现有混合云平台的场景下,即有线下和线上的环境,又有测试与正式的场景,而且结合了Docker,导致打包内容有所区分,且服务的发布流程复杂起来,手工打包需要在编译阶段就要根据环境到处更改配置,因此纯手工发布增加了实施的难度,需要一个统一的适应各种环境部署的方案。

14490612ff12a7f04994a00.png

基于微服务的发布流程

  手动/自动构建 -> Jenkins 调度 K8S API ->动态生成 Jenkins Slave pod -> Slave pod 拉取 Git 代码/编译/打包镜像 ->推送到镜像仓库 Harbor -> Slave工作完成,Pod 自动销毁 ->部署到测试或生产 Kubernetes(K8S)平台。

  上面是理想状况下的将服务编译打包成镜像上传到镜像库后部署到Kubernetes平台的一个流程,但问题是:

我们有线上线下平台,代码在线下GitLab,是出不了外网的,因此线上K8S集群无法拉取代码编译。

Jenkins的master所在服务器是CentOS6.5,没有Docker环境,也没有在K8S集群服务器内,因此无法直接执行docker build镜像和 kubectl apply 发布服务到K8S集群。

Jenkins的slave节点都是无法访问外网的,

线上服务需要Pinpoint而线下环境暂时不需要启用Pinpoint,否则一直报错,因此需要根据选择的环境动态的构建Dockerfile,而且要求整个发布流程可选择。

就上面现实问题,我们将发布流程简化:

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关键点:

Docker镜像的打包使用com.spotify的docker-maven-plugin插件结合Dockerfile,调用远程服务器的Docker环境生成镜像。

K8S服务部署采用的是ssh方式,将Deployment文件上传到K8S集群服务器,然后执行部署命令。

如何利用Dockerfile打包镜像

  之前也是用com.spotify的docker-maven-plugin插件来打包镜像并推送到私有镜像仓库,但问题是无法根据环境写条件判断,如动态选择是否需要启动pinpoint,线上线下库地址动态更换,导致镜像名前缀也是要动态变化的,此时直接配置无法满足,需要结合Dockerfile来实现。

先更改pom文件,指定本项目的Dockerfile文件地址,默认是放在项目根目录下:

<plugin><groupId>com.spotify</groupId>
<artifactId>docker-maven-plugin</artifactId>
<version>1.2.0</version><configuration>
<!--覆盖相同标签镜像-->
<forceTags>true</forceTags>
<!-- 与maven配置文件settings.xml一致 -->
<serverId>nexus-releases</serverId>
<!--私有仓库地址 -->
<registryUrl>https://${docker.repostory}</registryUrl>
<!--远程Docker地址 -->
<dockerHost>http://10.3.87.210:2375</dockerHost>
<!-- 注意imageName一定要是符合正则[a-z0-9-_.]的,否则构建不会成功 -->
<!--指定镜像名称 仓库/镜像名:标签-->
<imageName>${docker.repostory}/${project.artifactId}:${project.version}</imageName>
<dockerDirectory>${project.basedir}</dockerDirectory>
<resources><resource>
<!-- 指定要复制的目录路径,这里是当前目录 --><!-- 将打包文件放入dockerDirectory指定的位置 -->
<targetPath>/app/</targetPath>
<!-- 指定要复制的根目录,这里是target目录 -->
<directory>${project.build.directory}</directory>
<!-- 指定需要拷贝的文件,这里指最后生成的jar包 -->
<include>${project.build.finalName}.jar</include>
</resource></resources></configuration></plugin>

<registryUrl>https://${docker.repostory}</registryUrl>

指定远程仓库地址,在主项目的中指定,这里默认线上仓库<docker.repostory>39.95.40.97:5000</docker.repostory>

<dockerHost>http://10.3.87.210:2375</dockerHost>

指定Docker镜像打包服务器,这里指定线下服务器。

<imageName>${docker.repostory}/${project.artifactId}:${project.version}</imageName>

指定镜像名称 仓库/镜像名:标签

<dockerDirectory>${project.basedir}</dockerDirectory>

指定Dockerfile文件地址,此处指定项目根目录

Dockerfile****内容

FROM join:0.2

MAINTAINER {description} Join

ADD /app/{artifactId}-{version}.jar /app/

ENTRYPOINT ["java", "-Xmx512m","-Dspring.profiles.active={active}",{jarparam} "-jar", "/app/{artifactId}-{version}.jar"]

