获课♥》weiranit.fun/5919/
获取ZY↑↑方打开链接↑↑
云时代必修课 - 云原生 CI/CD (持续集成与交付) 全流程实战
一、云原生与 CI/CD 概述
（一）云原生的概念与优势
云原生是一种构建和运行应用程序的方法，旨在充分利用云计算的优势。它具有以下显著特点：
- 弹性：应用能根据负载变化自动扩展或收缩。例如电商平台在促销活动期间，可自动增加服务器资源以应对大量用户访问，活动结束后又能自动减少资源，避免浪费。
- 可移植性：能在不同云环境中一致运行。企业可以根据业务需求灵活切换云服务商，而无需对应用进行大规模修改。
- 可观察性：提供实时监控和日志，方便及时发现和解决问题。通过对应用运行数据的实时分析，能迅速定位性能瓶颈或故障点。
- 自愈能力：系统可自动识别故障并恢复。当某个服务出现故障时，云原生架构能自动重启或替换该服务，确保应用的整体可用性。
（二）CI/CD 的定义与重要性
- 持续集成（CI）
持续集成是指频繁地（通常每天多次）将代码变更集成到主干。每次集成都会通过自动化测试，以确保新代码不会破坏现有功能。这有助于尽早发现代码中的问题，减少集成阶段的风险。例如，开发团队中多个成员同时开发不同功能模块，通过持续集成，每天将各自的代码集成到主干，及时发现因代码冲突或接口不兼容导致的问题。
- 持续交付（CD）
持续交付是在持续集成的基础上，确保代码可以随时部署到生产环境。部署过程通常是自动化的，大大减轻了人工干预的风险。它使得软件的发布更加可靠和高效，企业能够更快地向用户交付新功能和修复问题。比如互联网公司可以通过持续交付，快速将新的产品特性推送给用户，提升用户体验和市场竞争力。
二、云原生 CI/CD 流程详解
（一）代码提交与版本控制
开发人员在本地完成代码编写后，将代码提交到版本控制系统，如 Git。Git 能记录代码的每一次变更，方便团队成员协作和追溯历史版本。例如，开发人员在开发新功能时，会创建一个新的分支，在分支上进行代码编写和测试，完成后将分支合并到主分支。在代码提交时，需要遵循规范的提交信息格式，以便其他成员能清晰了解代码变更的内容和目的。
（二）自动化构建
代码提交到版本控制系统后，会触发自动化构建流程。构建工具如 Maven（用于 Java 项目）、Gradle（支持多语言）等会自动拉取代码，下载项目依赖的库和框架，然后进行编译、打包等操作，生成可执行的软件包。例如，一个 Java Web 项目，Maven 会根据项目的 pom.xml 文件中定义的依赖关系，下载所需的各种 Java 库，然后将 Java 源文件编译成字节码文件，并打包成 WAR 或 JAR 文件。
（三）自动化测试
自动化测试是 CI/CD 流程中的关键环节，用于验证代码的质量和正确性。它包括以下几种类型：
- 单元测试：对软件中的最小可测试单元（如函数、类）进行测试，通常由开发人员编写。单元测试可以快速发现代码中的逻辑错误，提高代码的可维护性。例如，在一个 Java 类中，编写单元测试方法来验证该类中各个方法的功能是否正确。
- 集成测试：测试不同模块之间的集成和交互，确保各个模块在组合使用时能正常工作。集成测试可以发现模块间接口不匹配、数据传递错误等问题。比如，在一个微服务架构中，测试不同微服务之间的调用是否正常。
- 端到端测试：模拟用户的真实操作流程，从应用的入口开始，对整个系统进行全面测试，确保系统在真实环境下的功能完整性和稳定性。例如，在一个 Web 应用中，通过自动化测试工具模拟用户登录、浏览商品、下单购买等一系列操作，检查系统是否能正确响应。
（四）构建与打包容器镜像
在云原生环境中，通常使用容器技术来封装应用及其依赖项。Docker 是最常用的容器化工具。通过编写 Dockerfile，定义容器的基础镜像、安装应用依赖、复制应用代码等步骤，然后使用 Docker 命令构建容器镜像。例如，对于一个基于 Node.js 的 Web 应用，Dockerfile 可以指定使用官方的 Node.js 镜像作为基础，安装应用所需的 Node.js 包，将应用代码复制到容器内的指定目录，最后设置容器启动时执行的命令。
（五）部署到预生产环境
构建好的容器镜像会被部署到预生产环境进行验证。预生产环境通常与生产环境相似，但数据量和负载相对较小。可以使用 Kubernetes 等容器编排工具来管理容器的部署、扩缩容、负载均衡等。例如，通过 Kubernetes 的 Deployment 资源对象来定义应用的副本数量、容器镜像版本等信息，然后 Kubernetes 会自动创建和管理相应的 Pod（容器的运行实例）。在预生产环境中，会进行一系列的验证测试，如功能测试、性能测试、安全测试等，确保应用在正式上线到生产环境前没有问题。
