我是靠谱客的博主 无限大侠,这篇文章主要介绍自动化集成:Pipeline整合Docker+K8S一、背景描述二、流程设计三、实现过程,现在分享给大家,希望可以做个参考。

前言:该系列文章,围绕持续集成:Jenkins+Docker+K8S相关组件,实现自动化管理源码编译、打包、镜像构建、部署等操作;本篇文章主要描述流水线集成K8S用法

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:

复制代码
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
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。

END

最后

以上就是无限大侠最近收集整理的关于自动化集成:Pipeline整合Docker+K8S一、背景描述二、流程设计三、实现过程的全部内容,更多相关自动化集成内容请搜索靠谱客的其他文章。

本图文内容来源于网友提供,作为学习参考使用,或来自网络收集整理,版权属于原作者所有。
点赞(60)

评论列表共有 0 条评论

立即
投稿
返回
顶部