  基础镜像用join:0.2,里面包含了pinpoint和监控jvm的promethus客户端包。

  Jarparam会在Jenkins中动态替换运行时参数,active 指定当前运行环境,这里可能有人提议根据项目yml文件中指定内容自动匹配,因为要考虑到如果自动匹配 更换线上线下环境就需要更改yml配置文件后又要上传到gitlab,如此没有必要多做一步,直接在Jenkins中当作参数指定最为便捷。

  此处Dockerfile是通用模板,如果有特殊内容添加,可自行更改,此时的模板需要在Jenkins运行时替换参数后才有用,如果想直接在本机运行打包,可手动替换参数内容后运行:

clean package -DskipTests docker:build

推送

clean package -DskipTests docker:build -DpushImage

Jenkins发布流程

利用Jenkins的pipeline构建流水线

  Pipeline也就是构建流水线,对于程序员来说,最好的解释是:使用代码来控制项目的构建、测试、部署等。使用它的好处有很多,包括但不限于:

l  使用Pipeline可以非常灵活的控制整个构建过程;

l  可以清楚的知道每个构建阶段使用的时间,方便构建的优化;

l  构建出错,使用stageView可以快速定位出错的阶段;

l  一个job可以搞定整个构建,方便管理和维护等。

  Pipeline 支持两种语法,声明式和脚本式。这两种方法都支持构建持续交付流水线,都可以通过 web UI 或 Jenkinsfile 文件来定义 Pipeline(通常认为创建 Jenkinsfile 文件并上传到源代码控制仓库是最佳实践)

Jenkinsfile 就是一个包含对 Jenkins Pipeline 定义的文本文件,会上传到版本控制中。下面的 Pipeline 实现了基本的 3 段持续交付流水线。

声明式 Pipeline:

// Jenkinsfile (Declarative Pipeline)

pipeline {

    agent any

    stages {

        stage('Build') {

            steps {

                echo 'Building..'

            }

        }

        stage('Test') {

            steps {

                echo 'Testing..'

            }

        }

        stage('Deploy') {

            steps {

                echo 'Deploying....'

            }

        }

    }

}

对应的脚本式 Pipeline:

// Jenkinsfile (Scripted Pipeline)

node {

**    stage('Build') {**

**        echo 'Building....'**

**    }**

**    stage('Test') {**

**        echo 'Building....'**

**    }**

**    stage('Deploy') {**

**        echo 'Deploying....'**

**    }**

}

  注意,所有的 Pipeline 都会有这三个相同的 stage,可以在所有项目的一开始就定义好它们。下面演示在 Jenkins 的测试安装中创建和执行一个简单的 Pipeline。

  假设项目已经设置好了源代码控制仓库,并且已经按照入门章节的描述在 Jenkins 中定义好了 Pipeline。

  使用文本编辑器(最好支持 Groovy 语法高亮显示),在项目根目录中创建 Jenkinsfile。

上面的声明式 Pipeline 示例包含了实现一个持续交付流水线所需的最少步骤。必选指令 agent指示 Jenkins 为 Pipeline 分配执行程序和工作空间。没有 agent 指令的话,声明式 Pipeline 无效,无法做任何工作!默认情况下 agent 指令会确保源代码仓库已经检出,并且可用于后续步骤。

  stage 和 step 指令在声明式 Pipeline 中也是必须的,用于指示 Jenkins 执行什么及在哪个 stage 中执行。

  对于脚本式 Pipeline 的更高级用法,上面的示例节点是至关重要的第一步,因为它为 Pipeline 分配了一个执行程序和工作空间。如果没有 node,Pipeline 不能做任何工作!在 node 内,业务的第一阶段是检出此项目的源代码。由于 Jenkinsfile 是直接从源代码控制中提取的,因此 Pipeline 提供了一种快速简单的方法来访问源代码的正确版本:

// Jenkinsfile (Scripted Pipeline)

node {

    checkout scm

    /* .. snip .. */

}

这个 checkout 步骤会从源代码控制中检查代码,scm 是特殊变量,它指示运行检出步骤,复制触发了这次 Pipeline 运行的指定版本。

最终的流程样式:

1449061b79420ff3600847c.png

  一般用声明式来构建流水,实际操作过程中还是发现脚本式构建更顺手,而且Groovy语言更方便查资料,因此下面以脚本构建为主演示一个流程。

1.新建任务

1449061921cd8c4db37576b.png

2.填写任务名和描述,由于防止构建历史太多,只保留3个。

1449061dbc98013581b96fd.png

3.添加构建时全局构建参数,用来构建流程动态选择环境,这里有两种方式,一种是直接在页面上添加,如下图,一种是在Jenkinsfile中添加(第一次构建时不会出现选项,第二次构建才会出现,因此首次构建需要试构建,暂停再刷新页面才会有选择框),两种最张效果一样,这里为了方便采用Jenkinsfile来添加全局参数。

