本周四晚上8:30，第二期k3s在線培訓如約開播！本期課程將介紹k3s的核心架構，如高可用架構以及containerd，一起來進階探索k3s吧！

報名及觀看鏈接：http://z-mz.cn/PmwZ

本文來自Rancher Labs

在云原生領域中，Kubernetes累積了大量用例，它能夠在云中部署應用容器、安排批處理job、處理作業負載以及執行逐步升級，Kubernetes使用高效的編排演算法來處理這些操作，即便是大規模集群這些演算法依舊表現良好，

此外，Kubernetes主要用例之一是運行持續集成或持續交付（CI/CD）流水線，也就是說，我們部署一個CI/CD容器的唯一實體，該實體將監控代碼版本控制系統，所以，每當我們推送到該倉庫時，該容器都會運行流水線步驟，其最終目標是達到一個“true or false”的狀態，True即在集成階段commit通過了各種測驗，False即未通過測驗，

除了以上描述的CI流水線之外，在CI測驗通過之后，另一個流水線可以接管余下的程序，以處理發布程序的CD部分，在這一階段，流水線將嘗試將應用程式容器交付到生產中，

需要明白的是，這些操作是按需運行或者是由各種行為（如代碼check-in、測驗觸發器、流程中上一步的結果等）自動觸發的，因此我們需要一種機制來增加單個節點以運行那些流水線的步驟，并在不需要它們時將其淘汰，這種管理不可變基礎架構的方法有助于我們節省資源并降低成本，

當然，最關鍵的機制就是Kubernetes，它具有宣告式的結構和可定制性，因此可以讓你在任何場景下高效地調度job、節點以及pod，

本文包括3個部分：第一部分我們將探討目前在Kubernetes上運行最受歡迎的CI/CD平臺，

接著我們將會看兩個用例：第一個例子中，我們將簡單地在Kubernetes上安裝Jenkins以及對其進行配置以讓我們可以在Kubernetes上使用這個流行的開源工具來運行我們的CI流水線；第二個例子中，我們將把這個Jenkins部署提高到一個新的水平，我們將會提供一些在Kubernetes中擴展CI/CD流水線的tips和建議，

最后，我們將會討論在Kubernetes上大規模運行CI/CD的最合理的方法和實踐，

本文的目標是讓你徹底了解Kubernetes處理這些作業負載的效率，

適用于Kubernetes的CI/CD平臺

Kubernetes是一個運行CI/CD的理想平臺，因為它擁有許多特性使得在上面運行CI/CD更為簡單，那么，到底有多少CI/CD的平臺可以在Kubernetes上運行呢？可以這么說，只要它們能夠被打包為一個容器，Kubernetes都能夠運行它們，以下是幾個最為流行的CI/CD平臺：

Jenkins：Jenkins是最為流行也最為穩定的CI/CD平臺，在世界范圍內有數以千計的企業都在使用它，因為它擁有強大的生態和可擴展性，如果你打算要在Kubernetes上使用它，非常建議你安裝它的官方插件，JenkinsX是專門為云原生領域設計的Jenkins版本，它與Kubernetes更加兼容，并且提供了更好的集成功能，如GitOps、自動CI/CD和預覽環境，
Spinnaker：Spinnaker是一個可擴展的多云部署的CD平臺，得到了Netflix的支持，使用相關的Helm Chart即可安裝它，

https://github.com/helm/charts/tree/master/stable/spinnaker
Drone：這是有多種功能的通用云原生CD平臺，可以使用關聯的Runner在Kubernetes中運行它，
GoCD：Thoughtworks的另一個CI/CD平臺，提供了適用于云原生部署的各種作業流程和功能，它可以在Kubernetes中作為Helm Chart運行，

此外，還有一些與Kubernetes緊密合作的云服務，并提供諸如CircleCI和Travis的CI/CD流水線，如果你不打算托管CI/CD平臺，那么這些也十分有用，

