GitLab项目教程：使用Google Cloud Run组件创建和部署Web服务-优快云博客

GitLab项目教程：使用Google Cloud Run组件创建和部署Web服务

gitlabhq GitLab CE Mirror | Please open new issues in our issue tracker on GitLab.com 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gi/gitlabhq

前言

在现代云原生应用开发中，容器化部署已经成为标准实践。本教程将指导您如何利用GitLab项目中的Google Cloud Run组件，从存储在Artifact Registry中的容器镜像部署一个Web服务。通过本教程，您将掌握完整的CI/CD流程，从代码提交到服务部署的全自动化过程。

准备工作

在开始之前，您需要完成以下准备工作：

Google Cloud集成设置：
- 配置Google Cloud IAM（身份和访问管理）
- 将GitLab连接到Google Artifact Registry
- 设置GitLab Runner在Google Cloud上执行CI/CD作业
开发环境配置：
- 安装并配置gcloud命令行工具
- 设置默认Google Cloud项目：
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```

API启用：

启用Compute Engine和Cloud Run API：

gcloud services enable compute.googleapis.com artifactregistry.googleapis.com run.googleapis.com

权限配置：
- 为工作负载身份池授予以下角色：
  - roles/run.admin（Cloud Run管理员）
  - roles/iam.serviceAccountUser（服务账户用户）

项目配置

IAM集成配置

在GitLab项目中创建新项目
进入"设置 > 集成"
选择"Google Cloud IAM"
填写以下信息：
- Google Cloud项目ID和项目编号
- 工作负载身份池ID和提供者ID

Artifact Registry集成配置

在相同项目的"设置 > 集成"中
选择"Google Artifact Management"
配置以下参数：
- Google Cloud项目ID
- 仓库名称
- 仓库位置

开发流程

代码仓库克隆

使用Git命令克隆您的GitLab仓库到本地开发环境：

git clone <仓库地址>

Dockerfile创建

创建一个简单的Web服务Dockerfile：

FROM python:3.12.4

ARG name

RUN mkdir web

RUN cat <<EOF > web/index.html
<!DOCTYPE html>
<html>
    <head>
        <title>Home</title>
    </head>
    <body>
        <h1 color="green">Welcome to $name</h1>
    </body>
</html>
EOF

CMD ["python3", "-m", "http.server", "8080", "-d", "web"]

这个Dockerfile会：

基于Python 3.12.4镜像
创建一个简单的HTML页面
启动Python内置HTTP服务器

提交Dockerfile到Git仓库：

git add Dockerfile
git commit -m "add dockerfile"
git push

CI/CD流水线配置

创建.gitlab-ci.yml文件，配置完整的构建部署流程：

variables:
  IMAGE_TAG: v$CI_PIPELINE_ID
  AR_IMAGE: LOCATION-docker.pkg.dev/PROJECT/REPOSITORY/python-service

stages:
  - build
  - push
  - deploy

build-job:
  stage: build
  services:
    - docker:24.0.5-dind
  image: docker:git
  before_script:
    - docker login -u $CI_REGISTRY_USER -p $CI_REGISTRY_PASSWORD $CI_REGISTRY
  script:
    - docker build -t $CI_REGISTRY_IMAGE:$IMAGE_TAG --build-arg="name=Cloud Run" .
    - docker push $CI_REGISTRY_IMAGE:$IMAGE_TAG

include:
  - component: gitlab.com/google-gitlab-components/artifact-registry/upload-artifact-registry@0.1.0
    inputs:
      stage: push
      source: $CI_REGISTRY_IMAGE:$IMAGE_TAG
      target: $AR_IMAGE:$IMAGE_TAG

  - component: gitlab.com/google-gitlab-components/cloud-run/deploy-cloud-run@0.1.0
    inputs:
      stage: deploy
      image: $AR_IMAGE:$IMAGE_TAG
      project_id: PROJECT
      region: LOCATION
      service: python-service

流水线包含三个阶段：

构建阶段：使用Docker-in-Docker构建容器镜像
推送阶段：将镜像推送到Google Artifact Registry
部署阶段：使用Cloud Run部署服务

服务验证

部署完成后，您可以通过以下方式验证服务：

在Google Cloud控制台的Cloud Run页面查看服务状态

使用gcloud CLI本地访问服务：

gcloud run services proxy SERVICE \
    --project PROJECT_ID \
    --region=LOCATION

访问http://localhost:8080查看服务

资源清理

为避免产生不必要的费用，您可以清理资源：

删除Artifact Registry仓库：

gcloud artifacts repositories delete REPOSITORY --location=LOCATION

删除Cloud Run服务：
- 在Cloud Run页面选择服务并删除
删除整个Google Cloud项目（谨慎操作）：
- 在Google Cloud控制台的"管理资源"页面删除项目

最佳实践建议

标签策略：使用有意义的镜像标签，如v$CI_PIPELINE_ID确保可追溯性
环境分离：考虑为不同环境（开发、测试、生产）使用不同的Cloud Run服务
监控配置：部署后配置适当的监控和告警
自动缩放：根据负载需求调整Cloud Run的自动缩放配置

通过本教程，您已经掌握了使用GitLab和Google Cloud Run实现完整CI/CD流程的方法，可以将其应用到更复杂的实际项目中。

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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考