1449061eb45566627a6d076.png

Jenkinsfile中添加

properties([

        parameters([string(name: 'PORT', defaultValue: '7082', description: '程序运行端口'),choice(name: 'ACTIVE_TYPE', choices: ['dev', 'prd', 'local'], description: '程序打包环境'),choice(name: 'ENV_TYPE', choices: ['online', 'offline'], description: '线上、还是线下环境'),booleanParam(name: 'ON_PINPOINT', defaultValue: true, description: '是否添加Pinpoint监控'),booleanParam(name: 'ON_PROMETHEUS', defaultValue: true, description: '是否添加Prometheus监控'),string(name: 'EMAIL', defaultValue: '104@qq.com', description: '打包结果通知')])

])

14490611efb6c3b64284a7b.png

4.选择源码代码库:

144906165806ad4c815c705.png

需要添加认证,将Jenkins的ssh秘钥添加到GitLab的页面中,且需要将此处gitlab中joint用户添加到需要拉取代码的项目中才有权限拉取代码。

Jenkinsfile位置放在项目的根目录。

  1. Jenkinsfile中指定maven目录地址

MVNHOME = '/opt/maven354'

为防止手工填写项目名和版本号等一系列信息,因此直接读取pom文件中要编译项目的这些信息给全局变量:

pom = readMavenPom file: 'pom.xml'

echo "group: ${pom.groupId}, artifactId: ${pom.artifactId}, version: ${pom.version} ,description: ${pom.description}"

artifactId = "${pom.artifactId}"

version = "${pom.version}"

description = "${pom.description}"

根据选择的线上环境还是线下环境,替换镜像仓库ip

if (params.ENV_TYPE == 'offline' || params.ENV_TYPE == null) {

sh "sed -i 's#39.95.40.97:7806#10.3.87.51:8080#g' pom.xml"

image = "10.3.87.51:8080/${artifactId}:${version}"

}

6.编译

利用maven构建,利用上面的内容先替换掉Dockerfile、Deployment中的变量,再根据选择的条件是否启用pinpoint和promethus,最后编译。

def jarparam=''

def pinname = artifactId

if( pinname.length() > 23) {

  pinname = artifactId.substring(0,23)

}

//添加pinpointif(params.ON_PINPOINT) {

  jarparam ='"-javaagent:/app/pinpoint-agent/pinpoint-bootstrap-1.8.0.jar","-Dpinpoint.agentId={pinname}", "-Dpinpoint.applicationName={pinname}",'}//添加prometheusif(params.ON_PROMETHEUS) {

  jarparam = jarparam +'"-javaagent:/app/prometheus/jmx_prometheus_javaagent-0.11.0.jar=1234:/app/prometheus/jmx.yaml",'}

sh "sed -i 's#{jarparam}#${jarparam}#g' Dockerfile"sh "sed -i 's#{description}#${description}#g;s#{artifactId}#${artifactId}#g;s#{version}#${version}#g;s#{active}#${params.ACTIVE_TYPE}#g;s#{pinname}#${pinname}#g' Dockerfile"sh "sed -i 's#{artifactId}#${artifactId}#g;s#{version}#${version}#g;s#{port}#${params.PORT}#g;s#{image}#${image}#g' Deployment.yaml"sh "'${MVNHOME}/bin/mvn' -DskipTests clean package"

需要注意的是pinpoint的pinpoint.applicationName不能操作24个字符,否则启用不成功,因此超过的直接截断。

Department文件详情看后文。

跳过测试编译打包 '${MVNHOME}/bin/mvn' -DskipTests clean package 需要在Jenkins服务器安装maven环境,还有指定maven的jar包私有仓库地址。

  1. Docker打包

前提是上一步指定pom文件中的镜像仓库和Dockerfile中的内容是替换后的完整内容。

sh "'${MVNHOME}/bin/mvn' docker:build"

  1. 推送镜像

sh "'${MVNHOME}/bin/mvn' docker:push"

如何发布服务到K8S集群

  前面几步已经将项目打包并生成了镜像并推送到了私有仓库,下面就是部署服务到K8S集群。

先看看Department.yaml文件:

