你公司的虚拟机还闲着？基于 Jenkins 和 Kubernetes 的持续集成测试实践了解一下！
Posted CSDN云计算
tags:
篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了你公司的虚拟机还闲着？基于 Jenkins 和 Kubernetes 的持续集成测试实践了解一下！相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
作者 | 刘春明
责编 | Carol
出品 | CSDN 云计算（ID：CSDNcloud）
目前公司为了降低机器使用成本，对所有的AWS虚拟机进行了盘点，发现利用率低的机器中，有一部分是测试团队用作Jenkins Slave的机器。这不出我们所料，使用虚拟机作为Jenkins Slave，一定会存在很大浪费，因为测试Job运行完成后，Slave 处于空闲状态时，虚拟机资源并没有被释放掉。
除了资源利用率不高外，虚拟机作为Jenkins Slave还有其他方面的弊端，比如资源分配不均衡，有的 Slave 要运行的 job 出现排队等待，而有的 Slave 可能正处于空闲状态。另外，扩容不方便，使用虚拟机作为Slave，想要增加Jenkins Slave，需要手动挂载虚拟机到Jenkins Master上，并给Slave配置环境，导致管理起来非常不方便，维护起来也是比较耗时。
在2019年，运维团队搭建了Kubernetes容器云平台。为了实现公司降低机器使用成本的目标，我所在的车联网测试团队考虑将Jenkins Slave全面迁移到Kubernetes容器云平台。主要是想提高Jenkins Slave资源利用率，并且提供比较灵活的弹性扩容能力满足越来越多的测试Job对Slave的需求。
本文就是我们的实践总结。
整体架构
我们知道Jenkins是采用的Master-Slave架构，Master负责管理Job，Slave负责运行Job。在我们公司Master搭建在一台虚拟机上，Slave则来自Kubernetes平台，每一个Slave都是Kubernetes平台中的一个Pod，Pod是Kubernetes的原子调度单位，更多Kubernetes的基础知识不做过多介绍，在这篇文章中，大家只要记住Pod就是Jenkins Slave就行了。
基于 Kubernetes 搭建的 Jenkins Slave 集群示意图如下。
在这个架构中，Jenkins Master 负责管理测试Job，为了能够利用Kubernetes平台上的资源，需要在Master上安装Kubernetes-plugin。
Kubernetes平台负责产生Pod，用作Jenkins Slave执行Job任务。当Jenkins Master上有Job被调度时，Jenkins Master通过Kubernetes-plugin向Kubernetes平台发起请求，请Kubernetes根据Pod模板产生对应的Pod对象，Pod对象会向Jenkins Master发起JNLP请求，以便连接上Jenkins Master，一旦连接成功，就可以在Pod上面执行Job了。
Pod中所用的容器镜像则来自Harbor，在这里，一个Pod中用到了三个镜像，分别是Java镜像、Python镜像、JNLP镜像。Java镜像提供Java环境，可用来进行编译、执行Java编写的测试代码，Python镜像提供Python环境，用来执行Python编写的测试代码，JNLP镜像是Jenkins官方提供的Slave镜像。
使用Kubernetes作为Jenkins Slave，如何解决前面提到的使用虚拟机时的资源利用率低、资源分配不均的问题，并且实现Slave动态弹性扩容的呢？
首先，只有在Jenkins Master有Job被调度时，才会向Kubernetes申请Pod创建Jenkins Slave，测试Job执行完成后，所用的Slave会被Kubernetes回收。不会像虚拟机作为Slave时，有Slave闲置的情况出现，从而提高了计算资源的利用率。
其次，资源分配不均衡的主要问题在于不同测试小组之间，因为测试环境和依赖不同而不能共享Jenkins Slave。而Kubernetes平台打破了共享的障碍，只要Kubernetes集群中有计算资源，那么就可以从中申请到适合自己项目的Jenkins Slave，从而不再会发生Job排队的现象。
借助Kubernetes实现Slave动态弹性扩容就更加简单了。因为Kubernetes天生就支持弹性扩容。当监控到Kubernetes资源不够时，只需要通过运维平台向其中增加Node节点即可。对于测试工作来讲，这一步完全是透明的。
要想利用Kubernetes作为Jenkins Slave，第一步是在Jenkins Master上安装Kubernetes插件。安装方法很简单，用Jenkisn管理员账号登录Jenkins，在Manage Plugin页面，搜索Kubernetes，勾选并安装即可。
名称将会在Jenkins Pipeline中用到，配置多个Kubernetes云时，需要为每一个云都指定一个不同的名称。