（六）生产环境部署与监控
经过预生产环境验证通过后，应用会被部署到生产环境。生产环境部署可以采用不同的策略，如蓝绿部署、金丝雀部署等，以降低部署风险。
- 蓝绿部署：同时运行两个相同的生产环境（蓝色和绿色），在部署新应用时，先将新应用部署到绿色环境，进行一系列测试和验证后，将流量逐渐切换到绿色环境，当确认绿色环境运行正常后，停止蓝色环境的服务。这种方式可以实现零停机部署，降低对用户的影响。
- 金丝雀部署：先将新应用部署到一小部分生产环境（如 5% 的用户），观察这部分用户的使用情况和应用的运行状态，收集反馈数据，当确认新应用没有问题后，再逐步扩大部署范围，直到覆盖全部用户。这种方式可以在大规模部署前发现潜在问题，减少风险。
应用部署到生产环境后，需要建立监控机制，实时监控应用的性能和稳定性。监控工具如 Prometheus（用于收集和存储监控数据）和 Grafana（用于可视化监控数据）可以帮助运维人员及时发现应用的性能瓶颈、资源使用情况等问题。同时，还可以通过日志管理工具（如 ELK 堆栈，由 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana 组成）对应用产生的日志进行收集、存储和分析，以便快速定位和解决问题。
三、云原生 CI/CD 工具介绍
（一）代码仓库工具
- GitHub：是全球最大的代码托管平台之一，提供了强大的版本控制功能，支持 Git。它具有友好的用户界面，方便团队协作开发。GitHub 还集成了丰富的 CI/CD 工具，如 GitHub Actions，可以方便地配置 CI/CD 流水线。许多开源项目都托管在 GitHub 上，开发人员可以方便地进行代码贡献和协作。
- GitLab：不仅是一个代码仓库，还提供了内置的 CI/CD 功能。它可以与团队的开发流程紧密集成，支持自托管部署，对于对数据安全和隐私有较高要求的企业来说是一个不错的选择。GitLab 的 CI/CD 功能通过.gitlab-ci.yml 文件进行配置，用户可以灵活定义自己的 CI/CD 流程。
（二）CI/CD 引擎
- Jenkins：是一款广泛使用的开源 CI/CD 工具，具有丰富的插件生态系统，可以方便地集成各种版本控制系统、构建工具、测试框架等。Jenkins 通过 Web 界面进行配置和管理，用户可以创建和管理多个 CI/CD 项目。它适合各种规模的团队和项目，尤其在传统企业中应用较为广泛。
- GitLab CI/CD：如前文所述，作为 GitLab 平台的一部分，它与代码仓库紧密集成，使用简单方便。对于使用 GitLab 进行代码管理的团队来说，选择 GitLab CI/CD 可以减少工具集成的成本和复杂性。它通过在项目仓库中定义.gitlab-ci.yml 文件来配置 CI/CD 流水线，支持多种脚本语言。
- GitHub Actions：是 GitHub 提供的 CI/CD 自动化工具。它与 GitHub 仓库无缝集成，用户可以通过在仓库的.github/workflows 目录下创建 YAML 文件来配置 CI/CD 流程。GitHub Actions 提供了大量的预制动作（Actions），可以方便地实现代码拉取、构建、测试、部署等操作，大大简化了 CI/CD 流水线的配置过程。
（三）容器化工具
- Docker：是目前最流行的容器化技术，它可以将应用及其依赖项打包成一个可移植的容器镜像，确保应用在不同环境中运行的一致性。Docker 提供了简单易用的命令行工具，方便用户创建、运行、管理容器。通过 Docker Hub 等镜像仓库，用户可以方便地获取和分享各种容器镜像。
- Containerd：是一个工业级标准的容器运行时，它为 Docker 等容器化工具提供了底层支持。Containerd 专注于容器的生命周期管理，具有高性能、低资源消耗的特点。在一些大规模容器化部署场景中，Containerd 被广泛应用。
（四）容器编排工具
- Kubernetes：是一个开源的容器编排平台，用于自动化部署、扩缩容和管理容器化应用。它提供了丰富的功能，如服务发现、负载均衡、自动修复、滚动升级等。Kubernetes 使用声明式的配置文件来定义应用的部署和管理规则，用户只需要描述应用的期望状态，Kubernetes 会自动将实际状态调整为期望状态。它在云原生应用的部署和管理中占据主导地位，被各大云服务商广泛支持。
- OpenShift：是 Red Hat 基于 Kubernetes 构建的企业级容器平台，它提供了更完善的企业级功能和支持，如身份管理、权限控制、应用生命周期管理等。对于企业用户来说，OpenShift 可以降低在生产环境中使用 Kubernetes 的复杂性和风险。
