CI CD一般包含三个概念:持续集成(Continuous Integration ,CI),持续交付(Continuous Delivery),持续部署(Continuous Deploy)。他是一种软件开发实践,核心是通过引入自动化的手段来提高软件交付效率。其最终目的是为了让工程师更快,更高质量,更简单的交付软件。
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在传统软件开发过程中,集成通常发生在每个人都完成了各自的工作之后,所谓集成,可以理解为团队里的大家完成自己负责的模块后,将各个子模块集成为一个可以完成整体功能的完整模块。在项目尾声阶段,通常集成还要痛苦的花费数周或者数月的时间来完成。持续集成是一个将集成提前至开发周期的早期阶段的实践方式,让构建、测试和集成代码更经常反复地发生。
为了实现持续集成,我们每个人都要单元测试(unit test),保证各个子模块的正常工作。
持续交付是持续集成的延伸,将集成后的代码部署到类生产环境,确保可以以可持续的方式快速向客户发布新的更改。我们把代码部署到测试环境,预发布环境等等类生产环境成为交付。
如果真的想获得持续交付的好处,应该尽早部署到生产环境,以确保可以小批次发布,在发生问题时可以轻松排除故障。于是有了持续部署。
我们通常将这个在不同环境发布和测试的过程叫做部署流水线。
持续部署是在持续交付的基础上,把部署到生产环境的过程自动化。
gitea是一款开源,由Golang编写的可自运营的代码管理仓库,相对来说gitlab功能最为全面且内置CI,但是其对内存与cpu的开销更大,而gitea更为轻量化,日常运行占用的内存仅仅只有200mb上下,对于个人开发者来自己的云服务器往往只有2核4G甚至1核1G的配置,那么性能开销就显得弥足珍贵。
drone是一款开源的持续集成核持续交付平台,他可以帮助开发者自动化构建,测试核部署应用程序,drone的核心特点就是轻量级,他使用docker容器来运行构建核测试任务,这使得它可以快速的启动和销毁环境,从而提高了效率和可靠性,drone的部署十分简单,可以通过docker轻松部署,同时drone提供可视化的web界面和cli工具,方便用户管理和监控构建任务的状态和结果。
我使用的系统是ubuntu22.04,采用的docker部署。
这里我们均使用docker-compose来部署,不知道什么是docker-compose的同学可以先去了解一下docker及docker-compose。
Docker Compose是一个用于定义和运行多个Docker容器的工具。它使用YAML文件来配置应用程序的服务,并可以在单个命令中启动、停止和重建所有服务。Docker Compose可以帮助开发人员和运维人员更轻松地管理多个Docker容器,并提供了一种简单的方法来定义和管理应用程序的依赖关系。
version: "3"services: server: image: gitea/gitea:1.19.0 container_name: gitea restart: always volumes: - ./data:/var/lib/gitea - ./config:/etc/gitea - /etc/timezone:/etc/timezone:ro - /etc/localtime:/etc/localtime:ro ports: - "3000:3000" - "2222:2222"~
编辑成docker-compose.yml文件输入docker compse up -d命令,docker就会根据编排好的文件自动创建容器及映射数据卷
这里我使用的端口是3000,gitea的默认端口也是3000,访问对应地址
这里需要我们进行一些默认配置,这里我选择使用sqlite数据,这样避免了还需要部署一个数据库容器,其他的我们使用默认配置即可。
部署成功后的默认界面如图,点击右上角登录,第一个注册的账号就是管理员账号
我们注册完第一个账号即管理员账号后,接下来我们注册一个Drone专用的账号,当然你也可以就把管理员账号给Drone来用。
点击右上角用户头像->设置->应用进入如下界面
应用名称为自定义的OAuth2授权名称,可随便取。
重定向URL十分重要,必须为接下来要部署的drone server的网站地址,如果不是域名的话还需带上端口,且以/login结尾
点击创建应用后保存生成的客户端ID及客户端密钥,待会创建drone server时要使用
Drone分为drone server和drone runner两部分
version: "3"services: drone: image: drone/drone:2 container_name: drone environment: - DRONE_GITEA_SERVER=http://110.41.160.73:3000 - DRONE_GITEA_CLIENT_ID=9c77ba3c-9d13-49ae-a7a5-cfbd6a7993c2 - DRONE_GITEA_CLIENT_SECRET=gto_zbxh6gznvbsrpskwf25ti4r7iltfe2ysjkl75hjst6dfcyuxl4oa - DRONE_RPC_SECRET=as103208900 - DRONE_SERVER_HOST=110.41.160.73:3001 - DRONE_SERVER_PROTO=http - DRONE_USER_CREATE=username:drone,admin:true restart: always volumes: - ./drone:/data ports: - 3001:80