Kubernetes服务证书key是用来与Kubernetes API server建立连接的，生成方法是，从Kubernetes API server的/root/.kube/config文件中，获取/root/.kube/config中certificate-authority-data的内容，并转化成base64 编码的文件即可。
# echo certificate-authority-data的内容 | base64 -D > ~/ca.crt
ca.crt的内容就是Kubernetes服务证书key。
上图中的凭据，是使用客户端的证书和key生成的pxf文件。先将/root/.kube/config中client-certificate-data和client-key-data的内容分别转化成base64 编码的文件。
# echo client-certificate-data的内容 | base64 -D > ~/client.crt
# echo client-key-data的内容 | base64 -D > ~/client.crt
根据这两个文件制作pxf文件：
# openssl pkcs12 -export -out ~/cert.pfx -inkey ~/client.key -in ~/client.crt -certfile ~/ca.crt
# Enter Export Password:
# Verifying - Enter Export Password:
自定义一个password并牢记。
点击Add，选择类型是Cetificate，点击Upload certificate，选取前面生成cert.pfx文件，输入生成cert.pfx文件时的密码，就完成了凭据的添加。
接着再配置一下Jenkins URL和同时可以被调度的Pod数量。
配置完毕，可以点击 “Test Connection” 按钮测试是否能够连接到 Kubernetes，如果显示 Connection test successful 则表示连接成功，配置没有问题。
配置完Kubernetes插件后，在Jenkins Master上根据需要配置一些公共工具，比如我这了配置了allure，用来生成报告。这样在Jenkins Slave中用到这些工具时，就会自动安装到Jenkins Slave中了。
定制Jenkins Pipeline
配置完成Kubernetes连接信息后，就可以在测试Job的Pipeline中使用kubernetes作为agent了。与使用虚拟机作为Jenkins Slave的区别主要在于pipeline.agent部分。下面代码是完整的Jenkinsfile内容。
pipeline {
agent {
kubernetes{
cloud 'kubernetes-bj' //Jenkins Master上配置的Kubernetes名称
label 'SEQ-AUTOTEST-PYTHON36' //Jenkins slave的前缀
defaultContainer 'python36' // stages和post步骤中默认用到的container。如需指定其他container，可用语法 container("jnlp"){...}
idleMinutes 10 //所创建的pod在job结束后的空闲生存时间
yamlFile "jenkins/jenkins_pod_template.yaml" // pod的yaml文件
}
}
environment {
git_url = 'git@github.com:liuchunming033/seq_jenkins_template.git'
git_key = 'c8615bc3-c995-40ed-92ba-d5b66'
git_branch = 'master'
email_list = 'liuchunming@163.com'
}
options {
buildDiscarder(logRotator(numToKeepStr: '30')) //保存的job构建记录总数
timeout(time: 30, unit: 'MINUTES') //job超时时间
disableConcurrentBuilds() //不允许同时执行流水线
}
stages {
stage('拉取测试代码') {
steps {
git branch: "${git_branch}", credentialsId: "${git_key}", url: "${git_url}"
}
}
stage('安装测试依赖') {
steps {
sh "pipenv install"
}
}
stage('执行测试用例') {
steps {
sh "pipenv run py.test"
}
}
}
post {
always{
container("jnlp"){ //在jnlp container中生成测试报告
allure includeProperties: false, jdk: '', report: 'jenkins-allure-report', results: [[path: 'allure-results']]
}
}
}
}