現在，我們來看看如何在Kubernetes集群上安裝Jenkins，

如何在Kubernetes上安裝Jenkins

首先，我們需要安裝Helm，它是Kubernetes的軟體包管理器：

$ curl https://raw.githubusercontent.com/helm/helm/master/scripts/get-helm-3 > get_helm.sh
$ chmod 700 get_helm.sh
$ ./get_helm.sh -v v2.15.0

同樣，我們還需要安裝Tiller，以讓Helm正常運行：

$ kubectl -n kube-system create serviceaccount tiller
serviceaccount/tiller created

~/.kube
$ kubectl create clusterrolebinding tiller --clusterrole cluster-admin --serviceaccount=kube-system:tiller
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/tiller created

~/.kube
$ helm init --service-account tiller
$HELM_HOME has been configured at /Users/itspare/.helm.

完成這些步驟之后，我們需要運行檢查命令，以查看deployment的配置值：

$ helm inspect values stable/jenkins > values.yml

仔細檢查配置值并在需要的時候進行更改，然后安裝Chart：

$ helm install stable/jenkins --tls \
--name jenkins \
--namespace jenkins

安裝程序中會有一些關于下一步操作的說明：

注意：

運行以下命令獲取”admin“用戶的密碼：

printf $(kubectl get secret --namespace default my-jenkins -o jsonpath="{.data.jenkins-admin-password}" | base64 --decode);echo

在相同的shell中獲取Jenkins URL以訪問這些命令：

export POD_NAME=$(kubectl get pods --namespace default -l "app.kubernetes.io/component=jenkins-master" -l "app.kubernetes.io/instance=my-jenkins" -o jsonpath="{.items[0].metadata.name}")
echo http://127.0.0.1:8080
kubectl --namespace default port-forward $POD_NAME 8080:8080

遵循這些步驟，它們將在http://127.0.0.1:8080 啟動代理服務器，

到那里輸入你的用戶名和密碼，你將會擁有自己的Jenkins 服務器：

不過，請記住，還有許多配置選項尚未修改，你可以訪問chart檔案以了解更多資訊：

https://github.com/helm/charts/tree/master/stable/jenkins

在默認情況下，服務器會安裝好最基本的插件，如Git和Kubernetes-Jenkins，我們可以根據自己的需要安裝其他插件，

總而言之，使用Helm安裝Jenkins十分輕松，

使用K8S擴展CI/CD Jenkins流水線

既然我們已經大致了解CI/CD如何在Kubernetes上運行的，那么我們來看一個在Kubernetes中部署高度可擴展的Jenkins部署的示例用例，人們通常用它（進行了少量修改）來處理基礎結構的CI/CD，開始吧！

使用Jenkins固定發行版

雖然官方Jenkins鏡像很適合入門，但它需要的配置超出了我們的期望，許多用戶會選擇一個固定的發行版，如my-bloody-jenkins（https://github.com/odavid/my-bloody-jenkins ），它提供了一個較為完整的預安裝插件以及配置選項，在可用的插件中，我們使用saml插件、SonarQubeRunner、Maven和Gradle，

它能夠使用以下命令通過Helm Chart安裝：

$ helm repo add odavid https://odavid.github.io/k8s-helm-charts
$ helm install odavid/my-bloody-jenkins

我們選擇使用以下Dockerfile部署自定義鏡像：

FROM odavid/my-bloody-jenkins:2.190.2-161

USER jenkins

COPY plugins.txt /usr/share/jenkins/ref/
RUN /usr/local/bin/install-plugins.sh < /usr/share/jenkins/ref/plugins.txt

USER root

其中plugins.txt檔案是我們要預安裝到鏡像中的其他插件串列：

build-monitor-plugin
xcode-plugin
rich-text-publisher-plugin
jacoco
scoverage
dependency-check-jenkins-plugin
greenballs
shiningpanda
pyenv-pipeline
s3
pipeline-aws
appcenter
multiple-scms
Testng-plugin

