE_PIPELINES_ARG__IMAGEDIGEST_EXPORTER_IMAGE
value: cnych/tekton-imagedigestexporter:v0.37.2
- name: IMAGE_PIPELINES_ARG__KUBECONFIG_WRITER_IMAGE
value: cnych/tekton-kubeconfigwriter:v0.37.2
- name: IMAGE_PIPELINES_ARG__NOP_IMAGE
value: cnych/tekton-nop:v0.37.2
- name: IMAGE_TRIGGERS_TEKTON_TRIGGERS_CONTROLLER
value: cnych/tekton-triggers-controller:v0.20.1
- name: IMAGE_TRIGGERS_WEBHOOK
value: cnych/tekton-triggers-webhook:v0.20.1
- name: IMAGE_TRIGGERS_TEKTON_TRIGGERS_CORE_INTERCEPTORS
value: cnych/tekton-triggers-interceptors:v0.20.1
- name: IMAGE_TRIGGERS_ARG__EL_IMAGE
value: cnych/tekton-triggers-eventlistenersink:v0.20.1上面的方式会创建一个名为 tekton-operator 的命名空间，其中包含一个 Operator 和一个 Webhook 的 Pod：
$ kubectl get pods -n tekton-operator
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
tekton-operator-9d747548b-67t7m 2/2 Running 0 9m42s
tekton-operator-webhook-6cc769b85d-fssq9 1/1 Running 0 9m42s安装 Operator 后，就可以安装所需的 Tekton 组件，例如 Tekton Pipeline、Tekton Triggers。
每个 Tekton 组件都有一个自定义资源，用于安装和管理组件。
$ kubectl get crd |grep tekton |grep operator
tektonchains.operator.tekton.dev 2022-07-25T00:51:07Z
tektonconfigs.operator.tekton.dev 2022-07-25T00:51:07Z
tektondashboards.operator.tekton.dev 2022-07-25T00:51:07Z
tektonhubs.operator.tekton.dev 2022-07-25T00:51:07Z
tektoninstallersets.operator.tekton.dev 2022-07-25T00:51:07Z
tektonpipelines.operator.tekton.dev 2022-07-25T00:51:07Z
tektonresults.operator.tekton.dev 2022-07-25T00:51:07Z
tektontriggers.operator.tekton.dev 2022-07-25T00:51:07Z其中 TektonConfig 是创建其他组件的顶级 CRD。所以我们只需创建具有所需配置的 TektonConfig 对象即可，它将会帮助我们安装相应的其他组件。
TektonConfig 将根据传递给它的配置文件创建 TektonPipeline、TektonTriggers 和其他组件 CR 对象，其中有一个 profile 的字段，可以用于确定要安装的所有组件。
Tektoncd Operator 内置了 3 个 profile：lite、all、basic。
all：此配置文件将安装所有组件basic：此配置文件将仅安装 TektonPipeline 和 TektonTrigger 组件lite：此配置文件将仅安装 TektonPipeline 组件
比如我们要安装 pipelines、triggers 和 dashboard，可以使用 all 这个 profile 进行安装，如下资源清单所示：
# tekton-operator-profile-all.yaml
apiVersion: operator.tekton.dev/v1alpha1
kind: TektonConfig
metadata:
name: config
spec:
profile: all
targetNamespace: tekton-pipelines
pruner:
resources:
- pipelinerun
- taskrun
keep: 100
schedule: "0 8 * * *"其中 targetNamespace 用来指定安装 Tekton 组件的命名空间，默认为 tekton-pipelines，pruner 为 Tekton 资源提供自动清理功能。
resources：指定可以自动清理的资源keep：清理时要保留的最大资源数schedule：清理资源的频率
直接安装上面的资源对象即可：
$ kubectl apply -f tekton-operator-profile-all.yaml
$ kubectl get tektonconfig
NAME VERSION READY REASON
config v0.60.0 True上面的 TektonConfig 对象我们配置的 profile 为 all，会自动为我们创建 tektonpipelines、tektontriggers、tektondashboard 组件对象：
$ kubectl get tektonpipelines
NAME VERSION READY REASON
pipeline v0.37.0 True
$ kubectl get tektontriggers
NAME VERSION READY REASON
trigger v0.20.1 True
$ kubectl get tektondashboard
NAME VERSION READY REASON
dashboard v0.27.0 True上面的这几个 cr 对象创建后就会自动创建对应的组件，如下所示：
$ kubectl get pods -n tekton-pipelines
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
tekton-dashboard-84dc6f966b-g8flx 0/1 ImagePullBackOff 0 3m48s
tekton-operator-proxy-webhook-7587596c79-ld8vm 1/1 Running 0 30m
tekton-pipelines-controller-78bc48896b-sd9fk 1/1 Running 0 30m
tekton-pipelines-webhook-5f48c855b4-js54q 1/1 Running 0 30m
tekton-triggers-controller-668b94cb5b-ggbk7 1/1 Running 0 27m
tekton-triggers-core-interceptors-66b7ddd78c-pq7gb 1/1 Running 0 27m
tekton-triggers-webhook-c8fd7755d-rknch 1/1 Running 0 27m由于 dashboard 组件的镜像没有对应的覆盖的环境变量，所以需要我们手动进行修改：
$ kubectl edit deploy tekton-dashboard -n tekton-pipelines
......