上面的Pipeline中，与本文相关的核心部分是agent.kubernetes一段，这一段描述了如何在kubernetes 平台生成Jenkins Slave。
cloud，是Jenkins Master上配置的Kubernetes名称，用来标识当前的Pipeline使用的是哪一个Kubernetes cloud。
label，是Jenkins Slave名称的前缀，用来区分不同的Jenkins Slave，当出现异常时，可以根据这个名称到Kubernetes cloud中进行debug。
defaultContainer，在Jenkins Slave中我定义了是三个container，在前面有介绍。defaultContainer表示在Pipeline中的stages和post阶段，代码运行的默认container。也就是说，如果在stages和post阶段不指定container，那么代码都是默认运行在defaultContainer里面的。如果要用其他的container运行代码，则需要通过类似container(“jnlp”){…}方式来指定。
idleMinutes，指定了Jenkins Slave上运行的测试job结束后，Jenkins Slave可以保留的时长。在这段时间内，Jenkins Slave不会被Kubernetes回收，这段时间内如果有相同label的测试Job被调度，那么可以继续使用这个空闲的Jenkins Slave。这样做的目的是，提高Jenkins Slave的利用率，避免Kubernetes进行频繁调度，因为成功产生一个Jenkins Slave还是比较耗时的。
yamlFile，这个文件是标准的Kubernetes的Pod 模板文件。Kubernetes根据这个文件产生Pod对象，用来作为Jenkins Slave。这个文件中定义了三个容器（Container）以及调度的规则和外部存储。这个文件是利用Kubernetes作为Jenkins Slave集群的核心文件，下面将详细介绍这个文件的内容。
至此，测试Job的Pipeline就建立好了。
使用虚拟机作为Jenkins Slave时，如果新加入一台虚拟机，我们需要对虚拟机进行初始化，主要是安装工具软件、依赖包，并连接到Jenkins Master上。使用Kubernetes cloud作为Jenkins Slave集群也是一样，要定义Jenkins Slave使用的操作系统、依赖软件和外部磁盘等信息。只不过这些信息被写在了一个Yaml文件中，这个文件是Kubernetes的Pod 对象的标准模板文件。Kubernetes会自根据这个Yaml文件，产生Pod并连接到Jenkins Master上。
这个Yaml文件内容如下：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
# ① 指定 Pod 将产生在Kubernetes的哪个namespace下，需要有这个namespace的权限
namespace: sqe-test
spec:
containers:
# ② 必选，负责连接Jenkins Master，注意name一定要是jnlp
- name: jnlp
image: swc-harbor.nioint.com/sqe/jnlp-slave:root_user
imagePullPolicy: Always
# 将Jenkins的WORKSPACE（/home/jenkins/agent）挂载到jenkins-slave
volumeMounts:
- mountPath: /home/jenkins/agent
name: jenkins-slave
# ③ 可选，python36环境，已安装pipenv，负责执行python编写的测试代码
- name: python36
image: swc-harbor.nioint.com/sqe/automation_python36:v1
imagePullPolicy: Always
# 通过cat命令，让这个container保持持续运行
command:
- cat
tty: true
env:
# 设置pipenv的虚拟环境路径变量 WORKON_HOME
- name: WORKON_HOME
value: /home/jenkins/agent/.local/share/virtualenvs/
# 创建/home/jenkins/agent目录并挂载到jenkins-slave Volume上
volumeMounts:
- mountPath: /home/jenkins/agent
name: jenkins-slave
# 可以对Pod使用的资源进行限定，可调。尽量不要用太多，够用即可。
resources:
limits:
cpu: 300m
memory: 500Mi
# ④ 可选，Java8环境，已安装maven，负责执行Java编写的测试代码
- name: java8
image: swc-harbor.nioint.com/sqe/automation_java8:v2
imagePullPolicy: Always
command:
- cat
