k8s CI/CD--Jenkinsfile例子

本文介绍如何使用Kubernetes中的Jenkins进行代码获取、编译、镜像构建及推送,并最终部署应用到Kubernetes集群的过程。文章通过具体步骤展示了从代码检查到服务部署的整个CI/CD流水线。

试用k8s内部jenkins,并且配置好podtemplate

pipeline{
agent any
stages{
   stage('get the code'){
      steps{
         container('jnlp'){
         sh 'cp Dockerfile xx-svc.yaml /tmp'
          checkout([$class: 'SubversionSCM', additionalCredentials: [], excludedCommitMessages: '', excludedRegions: '', excludedRevprop: '', excludedUsers: '', filterChangelog:                 false, ignoreDirPropChanges: false, includedRegions: '', locations: [[cancelProcessOnExternalsFail: true, credentialsId: 'xxx', depthOption: 'infinity', ignoreExternalsOption:               true, local: '.', remote: 'https://10.10.xx.xx/svn/bqjr/xx/xx/xx/xx']], quietOperation: true, workspaceUpdater: [$class: 'UpdateUpdater']])
        }
     }
   stage('complie code'){
       steps{
          container('jnlp'){
          sh 'mvn clean install -Dmaven.test.skip=true -f rdms/pom.xml'
       }
    }
   }
stage('build the images'){
     steps{
       container('jnlp'){
       sh 'docker login -u admin -p Harbor12345  xx'
       sh 'cp /tmp/Dockerfile . && docker build -t xxxx/xx/xx/:v11.' 
       sh 'docker push xxx/xx/xx:v11'
   }
   }
 }
stage('build '){
    steps{
      container('jnlp'){
     sh 'kubectl apply -f /tmp/xx-svc.yaml'
      }
    }
 }
}
}