---apiVersion: apps/v1

kind: Deployment

metadata:

  name: {artifactId}

  namespace: default

  labels:

    app: {artifactId}

    version: {version}

spec:

  selector:

    matchLabels:

      app: {artifactId}

  replicas: 1  template:

    metadata:

      labels:

        app: {artifactId}

      annotations:

        prometheus.io.jmx: "true"        prometheus.io.jmx.port: "1234"    spec:

      containers:

      - name: {artifactId}

        image: {image}

        # IfNotPresent\Always        imagePullPolicy: Always

        ports:

        - name: prometheusjmx

          containerPort: 1234        livenessProbe: #kubernetes认为该pod是存活的,不存活则需要重启          httpGet:

            path: /health

            port: {port}

            scheme: HTTP

          initialDelaySeconds: 60## 设置为系统完全启动起来所需的最大时间+若干秒timeoutSeconds: 5          successThreshold: 1          failureThreshold: 5        readinessProbe: #kubernetes认为该pod是启动成功的          httpGet:

            path: /health

            port: {port}

            scheme: HTTP

          initialDelaySeconds: 40## 设置为系统完全启动起来所需的最少时间timeoutSeconds: 5          successThreshold: 1          failureThreshold: 5        env:

        - name: eureka-server

          value: "eureka-server.default.svc.cluster.local"- name: eureka-server-replica

          value: "eureka-server-replica.default.svc.cluster.local"        resources:

        # 5%的CPU时间和700MiB的内存          requests:#            cpu: 50m            memory: 700Mi

          # 最多允许它使用          limits:#            cpu: 100m            memory: 1000Mi

        # 指定在容器中挂载路径        volumeMounts:

        - name: logs-volume

          mountPath: /logs

        - name: host-time

          mountPath: /etc/localtime

          readOnly: true

        - name: host-timezone

          mountPath: /etc/timezone

          readOnly: true

        - name: pinpoint-config

          mountPath: /app/pinpoint-agent/pinpoint.config

      volumes:

      - name: logs-volume

        hostPath:

        # 宿主机上的目录path: /logs

      - name: host-time

        hostPath:

          path: /etc/localtime

      - name: host-timezone

        hostPath:

          path: /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai

      - name: pinpoint-config

        configMap:

          name: pinpoint-config

      # 运行在指定标签的节点,前提是先给节点打标  kubectl label nodes 192.168.0.113 edgenode=flow#      nodeSelector:#        edgenode: flow---apiVersion: v1

kind: Service

metadata:

  name: {artifactId}

  namespace: default

  labels:

    app: {artifactId}

    version: {version}

spec:

  selector:

    app: {artifactId}

  ports:

  - name: tcp-{port}-{port}

    protocol: TCP

    port: {port}

    targetPort: {port}

里面的变量会在前面几步自动替换掉。

添加了prometheus收集jvm的内容:

prometheus.io.jmx: "true"

prometheus.io.jmx.port: "1234"

containerPort: 1234

将pinpoint的配置内容pinpoint.config用configMap  保存,方便更改内容。

其它内容不在此详解,可自行google。

  网上资料一般发布服务都是直接kubectl deploy,这种情况只适用于jenkins的服务器已包含在K8S服务器集群中。第二种情况是在K8S集群服务器里面生成Jenkins的一个slave节点,然后在pipeline里面设置node(“k8s”){ ……} 里面发布,具体方法自行google。

        这里为了避免麻烦,采用直接SSH到K8S服务器集群的方案发布服务。

配置sshagent

SSH Agent Plugin :sshagent方法支持,用于上传构建产物到目标服务器,使用详情见:

https://wiki.jenkins.io/display/JENKINS/SSH+Agent+Plugin

在Jenkins插件库搜索后直接下载安装(需要连外网环境),生产环境已安装,直接使用。

使用:

sshagent(credentials: ['deploy_ssh_key_23']) {

sh "scp -P 2222 -r Deployment.yaml root@39.95.40.97:/docker/yaml/Deployment-${artifactId}.yaml"

sh "ssh -p 2222 root@39.95.40.97 'kubectl apply -f /docker/yaml/Deployment-${artifactId}.yaml && kubectl set env deploy/${artifactId} DEPLOY_DATE=${env.BUILD_ID}'"

}

先用ssh远程到K8S集群中的服务器,将Deployment文件上传,然后再远程执行kubectl apply发布服务。

        为了避免误操作,在发布前做了发布确认提示判断。

timeout(time: 10, unit: 'MINUTES') {

input '确认要部署吗?'