DRONE_GITEA_SERVER:你的gitea服务器地址
DRONE_GITEA_CLIENT_ID:你创建的OAtuh2授权的客户端ID,即是上一步中要求保存的客户端ID
DRONE_GITEA_CLINIE_SECRET:你创建的OAtuh2授权的客户端密钥,即是上一步中要求保存的客户端密钥
DRONE_RPC_SECRET:drone server与drone runner通信设定的密码,可自由设置,在接下来的drone runner的docker compose中也有这个参数,必须与此处相同
DRONE_SERVER_HOST:你设置的drone server地址,可以是域名,如果不是的话则必须是带端口的ip地址,且此处设置的端口必须与
DRONE_SERVE_PROTO:设置服务器的协议,如http或https
DRONE_USER_CREATE:指定某个用户为管理员,管理员有权管理其他账户,编辑仓库详细信息,编辑仓库信任标志,访问受限制的API。注意,此处设置的username:drone,其名称就是你给drone准备的gitea的账户名称,最好是把这个账号指定为管理员,否则非管理员无法设置某个仓库为受信任仓库,而非受信任的仓库是无法挂载数据卷的
同样是创建docker-compose.yml后输入docker compose up -d创建容器
访问对应地址取得gitea账户授权后如下
version: "3"services: runner: image: drone/drone-runner-docker:1 container_name: runner environment: - DRONE_RPC_PROTO=http - DRONE_RPC_HOST=110.41.160.73:3001 - DRONE_RPC_SECRET=as103208900 - DRONE_RUNNER_CAPACITY=2 - DRONE_RUNNER_NAME=my-runner restart: always volumes: - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock ports: - 3002:3000
DRONE_RPC_PROTO:部署的服务器协议,如http,https
DRONE_RPC_HOST:部署的服务器地址,如果不是域名的话必须带上端口
DRONE_RPC_SECRET:与drone server通信的密钥
DRONE_RUNNER_CAPACITY:设置同时运行的流水线数量
DRONE_RUNNER_NAME:设置drone runner引用名称
同样是保存成docker-compose.yml后以docker compose up -d命令启动容器
自此,drone与gitea都部署成功
我们创建一个项目,并且用vs添加docker支持,自动生成dockerfile
创建一个.drone.yml文件且必须放在最外层
kind: pipelinetype: dockername: defaultclone: skip_verify: truesteps: - name: publish image: docker:dind environment: IMAGE: myfirst-cicdtest CONTAINERNAME: testcdcidcontainer volumes: - name: dockersock path: /var/run/docker.sock commands: - docker stop $CONTAINERNAME - docker rm $CONTAINERNAME - docker rmi $IMAGE - docker build -t $IMAGE . - docker run -d -p 5056:80 --name $CONTAINERNAME $IMAGEvolumes: - name: dockersock host: path: /var/run/docker.sock
其中steps中为主要构建命令
name:运行步骤的名称
image:依赖的基础镜像
environment:设置的变量,以键值对方式
volumes:挂载的数据卷设置,此处为容器内部地址
commands:运行命令
此处我是以docker部署,所以在每次跑流水线过程前都得先把旧有的容器,镜像删除才能创建新的容器镜像,因此当流水线第一次运行时并不需要这个删除的步骤,但是这种处理方式并不稳妥,实际上较为合理的方式应该是配合k3s或k8s集群,此处的构建只负责打包镜像,由集群来负责部署项目,奈何我暂时不会玩k3s或k8s,等以后有了涉猎之后再来对此处修改。
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