（五）监控与日志管理工具
- Prometheus：是一个开源的监控和报警工具，它通过拉取式的方式收集各种指标数据，如应用的 CPU 使用率、内存使用率、网络流量等。Prometheus 使用自己的查询语言 PromQL，可以方便地对收集到的数据进行查询和分析。它与 Grafana 等可视化工具结合使用，可以直观地展示应用的运行状态和性能指标。
- Grafana：是一款用于可视化监控数据的前端工具，它支持多种数据源，包括 Prometheus。Grafana 提供了丰富的可视化组件和模板，用户可以方便地创建各种美观、直观的仪表盘，实时监控应用的各项指标。通过 Grafana，运维人员可以快速发现应用的性能问题和异常情况。
- ELK 堆栈：由 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana 组成。Elasticsearch 是一个分布式搜索引擎，用于存储和检索大量的日志数据；Logstash 是一个数据收集、处理和转发工具，可以从各种数据源收集日志数据，并进行清洗、转换等操作后发送到 Elasticsearch；Kibana 是一个可视化工具，用于在 Elasticsearch 中查询和可视化日志数据。ELK 堆栈可以帮助企业对应用产生的海量日志进行有效的管理和分析，快速定位问题根源。
四、云原生 CI/CD 实战案例
（一）案例背景
假设我们正在开发一个基于微服务架构的电商应用，该应用由多个服务组成，如用户服务、商品服务、订单服务等。我们希望通过云原生 CI/CD 流程，实现高效的开发、测试和部署，确保应用的质量和稳定性。
（二）环境准备
- 搭建基于 Kubernetes 的云原生环境，可以选择使用云服务商提供的 Kubernetes 服务，如阿里云的 ACK、腾讯云的 TKE 等，也可以在本地使用 Minikube 或 Kind 搭建测试环境。
- 配置代码仓库，选择 GitHub 作为代码托管平台，创建项目仓库，并将开发团队的代码提交到仓库中。
- 安装和配置 CI/CD 工具，这里我们选择 GitHub Actions 作为 CI/CD 引擎，在项目仓库的.github/workflows 目录下创建 CI/CD 配置文件。
（三）CI 流程配置
- 在 GitHub Actions 配置文件中，定义代码拉取步骤，使用 actions/checkout@v2 动作从 GitHub 仓库拉取代码。
- 设置构建环境，根据项目的语言和框架，安装相应的依赖。例如，如果是一个 Node.js 项目，使用 actions/setup-node@v2 动作设置 Node.js 版本，并运行 npm install 命令安装项目依赖。
- 配置自动化测试，根据项目的测试框架（如 Jest、Mocha 等），运行测试命令。例如，对于一个使用 Jest 进行测试的 Node.js 项目，在配置文件中添加 run: npm test 命令，确保代码的质量。
- 构建容器镜像，使用 Docker 构建工具，根据项目的 Dockerfile 文件构建容器镜像。可以使用 docker/build-push-action@v2 动作，将构建好的镜像推送到 Docker Hub 等镜像仓库。
（四）CD 流程配置
- 在预生产环境部署，使用 Kubernetes 的命令行工具 kubectl 或 Helm 等工具，将构建好的容器镜像部署到预生产环境的 Kubernetes 集群中。可以通过定义 Kubernetes 的 Deployment、Service 等资源对象，来管理应用的部署和服务暴露。
- 在预生产环境进行验证测试，包括功能测试、性能测试、安全测试等。可以使用自动化测试工具（如 Selenium、JMeter 等）对应用进行测试，确保应用在预生产环境中运行正常。
- 生产环境部署，采用金丝雀部署策略。先将一小部分流量（如 5%）路由到新部署的应用版本，观察这部分用户的使用情况和应用的运行状态。可以使用 Kubernetes 的 Ingress 资源对象和服务网格技术（如 Istio）来实现流量的控制和路由。
- 监控与反馈，在生产环境中部署 Prometheus 和 Grafana 进行监控，收集应用的性能指标数据，并通过 Grafana 进行可视化展示。同时，部署 ELK 堆栈收集和分析应用的日志数据。当发现问题时，及时进行反馈和处理，通过 CI/CD 流程进行修复和重新部署。
有疑问加站长微信联系（非本文作者）