}

      以上流程已完成整个流程,然后可以去K8S环境去看服务是否有正常运行。

关于测试

  上面的过程没有加入代码测试、代码质量分析SonarQube、发布后服务测试的阶段(Selenium是一套完整的Web应用程序测试系统http://www.51testing.com/zhuanti/selenium.html),后续可以接入。

如何进行多模块如何构建

  很多项目采用的是多模块构成,因此每个项目配置和发布要求不一样,需要单独编译到部署,所以每个模块都需要独立的Dockerfile和Deployment文件,Jenkinsfile通用一份,然后在发布时自动弹出模块列表,选择需要发布的模块进行编译发布。

//需要处理的项目多项目时先进入子项目

projectwk ="."mainpom = readMavenPom file:'pom.xml'//存在多个模块时,选择其中一个进行编译if(mainpom.modules.size() > 0 ) {

  echo "项目拥有模块==${mainpom.modules}"  timeout(time: 10, unit:'MINUTES') {

    defselproj = input message:'请选择需要处理的项目', parameters: [choice(choices: mainpom.modules, description:'请选择需要处理的项目', name:'selproj')] //, submitterParameter:'project'    projectwk = selproj

    echo "选择项目=${projectwk}"  }

}

 读取主项目的pom中的modules判断是否包含多个模块,供用户选择。

然后根据选择的模块进行编译,dir进入选择的模块读取信息并编译。

dir("${projectwk}") {

    pom = readMavenPom file:'pom.xml'    echo "group: ${pom.groupId}, artifactId: ${pom.artifactId}, version: ${pom.version} ,description: ${pom.description}"    artifactId ="${pom.artifactId}"    version ="${pom.version}"    description ="${pom.description}"}

完整的Jenkinsfile

properties([

        parameters([string(name: 'PORT', defaultValue:'7082', description:'程序运行端口'),choice(name:'ACTIVE_TYPE', choices: ['dev','prd','local'], description:'程序打包环境'),choice(name:'ENV_TYPE', choices: ['online','offline'], description:'线上、还是线下环境'),booleanParam(name:'ON_PINPOINT', defaultValue: true, description:'是否添加Pinpoint监控'),booleanParam(name:'ON_PROMETHEUS', defaultValue: true, description:'是否添加Prometheus监控'),string(name:'EMAIL', defaultValue:'1041126478@qq.com', description:'打包结果通知')])

])

node {

    stage('Prepare') {

        echo "1.Prepare Stage"        MVNHOME ='/opt/maven354'//echo"UUID=${UUID.randomUUID().toString()}"        checkout scm

        //需要处理的项目多项目时先进入子项目

        projectwk ="."        mainpom = readMavenPom file:'pom.xml'        repostory ="${mainpom.properties['docker.repostory']}"//存在多个模块时,选择其中一个进行编译

        if(mainpom.modules.size() > 0 ) {

          echo "项目拥有模块==${mainpom.modules}"          timeout(time: 10, unit:'MINUTES') {

            defselproj = input message:'请选择需要处理的项目', parameters: [choice(choices: mainpom.modules, description:'请选择需要处理的项目', name:'selproj')] //, submitterParameter:'project'            projectwk = selproj

            echo "选择项目=${projectwk}"          }

        }

        dir("${projectwk}") {

            pom = readMavenPom file:'pom.xml'            echo "group: ${pom.groupId}, artifactId: ${pom.artifactId}, version: ${pom.version} ,description: ${pom.description}"            artifactId ="${pom.artifactId}"            version ="${pom.version}"            description ="${pom.description}"        }

        script {

            GIT_TAG = sh(returnStdout: true, script:'/usr/local/git/bin/git rev-parse --short HEAD').trim()

            echo "GIT_TAG== ${GIT_TAG}"        }

        image ="192.168.4.2:5000/${artifactId}:${version}"if(params.ENV_TYPE =='offline'|| params.ENV_TYPE == null) {

        sh "sed -i 's#39.95.40.97:5000#10.3.80.50:5000#g' pom.xml"        image ="10.3.80.50:5000/${artifactId}:${version}"      }

    }

    if(mainpom.modules.size() > 0 ) {

      stage('编译总项目') {

          sh "'${MVNHOME}/bin/mvn' -DskipTests clean install"      }

    }

    dir("${projectwk}") {

        stage('编译模块') {

            echo "2.编译模块 ${artifactId}"defjarparam=''defpinname = artifactId

            if( pinname.length() > 23) {

              pinname = artifactId.substring(0,23)

