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

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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

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.gitlab-ci.yml示例

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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

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执行部署

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部署成功

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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

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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
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手动部署deployment

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修改deployment.yml的内容

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argocd自动部署

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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 alt text
  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

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  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

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编写jenkinsfile

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设置好jenkins pipline(步骤较为麻烦,这里不再论述)

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点击部署

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部署成功
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CI/CD的方案对比

方案对比表

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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

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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

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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

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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

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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
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