然后，只要dockerfile發生更改，我們就使用此通用Jenkinsfile來構建master：

#!/usr/bin/env groovy

node('generic') {
try {

def dockerTag, jenkins_master

stage('Checkout') {
checkout([
$class: 'GitSCM',
branches: scm.branches,
doGenerateSubmoduleConfigurations: scm.doGenerateSubmoduleConfigurations,
extensions: [[$class: 'CloneOption', noTags: false, shallow: false, depth: 0, reference: '']],
userRemoteConfigs: scm.userRemoteConfigs,
])

def version = sh(returnStdout: true, script: "git describe --tags `git rev-list --tags --max-count=1`").trim()
def tag = sh(returnStdout: true, script: "git rev-parse --short HEAD").trim()
dockerTag = version + "-" + tag
println("Tag: " + tag + " Version: " + version)
}

stage('Build Master') {
jenkins_master = docker.build("jenkins-master", "--network=host .")
}

stage('Push images') {
docker.withRegistry("https://$env.DOCKER_REGISTRY", 'ecr:eu-west-2:jenkins-aws-credentials') {
jenkins_master.push("${dockerTag}")
}
}

if(env.BRANCH_NAME == 'master') {

stage('Push Latest images') {
docker.withRegistry("https://$env.DOCKER_REGISTRY", 'ecr:eu-west-2:jenkins-aws-credentials') {
jenkins_master.push("latest")
}
}

stage('Deploy to K8s cluster') {
withKubeConfig([credentialsId: 'dev-tools-eks-jenkins-secret',
serverUrl: env.TOOLS_EKS_URL]) {
sh "kubectl set image statefulset jenkins jenkins=$env.DOCKER_REGISTRY/jenkins-master:${dockerTag}"
}
}
}
currentBuild.result = 'SUCCESS'
} catch(e) {
currentBuild.result = 'FAILURE'
throw e
}
}

我們所使用的專用集群由AWS中的一些大中型實體組成，用于Jenkins jobs，接下來，我們進入下一個部分，

使用專用的Jenkins Slaves和標簽（label）

為了擴展我們的一些Jenkins slaves，我們使用Pod模板并將標簽分配給特定的agent，因此在我們的Jenkinsfiles中，我們可以為jobs參考它們，例如，我們有一些需要構建安卓應用程式的agent，因此，我們參考以下標簽：

pipeline {
agent { label "android" }
…

并且將使用特定于安卓的pod模板，我們使用這一Dockerfile，例如：

FROM dkr.ecr.eu-west-2.amazonaws.com/jenkins-jnlp-slave:latest

RUN apt-get update && apt-get install -y -f --no-install-recommends xmlstarlet

ARG GULP_VERSION=4.0.0
ARG CORDOVA_VERSION=8.0.0

# SDK version and build-tools version should be different
ENV SDK_VERSION 25.2.3
ENV BUILD_TOOLS_VERSION 26.0.2
ENV SDK_CHECKSUM 1b35bcb94e9a686dff6460c8bca903aa0281c6696001067f34ec00093145b560
ENV ANDROID_HOME /opt/android-sdk
ENV SDK_UPDATE tools,platform-tools,build-tools-25.0.2,android-25,android-24,android-23,android-22,android-21,sys-img-armeabi-v7a-android-26,sys-img-x86-android-23
ENV LD_LIBRARY_PATH ${ANDROID_HOME}/tools/lib64/qt:${ANDROID_HOME}/tools/lib/libQt5:$LD_LIBRARY_PATH/
ENV PATH ${PATH}:${ANDROID_HOME}/tools:${ANDROID_HOME}/platform-tools

RUN curl -SLO "https://dl.google.com/android/repository/tools_r${SDK_VERSION}-linux.zip" \
&& echo "${SDK_CHECKSUM} tools_r${SDK_VERSION}-linux.zip" | sha256sum -c - \
&& mkdir -p "${ANDROID_HOME}" \
&& unzip -qq "tools_r${SDK_VERSION}-linux.zip" -d "${ANDROID_HOME}" \
&& rm -Rf "tools_r${SDK_VERSION}-linux.zip" \
&& echo y | ${ANDROID_HOME}/tools/android update sdk --filter ${SDK_UPDATE} --all --no-ui --force \
&& mkdir -p ${ANDROID_HOME}/tools/keymaps \
&& touch ${ANDROID_HOME}/tools/keymaps/en-us \
&& yes | ${ANDROID_HOME}/tools/bin/sdkmanager --update