转载于:https://www.cnblogs.com/xiaopaipai/p/10652981.html

<think>好的,用户现在想了解CI/CD自动化构建。首先,我需要回忆之前的对话历史,用户之前询问过HTTP的Connection头设置,可能是在学习Web开发或者运维相关的知识。现在转向CI/CD,说明用户可能在进一步学习软件开发和部署的流程,或者是在优化现有的开发流程。 用户可能是开发者或者DevOps工程师,想了解如何自动化构建和部署,提高效率。他们的需求可能包括理解CI/CD的基本概念、核心组件、工具选择以及实际应用场景。可能还有如何实施CI/CD的具体步骤,或者最佳实践。 接下来要确保回答结构清晰,分点讲解,符合用户之前提到的要求。需要覆盖定义、核心流程、常用工具、优势、配置示例、应用场景和注意事项。同时,用户之前的回复中使用了表格、代码块和图表,可以考虑类似的结构,使信息更易理解。 需要注意用户可能需要实际例子,比如Jenkinsfile或GitHub Actions的配置,这样他们可以动手尝试。此外,比较不同工具的特点,帮助用户选择合适的工具。还要提到现代趋势,比如云原生和GitOps,保持内容的时效性。 需要检查是否有技术术语需要进一步解释,比如“持续集成”和“持续交付”的区别,确保用户不会混淆。同时,注意事项部分要强调监控、安全和文化因素,这些是实施CI/CD时容易忽视但重要的点。 最后,总结建议部分需要简明扼要,帮助用户快速抓住重点,比如推荐工具和关键步骤。确保整个回答符合用户的要求,结构清晰,内容详实,帮助用户系统地理解CI/CD自动化构建。</think>以下是关于 **CI/CD自动化构建** 的全面解析: --- ### 一、CI/CD 的核心概念 1. **持续集成(Continuous Integration, CI)** - **目标**:频繁合并代码到主干(如每天多次),通过自动化测试快速发现集成错误 - **关键动作**:代码提交 → 自动构建 → 运行测试 → 生成报告 - **公式化描述**: $$ \text{CI成功率} = \frac{\text{成功构建次数}}{\text{总提交次数}} \times 100\% $$ 2. **持续交付/部署(Continuous Delivery/Deployment, CD)** - **区别**: - 持续交付:通过自动化流程将代码**准备好**随时部署到生产环境 - 持续部署:自动将验证通过的代码**直接发布**到生产环境 --- ### 二、核心流程分解 ```mermaid graph LR A[开发者提交代码] --> B{CI服务器监控变更} B -->|触发| C[自动构建] C --> D[运行单元测试] D --> E[代码质量扫描] E --> F{是否通过?} F -->|是| G[生成可部署包] F -->|否| H[通知开发者] G --> I[自动部署到测试环境] I --> J[运行集成测试] J --> K{CD决策} K -->|手动审批| L[生产环境部署] K -->|自动| M[直接发布] ``` --- ### 三、主流工具对比 | 工具类型 | 代表工具 | 核心特点 | 适用场景 | |------------------|------------------------|-----------------------------------|--------------------------| | **传统CI服务器** | Jenkins, TeamCity | 高度可定制化,插件丰富 | 复杂构建流程,本地部署 | | **SaaS平台** | GitHub Actions, GitLab | 与代码仓库深度集成,开箱即用 | 云原生项目,快速启动 | | **容器化方案** | Argo CD, Tekton | 基于Kubernetes,声明式流水线 | 微服务架构,云原生环境 | --- ### 四、典型配置示例(以GitHub Actions为例) ```yaml name: CI/CD Pipeline on: [push] # 代码推送时触发 jobs: build-and-test: runs-on: ubuntu-latest steps: - name: Checkout code uses: actions/checkout@v4 - name: Set up Node.js uses: actions/setup-node@v3 with: node-version: 18.x - name: Install dependencies run: npm ci - name: Run tests run: npm test deploy: needs: build-and-test if: github.ref == 'refs/heads/main' # 仅部署main分支 runs-on: ubuntu-latest steps: - name: Deploy to AWS uses: aws-actions/configure-aws-credentials@v2 with: aws-access-key-id: ${{ secrets.AWS_ACCESS_KEY }} aws-secret-access-key: ${{ secrets.AWS_SECRET_KEY }} region: us-west-2 - run: aws s3 sync ./dist s3://my-bucket ``` --- ### 五、关键优势 1. **效率提升** - 构建耗时从小时级降至分钟级 - 部署频率提升(从季度发布到每日多次) 2. **质量保障** - 缺陷发现提前(左移测试) - 代码规范强制统一(ESLint/SonarQube集成) 3. **可观测性增强** - 构建过程可视化(如Jenkins Blue Ocean) - 实时通知(Slack/邮件报警) --- ### 六、典型应用场景 1. **Web应用更新** - 前端:自动执行`npm build` → 部署到CDN - 后端:打包Docker镜像 → 滚动更新K8s集群 2. **移动端发布** ```bash # Fastlane自动化示例 lane :beta do build_app(scheme: "MyApp") upload_to_testflight slack(message: "新测试版已发布") end ``` 3. **基础设施即代码(IaC)** - Terraform计划验证 → 自动执行`terraform apply` --- ### 七、实施注意事项 1. **渐进式改进** - 从关键模块开始试点 → 逐步覆盖全流程 - 优先自动化高频率操作(如单元测试) 2. **安全防护** - 敏感信息(API密钥)必须使用**加密存储** - 流水线需设置权限分级(如生产部署需人工审批) 3. **资源优化** - 使用缓存加速构建(如`npm cache`/`Docker layer cache`) - 并行执行独立任务(单元测试与代码扫描同时进行) 4. **文化适配** - 开发人员需培养`小步提交`习惯 - 运维团队要接受`不可变基础设施`理念 --- ### 八、现代演进方向 1. **GitOps模式** - 使用Git作为唯一事实来源(如Argo CD同步仓库与集群状态) - 声明式配置(`kustomize`/`Helm`) 2. **智能CI/CD** - 基于机器学习的测试用例优先级排序 - 自动回滚机制(监控生产环境异常时触发) 3. **多云适配** - 跨云厂商部署(AWS + Azure + GCP) - 混合云流水线设计 --- ### 总结建议 - **启动阶段**:优先选择与代码仓库集成的方案(如GitHub Actions) - **关键指标**:追踪`构建成功率`、`平均修复时间(MTTR)`、`部署频率` - **长期演进**:向容器化、声明式流水线架构迁移 - **文档沉淀**:维护`pipeline-as-code`的版本历史
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