GitLab/ArgoCD/Jenkins CI/CD方案梳理和对比

CI/CD的概述

良好的CI/CD应该拥有哪些功能

自动化构建

1. 自动化构建触发：每次代码提交、合并请求、或其他触发事件时，自动启动构建过程。
2. 依赖管理：自动处理项目依赖，确保构建环境的一致性。
3. 可复用的构建脚本：使用脚本或配置文件（如Makefile、Gradle、Maven等）来定义构建过程，确保构建步骤的一致性和可复用性。
4. 版本控制：构建过程中自动生成版本号或构建标签，以便于版本管理和追踪。

自动化测试

自动化测试是CI/CD系统确保代码质量的重要功能，通过自动化测试，开发团队可以快速发现和修复问题。

1. 单元测试：每次构建后自动运行单元测试，确保代码功能的正确性。
2. 集成测试：在代码合并到主分支前运行集成测试，验证不同模块的协同工作。
3. 端到端测试：模拟用户行为，验证应用的整体功能和性能。
4. 代码覆盖率：生成代码覆盖率报告，确保测试覆盖了足够的代码。

自动化部署

自动化部署功能使应用能够快速、安全地部署到各种环境（如开发、测试、生产环境）。

1. 多环境部署：支持将应用部署到不同的环境（开发、测试、UAT、生产），每个环境有独立的配置。
2. 蓝绿部署/金丝雀发布：在生产环境中进行蓝绿部署或金丝雀发布，以降低部署风险。
3. 配置管理：通过配置文件或环境变量管理不同环境的配置。
4. 基础设施即代码：使用工具（如Terraform、Ansible等）自动化管理和部署基础设施。

监控与反馈

监控与反馈功能确保开发团队能够及时了解系统的健康状态和性能，并迅速响应问题。

1. 实时监控：监控应用的性能、日志和资源使用情况，及时发现和响应问题。
2. 报警系统：设置监控报警，及时通知相关人员处理异常情况。
3. 反馈循环：将监控和测试结果反馈给开发团队，持续改进代码质量。
4. 可视化仪表板：提供可视化的监控和报告仪表板，便于快速查看系统状态和构建结果。

回滚机制

回滚机制确保在出现问题时能够快速恢复到稳定状态，减少对业务的影响。

1. 自动回滚：在新版本部署失败或出现严重问题时，自动回滚到上一个稳定版本。
2. 手动回滚：提供手动触发回滚的能力，确保在自动回滚失效时能够人工干预。
3. 版本管理：保存所有发布版本的记录，便于快速回滚和问题排查。
4. 数据库迁移回滚：在回滚应用代码时，能够同时回滚数据库迁移，确保数据一致性。

CI/CD在Kubernetes中的最佳实践方案梳理

根据前期提到的优秀的CICD的功能，结合网络上的方案

梳理出如下最佳方案

Gitlab CI/CD

简介

GitLab CI/CD 是一个内置于 GitLab 中的持续集成和持续交付/部署解决方案.

它通过 GitLab Runner 执行定义在 .gitlab-ci.yml 文件中的任务（如构建、测试和部署）.

GitLab CI/CD 提供了一个强大的框架，用于自动化软件开发生命周期中的各个阶段，从代码提交到生产环境的部署。

先决条件

1. 需要配置Kubernetes集群的访问权限
2. 需要配置aws权限

流程

流程如图所示

详细解释：

1. 开发人员提交代码
2. 开发人员将代码推送到 GitLab 代码库（GitLab Code Repo）。代码库包含源代码、Dockerfile 和 GitLab CI 配置文件（.gitlab-ci.yml）。
3. 测试代码：运行代码测试，确保代码逻辑正确。
4. 单元测试（UT）：执行单元测试，验证各个模块的功能。
5. Lint 检查：运行代码风格检查（Lint），确保代码符合规范。
6. 在通过初始测试后，GitLab CI 管道继续执行以下步骤：
7. 构建镜像：使用 Dockerfile 构建 Docker 镜像。
8. 扫描镜像：对构建的镜像进行安全扫描，检查潜在的漏洞。
9. 推送到AWS ECR：将通过扫描的镜像推送到 ECR。
10. 部署阶段，部署deployment 到kubernetes集群

example

根据上述流程完成了一个CI/CD流程

.gitlab-ci.yml示例

test:
  stage: test
  script:
    - echo "Test Docker image $DOCKER_IMAGE"

build:
  stage: build
  image: $CONTIANER_TOOL_SET_IMAGE
  script:
    - cifab build-to-ecr -i $ECR_IMAGE_URI -t $CI_COMMIT_TAG -d $CI_PROJECT_DIR/Dockerfile -r us-east-1
    - cifab build-to-ecr -i $ECR_IMAGE_URI_CN -t $CI_COMMIT_TAG -d $CI_PROJECT_DIR/Dockerfile -r cn-north-1
  tags:
    - ut
  only:
    - tags

deploy:
  stage: deploy
  script:
    - sed -i "s|ECR_IMAGE_URI_PLACEHOLDER|$ECR_IMAGE_URI:$CI_COMMIT_TAG|g" $CI_PROJECT_DIR/k8s/deployment.yml
    - kubectl apply -f k8s/deployment.yaml
  tags:
    - ut
  only:
    - tags
  environment:
    name: dev
    url: http://127.0.0.1