tty: true
volumeMounts:
- mountPath: /home/jenkins/agent
name: jenkins-slave
# ⑤ 声明一个名称为 jenkins-slave 的 NFS Volume，多个container共享
volumes:
- name: jenkins-slave
nfs:
path: /data/jenkins-slave-nfs/
server: 10.125.234.64
# ⑥ 指定在Kubernetes的哪些Node节点上产生Pod
nodeSelector:
node-app: normal
node-dept: sqe
通过上面的Yaml文件，可以看到通过 spec.containers 在Pod中定义了三个容器，分别是负责连接Jenkins Master的jnlp，负责运行Python代码的python36，负责运行Java代码的java8。我们可以把Jenkins Slave比喻成豆荚，里面的容器比喻成豆荚中的豆粒，每颗豆粒具有不同的职责。
同时，还声明了一个叫作jenkins-slave 的volume，jnlp 容器将Jenkins WORKSPACE目录(/home/jenkins/agent )mount到jenkins-slave 上。同时python36和java8这两个容器也将目录/home/jenkins/agent mount到jenkins-slave 上。从而，在任何一个容器中对/home/jenkins/agent 目录的修改，在其他两个容器中都能读取到修改后的内容。挂载外部存储的主要好处是可以将测试结果、虚拟环境持久化下来，特别是将虚拟环境持久化下来之后，不用每次执行测试创建新的虚拟环境，而是复用已有的虚拟环境，加快了整个测试执行的过程。
另外，还指定了使用kubernetes的哪一个Namespace命名空间以及在哪些Node节点上产生Jenkins Slave。关于这个Yaml文件的其他细节说明，我都写在了文件的注释上，大家可以参考着理解。
前面介绍了Jenkins Slave中用到了三个容器，下面我们分别来看下这三个容器的镜像。
首先，DockerHub（https://hub.docker.com/r/jenkinsci/jnlp-slave）提供了Jenkins Slave的官方镜像，我们这里将官方镜像中的默认用户切换成root用户，否则在执行测试用例时，可能会出现权限问题。JNLP容器镜像的Dockerfile如下：
FROM jenkinsci/jnlp-slave:latest
LABEL maintainer="liuchunming@163.com"
USER root
Python镜像是在官方的Python3.6.4镜像中安装了pipenv。因为我们团队目前的Python项目都是用pipenv管理项目依赖的。这里说一下，pipenv是pip的升级版，它既能为你项目创建独立的虚拟环境，还能够自动维护和管理项目的依赖软件包。与pip使用requirements.txt管理依赖不同，pipenv使用Pipefile管理依赖，这里的好处不展开介绍，有兴趣的朋友可以查看一下pipenv的官方文档https://github.com/pypa/pipenv。Python镜像的Dockerfile如下：
FROM python:3.6.4
LABEL maintainer="xxx@163.com"
USER root
RUN pip install --upgrade pip
RUN pip3 install pipenv
Java镜像是根据DockerHub上的maven镜像扩展来的。主要改动则是将公司内部使用的maven配置文件settings.xml放到镜像里面。完整的Dockerfile如下：
制作完容器镜像之后，我们会将其push到公司内部的harbor上，以便kubernetes能够快速的拉取镜像。大家可以根据自己实际情况，按照项目需求制作自己的容器镜像。
执行自动化测试
通过前面的步骤，我们使用Kubernetes作为Jenkins Slave的准备工作就全部完成了。接下来就是执行测试Job了。与使用虚拟机执行测试Job相比，这一步其实完全相同。
创建一个Pipeline风格的Job，并进行如下配置：
配置完成后，点击Build就可以开始测试了。
跟虚拟机作为Jenkins Salve不同，Kubernetes生成Jenkins Slave是个动态创建的过程，因为是动态创建，就涉及到效率问题。解决效率问题可以从两方面入手，一方面是尽量利用已有的Jenkins Slave来运行测试Job，另一方面是加快产生Jenkins Slave的效率。下面我们分别从这两方面看看具体的优化措施。
7.1 充分利用已有的Jenkins Slave
充分利用已有的Jenkins Slave，可以从两方面入手。
一方面，设置idleMinutes让Jenkins Slave在执行完测试Job后，不要被立即消毁，而是可以空闲一段时间，在这段时间内如果有测试Job启动，则可以分配到上面来执行，既提高了已有的Jenkins Slave的利用率，也避免创建Jenkins Slave耗费时间。