            }

            //添加pinpoint

            if(params.ON_PINPOINT) {

              jarparam ='"-javaagent:/app/pinpoint-agent/pinpoint-bootstrap-1.8.0.jar","-Dpinpoint.agentId={pinname}", "-Dpinpoint.applicationName={pinname}",'            }

            //添加prometheus

            if(params.ON_PROMETHEUS) {

              jarparam = jarparam +'"-javaagent:/app/prometheus/jmx_prometheus_javaagent-0.11.0.jar=1234:/app/prometheus/jmx.yaml",'            }

            sh "sed -i 's#{jarparam}#${jarparam}#g' Dockerfile"            sh "sed -i 's#{description}#${description}#g;s#{artifactId}#${artifactId}#g;s#{version}#${version}#g;s#{active}#${params.ACTIVE_TYPE}#g;s#{pinname}#${pinname}#g' Dockerfile"            sh "sed -i 's#{artifactId}#${artifactId}#g;s#{version}#${version}#g;s#{port}#${params.PORT}#g;s#{image}#${image}#g' Deployment.yaml"            sh "'${MVNHOME}/bin/mvn' -DskipTests clean package"            stash includes: 'target/*.jar', name:'app'        }

        stage('Docker打包') {

            echo "3.Docker打包"            unstash 'app'            sh "'${MVNHOME}/bin/mvn' docker:build"        }

        stage('推送镜像') {

            echo "4.Push Docker Image Stage"            sh "'${MVNHOME}/bin/mvn' docker:push"        }

        timeout(time: 10, unit:'MINUTES') {

            input '确认要部署吗?'        }

        stage('发布') {

        if(params.ENV_TYPE =='offline'|| params.ENV_TYPE == null) {

              sshagent(credentials: ['deploy_ssh_key_34']) {

                sh "scp -r Deployment.yaml root@10.2.85.30:/docker/yaml/Deployment-${artifactId}.yaml"                sh "ssh root@10.2.85.30 'kubectl apply -f /docker/yaml/Deployment-${artifactId}.yaml && kubectl set env deploy/${artifactId} DEPLOY_DATE=${env.BUILD_ID}'"              }

          } else {

              sshagent(credentials: ['deploy_ssh_key_238']) {

                sh "scp -P 22 -r Deployment.yaml root@39.95.40.97:/docker/yaml/Deployment-${artifactId}.yaml"                sh "ssh -p 22 root@39.95.40.97 'kubectl apply -f /docker/yaml/Deployment-${artifactId}.yaml && kubectl set env deploy/${artifactId} DEPLOY_DATE=${env.BUILD_ID}'"              }

          }

            echo "发布完成"        }

    }

  stage('通知负责人'){//    emailext body:"构建项目:${description}\r\n构建完成", subject:'构建结果通知【成功】', to:"${EMAIL}"        echo "构建项目:${description}\r\n构建完成"  }

}

将Jenkinsfile文件放在项目根目录,然后将源码都上传到GitLab。

打开BlueOcean,这是Jenkins新出的美化页面。

144906148446d8e1061fca1.png

选择自己的项目。

14490617110860d70391a34.png

进入后点击运行,其中会弹出框选择发布参数(这里需要手工填写发布的端口,由于采用配置中心化,端口无法自动读取)。

14490618d64a4c54dde27d7.png

进入查看流程状态,失败会有相应的提示:

1449061f4662807b2bcdd2a.png

显示发布服务

1449061c089a4025365d43e.png

在K8S内查看部署的服务启动情况。

144906169e17366bc4d7c62.png

Jenkinsfile Pipeline

Jenkinsfile Pipeline语法内容可参考官网:https://jenkins.io/doc/book/pipeline/jenkinsfile/

还可以进入项目后,有个流水线语法:

1449061b3d02e850e974a94.png

选择想要的功能,生成:

14490612ec07a4fe3da36e6.png

Jenkins还可用作发布Vue前端项目,具体内容可参考 Jenkins自动化构建vue****项目然后发布到远程服务器 文档。

  Jenkins要发布Net服务需要有一台windows的Jenkins slave,还需要在此节点上安装编译器MSBuild框架,Git框架、更改服务器上的IIS权限等功能,最后文件分发到其它windows服务器,过程比较繁琐,若无发布审核建议直接通过VS自带发布功能发布程序

转自:https://www.jianshu.com/p/53ee367d0095

宝剑锋从磨砺出,梅花香自苦寒来.