linux cpu占用率如何看
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2022-10-14
『高级篇』docker之gitlab和jenkins-CICD流程(43)
了解git代码提交完成jenkins的构建
上次已经把代码上传上去了,进入项目选择settings里面的Integrations
这里可以配置一个url,默认的trigger触发器push的时候,
这里的url地址是哪里来的。请查看jenkins,因为本身gitlab里面的微服务比较多,选择其中的一个服务吧,新建一个任务名称:user-edge-service,允许url远程触发构建任务。
Jenkins中的Job配置里缺少 触发远程构建(例如,使用脚本) 选项的
如图所示的功能没有出现在Job配置页面,这是由于权限问题导致的:
关闭防止跨站点请求伪造
gitlab的Integrations的URL地址修改:blocked: Requests to localhost are not allowed。admin 登录设置
gitlab的Integrations,添加完毕。
jenkins的添加完毕
测试一把
返回201,说明构建返回成功。
构建说明
咱们的所有构建都是基于pipline的,脚本是用groovy来做的,如果老铁有不会的可以查看,可以流水线语法。
开始pipline的编写 Jenkins Pipeline是一套插件,支持将连续输送Pipeline实施和整合到Jenkins。Pipeline 提供了一组可扩展的工具,用于通过Pipeline DSL为代码创建简单到复杂的传送Pipeline 。
写个测试的试试 #!groovy pipeline { //之前说过jenkins是支持集群的,但是咱们这里不需要集群的方式,因为有了k8s。any在任何可用的agent 上执行 agent any //环境变量, environment { REPOSITORY="ssh://git@192.168.66.101:2222/liming/microservice.git"
} //流水线是如何提前,都是通过很多个stages下面的stage stages { stage('获取代码'){ steps{ echo " start fetch code from git ssh://git@192.168.66.101:2222/liming/microservice.git" deleteDir() git "${REPOSITORY}" } } }
}
在容器内试试看能git clone 不
在试试,立刻构建
查看目录
需要配置maven仓库地址,当前这个镜像nds国内不识别,在容器内需要操作
echo "nameserver 8.8.8.8" | tee /etc/resolv.conf > /dev/null
apt-get update
apt-get install vim
cd /opt/maven/conf
vi settings.xml
mkdir /usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64/lib
通过更换maven镜像可以解决此问题,在maven安装目录下/opt/maven/conf的conf/settings.xml文件内
yum install lrzsz #rz 选择tool.jar docker cp tool.jar 容器ID:/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64/jre/../lib/tools.jar ··· ![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/11223715-27d864caa1b8bffa.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240) >配置环境变量 ``` bash docker exec -it 容器ID /bin/bash vi ~/.bashrc #配置下面的环境变量 set JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64 export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH
在此尝试构建 #!groovy pipeline { //之前说过jenkins是支持集群的,但是咱们这里不需要集群的方式,因为有了k8s。any在任何可用的agent 上执行 agent any //环境变量, environment { REPOSITORY="ssh://git@192.168.66.101:2222/liming/microservice.git" MODULE="user-edge-service" } //流水线是如何提前,都是通过很多个stages下面的stage stages { stage('获取代码'){ steps{ echo " start fetch code from git ssh://192.168.66.101:2222/liming/microservice.git" deleteDir() git "${REPOSITORY}" } } stage('编译+单元测试') { steps{ echo " start compile" sh "mvn -U -pl ${MODULE} -am clean package" } } } }
jenkins完成推送到官网镜像
创建build-imge文件 docker login登录到docker仓库中(之前已经说过了,我的机器内存比较小,无法启动私有的docker仓库我通过的官网的,不管哪个都在jenkins的机器上登录下,push的时候就不报错了)
cd ~ vi build-image.sh chmod 775 build-image.sh docker login
#!groovy pipeline { //之前说过jenkins是支持集群的,但是咱们这里不需要集群的方式,因为有了k8s。any在任何可用的agent 上执行 agent any //环境变量, environment { REPOSITORY="ssh://git@192.168.66.101:2222/liming/microservice.git" MODULE="user-edge-service" SCRIPT_PATH="/root/" } //流水线是如何提前,都是通过很多个stages下面的stage stages { stage('获取代码'){ steps{ echo " start fetch code from git ssh://192.168.66.101:2222/liming/microservice.git" deleteDir() git "${REPOSITORY}" } } stage('代码静态检查') { steps{ echo " start code check" } } stage('编译+单元测试') { steps{ echo " start compile" sh "mvn -U -pl ${MODULE} -am clean package" } } stage('构建镜像') { steps{ echo " start build image" sh "#{SCRIPT_PATH}/build-image.sh ${MODULE}" } } stage('发布系统') { steps{ echo " start deploy" sh "#{SCRIPT_PATH}/deploy.sh ${MODULE} ${MODULE}" } } } }
build-image.sh
#!/bin/bash MODULE=$1 TIME=`date "+%Y%m%d%H%M"` GIT_REVISION=`git log -1 --pretty=format:"%h"` IMAGE_NAME=zhugeaming/${MODULE}:${TIME}_${GIT_REVISION} cd ${MODULE} docker build -t ${GIT_REVISION} . docker push ${GIT_REVISION}
deply.sh
#!/bin/bash IMAGE=`cat IMAGE_NAME` DEPLOYMENT=$1 MODULE=$2 echo "update image to ${IMAGE}" kubectl set image deployment/${DEPLOYMENT} ${MODULE} =${MODULE}
PS:最后总结下,建议jenkins不要使用容器安装,我用容器安装入了至少十几个坑,对了解命令还是有好处的。我总结几点
不要容器化jenkins,直接在机器上安装就可以了。容器本身都是单个个体,你想想里面还要装jdk,mvn,docker。如果jenkins容器化,等于容器里面还要装docker是不是很蛋疼。 使用pipline写脚本其实很简单本身就是流水线,比较负责命令建议使用shell脚本的方式,这是也方便维护。 gitlab里面,outbound requests 允许 jenkins里面有几个重要的点跨域允许访问,允许用户注册 写的流程有点复杂,我是边练边写的,但是记录了我遇到的各种问题,希望能对有问题的老铁有帮助。 里面的sh 脚本可能比较适合我,特别是build-image那块,建议自行修改。 不要用容器安装jenkins了 这个坑太大了,gitlab还是容器安装爽。 最后在说一点,jenkins的pipline语法不复杂,参考我的写你可以可以完成自动化构建,push镜像,更新服务这块其实也没完全弄好,我准备在继续好好研究下k8s,感觉k8s水太深,下次出专辑深啃一把!
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