自动化集成:Pipeline整合Docker+K8S
Posted 知了一笑
tags:
篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了自动化集成:Pipeline整合Docker+K8S相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
一、背景描述
分布式服务的部署是一个复杂的流程,当容器应用存在几十甚至上百的时候,用手动的方式部署显然难度过高,借助Kubernetes容器编排引擎,可以快速的实现自动部署,扩展,升级等一系列复杂步骤。
二、流程设计
在之前的篇幅中,已经描述了流水线的方式进行源码编译Jar包,并构建成Docker镜像的过程,接下来在K8S平台上部署Docker容器,这样整个自动化的流程就基本完善了:
核心步骤:
- 创建yaml文件类型资源管理脚本;
- 执行已部署资源的删除;
- 根据脚本创建新的资源服务;
该流程衔接在Docker镜像构建成功之后,可以先在本地pull镜像,也可以直接从远程仓库实时获取镜像。
三、实现过程
1、插件安装
Jenkins集成K8S的插件:Kubernetes plugin
。
2、部署脚本
关于K8S部署docker镜像的脚本语法,在K8S基础模块中有详细描述,创建脚本文件的语法在docker流水线模块中同样适用:
environment
k8s_directory = k8s-deploy
// K8S部署Docker镜像
stage(K8Sdeploy)
steps
sh
rm -rf $k8s_directory
mkdir -p $k8s_directory
cd $k8s_directory
cat>k8s-app.yaml<<EOF
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: k8s-app-deployment
labels:
app: k8s-app
spec:
replicas: 2
selector:
matchLabels:
app: k8s-app
template:
metadata:
labels:
app: k8s-app
spec:
containers:
- name: k8s-app
image: cicada-image/doc-line-app:latest
imagePullPolicy: Never
ports:
- containerPort: 8079
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: k8s-app-service
labels:
app: k8s-app
spec:
type: NodePort
ports:
- port: 8080
targetPort: 8079
selector:
app: k8s-app
EOF
cat k8s-app.yaml
echo "create k8s-app.yaml success"
echo "base Yaml file deploy k8s resource"
ls
sleep 10
set +e
kubectl delete -f k8s-app.yaml
sleep 10
set -e
kubectl create -f k8s-app.yaml
脚本说明:
- 进入k8s的工作目录;
- 创建
k8s-app.yaml
部署的脚本文件; - 声明Pod的副本数为:2;
- 根据脚本尝试一次资源删除;
- 根据脚本创建资源;
set +e-e
为shell语法,控制脚本是否中断;
资源创建成功后,查看k8s的控制台界面,各个组件是否都部署成功,之后通过访问服务中API接口判断环境是否通顺:
3、流程总结
在整个流程中,涉及下面几个核心阶段:
- 源码管理,代码仓库获取,hook模式配置;
- 本地编译打包,生成应用的Jar包;
- Docker将Jar包构建成镜像文件,上传仓库;
- K8S将Docker镜像部署在集群服务上;
这里简化很多不必要的流程,在实际的应用中,远比案例中的演示更复杂,可以根据各个业务的需要,参考流水线组件的功能文档,不断引入更好的方式去优化流程,最终会形成一个持续交付的自动流程,并且不会对代码层面带来改造成本。
同系列推荐:
四、源代码地址
GitEE·地址
https://gitee.com/cicadasmile/butte-auto-parent
Wiki·地址
https://gitee.com/cicadasmile/butte-java-note
以上是关于自动化集成:Pipeline整合Docker+K8S的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
Gitlab+Jenkins Pipeline+Docker+k8s+Helm自动化部署实践(干货!)
Gitlab+Jenkins Pipeline+Docker+k8s+Helm自动化部署实践(干货!)