另一方面，在更多的测试Job流水线中，使用相同的label，这样当前面的测试Job结束后，所使用的Jenkins Slave也能被即将启动的使用相同lable的测试Job所使用。比如，测试job1使用的jenkins Slave 的lable是
DD-SEQ-AUTOTEST-PYTHON，那么当测试job1结束后，使用相同lable的测试job2启动后，既可以直接使用测试job1使用过的Jenkins Slave了。
7.2 加快Jenkins Slave的调度效率
Kubernetes上产生Jenkins Slave并加入到Jenkins Master的完整流程是：
Jenkins Master计算现在的负载情况；
Jenkins Master根据负载情况，按需通过Kubernetes Plugin向Kubernetes API server发起请求；
Kubernetes API server向Kubernetes集群调度Pod；
Pod产生后通过JNLP协议自动连接到Jenkins Master。
后三个步骤都是很快的，主要受网络影响。而第一个步骤，Jenkins Master会经过一系列算法计算之后，发现没有可用的Jenkins Slave才决定向Kubernetes API server发起请求。这个过程在Jenkins Master的默认启动配置下是不高效的。经常会导致一个新的测试Job启动后需要等一段时间，才开始在Kubernetes上产生Pod。
因此，需求对Jenkins Master的启动项进行修改，主要涉及以下几个参数：
-Dhudson.model.LoadStatistics.clock=2000
-Dhudson.slaves.NodeProvisioner.recurrencePeriod=5000
-Dhudson.slaves.NodeProvisioner.initialDelay=0
-Dhudson.model.LoadStatistics.decay=0.5
-Dhudson.slaves.NodeProvisioner.MARGIN=50
-Dhudson.slaves.NodeProvisioner.MARGIN0=0.85
Jenkins Master每隔一段时间会计算集群负载，时间间隔由hudson.model.LoadStatistics.clock决定，默认是10秒，我们将其调整到2秒，以加快 Master计算集群负载的频率，从而更快的知道负载的变化情况。比如原来最快需要10秒才知道目前有多少job需要被调度执行，现在只需要2秒。
当Jenkins Master计算得到集群负载后，发现没有可用的Jenkins Slave。Jenkins master会通知Kubernetes Plugin的NodeProvisioner以recurrencePeriod间隔生产Pod。因此recurrencePeriod值不能比hudson.model.LoadStatistics.clock小，否则会生成多个Jenkins slave。
initialDelay是一个延迟时间，原本用于确保让静态的Jenkins Slave和Master建立起来连接，因为我们这里是使用Kubernetes插件动态产生Jenkins slave，没有静态Jenkins Slave，所以我们将参数设置成0。
hudson.model.LoadStatistics.decay这个参数原本的意义是用于抑制评估master负载的抖动，对于评估得到的负载值有很大影响。默认decay是0.9。我们把decay设成了0.5，允许负载有比较大的波动，Jenkins Master评估的负载就是在当前尽可能真实的负载之上，评估的需要的Jenkins Slave的个数。
hudson.slaves.NodeProvisioner.MARGIN 和hudson.slaves.NodeProvisioner.MARGIN0，这两个参数使计算出来的负载做整数向上对齐，从而可能多产生一个Slave，以此来提高效率。
将上面的参数，加入到Jenkins Mater启动进程上，重启Jenkins Master即生效。
java -Dhudson.model.LoadStatistics.clock=2000 -Dxxx -jar jenkins.war
本文介绍了使用Kubernetes作为持续集成测试环境的优势，并详细介绍了使用方法，对其性能也进行了优化。通过这个方式完美解决虚拟机作为Jenkins Slave的弊端。
除了自动化测试能够从Kubernetes中收益之外，在性能测试环境搭建过程中，借助Kubernetes动态弹性扩容的机制，对于大规模压测集群的创建，在效率、便捷性方面更具有明显优势。
作者介绍：
同时，欢迎所有开发者扫描下方二维码填写《开发者与AI大调研》，只需2分钟，便可收获价值299元的「AI开发者万人大会」在线直播门票!
推荐阅读：
真香，朕在看了！
以上是关于你公司的虚拟机还闲着？基于 Jenkins 和 Kubernetes 的持续集成测试实践了解一下！的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章