RUN chmod -R 777 ${ANDROID_HOME} && chown -R jenkins:jenkins ${ANDROID_HOME}

我們還使用了Jenkinsfile，該檔案與上一個檔案類似，用于構建master，每當我們對Dockerfile進行更改時，agent都會重建鏡像，這為我們的CI/CD基礎架構提供了極大的靈活性，

使用自動伸縮

盡管我們為deployment分配了特定數量的節點，但我們還可以通過啟用cluster autoscaling，來完成更多的事情，這意味著在作業負載增加和峰值的情況下，我們可以增加額外的節點來處理job，目前，如果我們有固定數量的節點，那么我們只能處理固定數量的job，基于以下事實，我們可以進行粗略地估計：每個slave通常分配500ms CPU和256MB記憶體，并且設定一個很高的并發，這根本不現實，

舉個例子，當你的版本被大幅削減并且需要部署大量微服務時，可能會發生上述情況，然后，大量的job堆積在流水線，造成嚴重的延誤，

在這種情況下，我們可以增加該階段的節點數，例如，我們可以添加額外的VM實體，然后在程序結束時將其洗掉，

我們可以在命令列中使用自動伸縮選項來配置“Vertical”或“集群”自動伸縮選項，但是，此方法需要仔細計劃和配置，因為有時會發生以下情況：

越來越多的job達到平穩階段
Autoscaler增加新的節點，但是需要10分鐘來進行部署和分配
舊的job已經完成任務，新的job將填補空白，進而減少了對新節點的需求
新節點可用，但需要X分鐘保持穩定且未利用，X由–scale-down-unneeded-time標志定義
同樣的事情每天發生很多次

在這種情況下，最好是根據我們的特定需求進行配置，或者只是增加當天的節點數，并在流程結束后將其還原，所有這些都與尋找最佳方法來利用所有資源并使成本最小化有關，

在任何情況下，我們都應該有一個可伸縮且易于使用的Jenkins集群，對于每個job，都會創建一個pod來運行特定的流水線，并在完成后將其銷毀，

大規模使用K8s進行CI / CD的最佳實踐

現在我們已經了解了Kubernetes有哪些CI/CD平臺以及如何在你的集群上安裝一個平臺，接下來，我們將討論一些大規模運行它們的方法，

首先，選擇Kubernetes發行版是我們需要考慮的最關鍵因素之一，找到最合適的解決方案才能夠進行下一步，

其次，選擇合適的Docker鏡像倉庫和應用程式包管理器同樣重要，我們需要尋找可以按需快速檢索的安全可靠的鏡像管理，至于軟體包管理器，Helm是一個不錯的選擇，因為它可以發現、共享和使用為Kubernetes構建的軟體，

第三，使用現代集成流程，如GitOps和ChatOps，在易用性和可預測性方面提供了顯著優勢，將Git用作單一資料源，使我們可以運行“通過拉取請求進行操作”，從而簡化了對基礎架構和應用程式的部署控制，使用諸如企業微信或釘釘之類的團隊協作作業來觸發CI/CD流水線的自動化任務，有助于我們消除重復勞動并簡化集成，

總體而言，如果我們想更深入地了解，你可以自定義或開發自己的K8S Operator，與K8S API配合更緊密，使用自定義operator的好處很多，因為它們可以建立更好的自動化體驗，

最后，我們可以說Kubernetes和CI/CD平臺是天合之作，如果你剛剛入門Kubernetes生態系統，那么你可以嘗試集成一個CI/CD流水線，這是了解Kubernetes內部運作方式的好方法，關鍵是要留出機動空間，方便將來容易更改，

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