执行部署

部署成功

Gitlab CI + ArgoCD

简介

先决条件

1. 需要ArgoCD搭建
2. 需要在ArgoCD配置gitlab的校验

流程

流程如图所示

详细解释：

1. 开发者将代码推送到GitLab代码库（GitLab Code Repo），代码库包含源码、Dockerfile和GitLab-CI配置文件（.gitlab-ci.yml）
2. 进行代码测试（Test Code）、单元测试（UT）和代码风格检查（Lint Check）。
3. 构建Docker镜像（Build Image）、扫描镜像（Scan Image）、将镜像推送到镜像仓库（Push to Registry），并更新清单文件（Update Manifest）。
4. 构建的Docker镜像被推送到ECR镜像仓库（ECR Registry）。
5. 在GitLab中进行部署更新，更新清单文件（Update Manifest）。
6. 使用ArgoCD同步GitLab代码库中的清单文件（Sync Repo），将更新部署到Kubernetes集群中（Deploy to Cluster）。
7. Kubernetes从ECR镜像仓库中拉取最新的镜像（Pull Image），部署应用。

example

job如下

手动部署deployment

修改deployment.yml的内容

argocd自动部署

Gitlab + jenkins

简介

先决条件

1. 需要jenkins搭建在内网（已经搭建完毕）
2. 需要在jenkins上安装多个插件 （gitlab，cicd，k8s，pipline）
3. 需要kubernetes提供token
4. 需要在kubernetes上部署代理，连接jenkins
5. 需要aws权限
6. 需要gitlab的token权限

流程

1. 开发者将代码推送到GitLab代码库（GitLab Code Repo）
2. 代码推送到GitLab后，通过Webhook触发Jenkins任务
3. Jenkins收到Webhook触发的任务后，开始构建Docker镜像 (通过Docker插件)
4. 构建完成的Docker镜像通过docker插件推送到ECR镜像仓库（ECR Registry）
5. Kubernetes插件从ECR镜像仓库中拉取最新的镜像，部署应用

example

设定一个Jenkins的webhook

编写jenkinsfile

设置好jenkins pipline（步骤较为麻烦，这里不再论述）

点击部署

部署成功

CI/CD的方案对比

方案对比表

优缺点梳理

Gitlab

优点

1. 完整的平台，可以自定义所有的CI/CD流程
2. 内置的CI/CD功能适合大部分的部署场景
3. 管理比较简单，所有的功能都在Gitlab上

缺点

1. 扩展性比较差，没有插件系统
2. 对于复杂的CI\CD流程还是需要外部工具帮忙

Gitlab + ArgoCD

优点

1. 通过 Argo CD 实现声明式配置管理和自动化同步
2. 专注Kubernetes管理，提供强大的 Kubernetes 部署和监控功能
3. 自动化同步，持续监控 Git 仓库的配置文件，发现修改及时更新
4. 和gitlab的集成，结合gitlab的代码托管，形成完整的CI/CD流程

缺点

1. 需要对项目进行配置，项目越多，配置越多
2. 专注支持Kubernetes管理，其他环境支持比较弱

Gitlab + Jenkins

优点

1. 插件系统强，插件多，可以覆盖所有CI/CD需求
2. 通过编写pipline code，进行自定制pipline
3. 和gitlab的集成非常方便

缺点

1. 过于复杂，维护成本高
2. 配置复杂，k8s的配置token比较复杂
3. 学习成本较高，需要花费大量时间学习。

推荐方案

推荐Gitlab + ArgoCD

推荐原因

1. 此次需求定义的项目全是EKS项目，正好符合ArgoCD的专属kubernetes
2. 已经配置好了ArgoCD，编写pipline只需要基础的GITLAB支持
3. GitOps 模型使得变更记录清晰可追溯，方便审计和回滚
4. Argo CD 可以持续监控 Git 仓库中的配置文件，当检测到配置变更时，自动将这些更改应用到 Kubernetes 集群
5. 结合 GitLab 的代码托管和 CI/CD 功能，形成完整的 DevOps 工作流，提升了开发和运维的效率

设计job

job梳理

test

运行Golang项目的单元测试和集成测试，以确保代码的质量和正确性

test:
  stage: test
  script:
    - echo "Running tests..."
    - go mod tidy
    - go test ./... -v

security_check

进行安全扫描和检查，以发现代码中的潜在安全漏洞和问题

security_check:
  stage: security_check
  script:
    - echo "Running static code analysis..."
    - go get -u golang.org/x/lint/golint
    - golint ./...
    - echo "Running dependency scanning..."
    - curl -LO https://github.com/jeremylong/DependencyCheck/releases/download/v6.5.3/dependency-check-6.5.3-release.zip
    - unzip dependency-check-6.5.3-release.zip
    - ./dependency-check/bin/dependency-check.sh --project "test" --scan .

build

构建Docker镜像，并且上传到AWS ECR

build:
  stage: build
  image: $CONTIANER_TOOL_SET_IMAGE
  script:
    - echo "Build success"
    - cifab build-to-ecr -i $ECR_IMAGE_URI -t $CI_COMMIT_TAG -d $CI_PROJECT_DIR/Dockerfile -r us-east-1
    - cifab build-to-ecr -i $ECR_IMAGE_URI_CN -t $CI_COMMIT_TAG -d $CI_PROJECT_DIR/Dockerfile -r cn-north-1
  only:
    - tags

deploy

修改deployment.yml文件，并且提交修改，这里为手动触发

deploy:
  stage: deploy
  only:
    - tags
  script:
    - echo "Deploying to production"
    - sed -i "s|ECR_IMAGE_URI_PLACEHOLDER|$CI_REGISTRY_IMAGE:latest|g" deployment/deployment.yaml
    - git config --global user.email "test_work"
    - git config --global user.name "test_user"
    - git add deployment/deployment.yaml
    - git commit -m "Update deployment image to $CI_REGISTRY_IMAGE:latest"
    - git push origin HEAD:main
  when: manual