image: cnych/tekton-dashboard:v0.28.0
......Dashboard 的服务默认通过 ClusterIP 方式进行暴露，我们可以手动创建一个 Ingress 对象或者修改 Service 为 NodePort 方式进行暴露。
$ kubectl get svc -n tekton-pipelines
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
tekton-dashboard ClusterIP 10.102.221.101 9097/TCP 28m
tekton-operator-proxy-webhook ClusterIP 10.96.175.155 443/TCP 33m
tekton-pipelines-controller ClusterIP 10.99.0.85 9090/TCP,8008/TCP,8080/TCP 33m
tekton-pipelines-webhook ClusterIP 10.106.195.14 9090/TCP,8008/TCP,443/TCP,8080/TCP 33m
tekton-triggers-controller ClusterIP 10.99.84.154 9000/TCP 30m
tekton-triggers-core-interceptors ClusterIP 10.97.83.136 8443/TCP 30m
tekton-triggers-webhook ClusterIP 10.108.88.140 443/TCP 30m 
测试
Tekon 的组件安装完成后，接下来我们来运行一个简单的 Pipeline。
首先创建一个如下所示的 Task 任务，下面的任务中会在 bash 容器中去执行 echo "Hello, world!" 的命令。
# hello-task.yaml
apiVersion: tekton.dev/v1beta1
kind: Task
metadata:
name: hello
spec:
steps:
- name: hello
image: bash:latest
command:
- echo
args:
- "Hello, world!"用同样的方式再创建一个 goodbye 的任务，只需要将上面的 echo 内容修改为 goodbye 即可。
然后就可以定义一个 Pipeline 流水线了，如下所示：
# hello-goodbye-pipeline.yaml
apiVersion: tekton.dev/v1beta1
kind: Pipeline
metadata:
name: hello-goodbye-pipeline
spec:
tasks:
- name: hello
taskRef:
name: hello
- name: goodbye
runAfter:
- hello
taskRef:
name: goodbye通过 taskRef 引用对应的 Task 对象。
直接创建上面的资源对象即可：
$ kubectl get pipeline
NAME AGE
hello-goodbye-pipeline 24s
$ kubectl get task
NAME AGE
goodbye 101s
hello 107s要执行该流水线，我们还需要创建一个 PipelineRun 的对象才会真正执行。
# hello-goodbye-pipeline-run.yaml
apiVersion: tekton.dev/v1beta1
kind: PipelineRun
metadata:
generateName: hello-goodbye-pipeline-
spec:
pipelineRef:
name: hello-goodbye-pipeline创建上面的资源即可，需要注意我们这里使用的 generateName 属性，需要使用 kubectl create 命令进行创建。正常创建后很快就会按照上面 Pipeline 的描述去执行两个任务了。
要想卸载 Tekton 我们也只需要将定义的 TektonConfig 对象删除即可。
如果不想使用 TektonCD Operator 内置的几个 profile，我们也可以自己手动去分别配置不同组件的 CR 实例，另外 TektonCD Operator 现阶段提供的可配置方式并不多，特别是对于国内用户来说镜像这个老大难的问题，只能通过环境变量去全局覆盖 Operator，还有部分镜像压根没有覆盖，如果是在国内使用并且不能使用 gcr 镜像的话可能体验就不是那么顺畅了。