容器化技术架构jenkins docker k8s脚本浅析

目录前言碎语浅谈docker浅谈k8s的部署脚本最后聊聊jenkinspipeline

前言碎语

基于kubernetes容器化技术架构能够带来诸多好处，诸如，弹性伸缩，自动修复等，在比如蓝绿部署，灰度发布等。近几年容器化技术飞速发展，了解服务网格 的人可能会发现，新兴技术 istio 等service mesh技术没有容器化的技术环境根本就没法实践。

浅谈docker

docker可以类比为jvm，jvm也是虚拟机，然后docker的image可以类比为jar包，jar运行在jvm里面，image当然运行在docker容器里，然后jar包是通过maven 的pom.xml定义构建的产物，那docker也有一个Dockerfile来定义打包的镜像。在没有容器化之前，我们开发提供的最终产物是jar，容器化之后我们需要提供docker的镜像，docker的镜像会包含我们的jar，然后提供一个稳定的可移植的运行环境。下面是最简单的一个docker镜像构建：

通过 docker build -t kl/sales . 就可以构建一个可运行的镜像

浅谈k8s的部署脚本

其实k8s的脚本没什么可说的，本身k8s的概念非常之多，具体可参考官方的文档，下面贴出我们的部署文件

apiVersion: extensions/v1beta1 kind: Deployment metadata: name: sales-app namespace: #namespace spec: replicas: 2 minReadySeconds: 130 # 从容器启动到应用正常提供服务 strategy: # k8s更新策略 type: RollingUpdate #滚动更新 rollingUpdate: maxSurge: 2 # 更新时允许最大激增的容器数，默认 replicas 的 1/4 向上取整 maxUnavailable: 1 # 更新时允许最大 unavailable 容器数，默认 replicas 的 1/4 向下取整 template: metadata: labels: app: sales-app spec: imagePullSecrets: #镜像拉取秘钥 – name: xx-xx-xx containers: – name: sales image: xxx-vpc.cn-xx.aliyuncs.com/keking/sales:#Tag imagePullPolicy: Always env: – name: runShell value: #runShell ports: – containerPort: 6002 name: web protocol: TCP resources: limits: cpu: 600m memory: 4Gi requests: cpu: 300m memory: 100Mi livenessProbe: #检查是否存活 httpGet: path: /health port: 6002 initialDelaySeconds: 240 #首次检查在多少时间后 periodSeconds: 180 #检查周期 timeoutSeconds: 3 #超时时间 failureThreshold: 3 #失败的阈值，连续三次 readinessProbe: #检查是否成功启动 httpGet: path: /health port: 6002 initialDelaySeconds: 140 #首次检查在多少时间后 periodSeconds: 300 #检查周期 timeoutSeconds: 3 #超时时间 — apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: sales-app namespace: #namespace labels: app: sales-app spec: selector: app: sales-app ports: – name: web port: 80 targetPort: 6002 nodePort: 31942 type: NodePort

最后聊聊jenkins pipeline

和一般的jenkins pipeline定义一样，容器化后就多了两个步骤，一个是在jar生成后，根据前面的讲的Dockerfile文件构建docker的镜像，这个要求jenkins所在主机必须有docker的环境。第二个步骤是发送k8s的部署脚本到k8s容器，这个是通过jenkins kuberneetes插件来完成的，详见下面的jenkins脚本

podTemplate(label: jnlp-slave, cloud: kubernetes, containers: [ containerTemplate( name: jnlp, image: xx-vpc.cn-xx.aliyuncs.com/keking/jenkins-slave:latest, alwaysPullImage: true ), ], volumes: [ hostPathVolume(mountPath: /var/run/docker.sock, hostPath: /var/run/docker.sock), hostPathVolume(mountPath: /usr/bin/docker, hostPath: /usr/bin/docker), hostPathVolume(mountPath: /usr/local/jdk, hostPath: /usr/local/jdk), hostPathVolume(mountPath: /usr/local/maven, hostPath: /usr/local/maven), ], imagePullSecrets: [registry-pull-secret], ) { node(“jnlp-slave”) { stage(Git Checkout) { checkout([$class: GitSCM, branches: [[name: “*/${branch}”]], doGenerateSubmoduleConfigurations: false, extensions: [], submoduleCfg: [], userRemoteConfigs: [[credentialsId: xx, url: http://xx.xx.xx/xx/yudian-salesplatform-boot.git]]]) } stage(Maven Build) { script { if (true == “${build}”) { sh “mvn clean install -U -P${profile} -Dmaven.test.skip=true” } else { echo “跳过maven build” } } } stage(Docker Build ) { script { if (true == “${build}”) { sh docker login -u it_sh@keking-group -p x#xxx-vpc.cn-xx.aliyuncs.com docker build -t xx-vpc.cn-xx.aliyuncs.com/keking/sales:${Tag} . docker push xx-vpc.cn-xx.aliyuncs.com/keking/sales:${Tag} } else { echo “跳过docker build” } } } stage(Deploy to K8s) { script { if(true == “${deploy}”){ if (prod == “${profile}”) { sh sed -i “s/#namespace/prod/g” deploy.yaml sed -i “s%#runShell%java -Xmx2G -Xms2G -Xmn960M -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/tmp/dump.log -Xloggc:/tmp/gc.log -verbose:gc -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCDetails -XX:MaxMetaspaceSize=128m -XX:MetaspaceSize=128m -jar -Ddev_meta=http://conf.x.ops:8801/ -Denv=DEV -Didc=prod app.jar%g” deploy.yaml } if (uat == “${profile}”) { sh sed -i “s/#namespace/uat/g” deploy.yaml sed -i “s%#runShell%java -Xmx1536M -Xms1536M -Xmn960M -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/tmp/dump.log -Xloggc:/tmp/gc.log -verbose:gc -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCDetails -XX:MaxMetaspaceSize=128m -XX:MetaspaceSize=128m -jar -Ddev_meta=http://conf.keking.ops:8801/ -Denv=DEV -Didc=sales_docker app.jar%g” deploy.yaml } sh sed -i “s/#Tag/${Tag}/g” deploy.yaml kubernetesDeploy configs: deploy.yaml, kubeConfig: [path: ], kubeconfigId: 9c1da035-60b9-4bd8-aeae-1a31666280ce, secretName: , ssh: [sshCredentialsId: *, sshServer: ], textCredentials: [certificateAuthorityData: , clientCertificateData: , clientKeyData: , serverUrl: https://] }else { echo “跳过Deploy k8s” } } } } }

综上，就完成了从jenkins到k8s的ci和cd过程，当然过程中还有很多细枝末节未详尽描述，比如k8s的搭建（博主使用的阿里云的容器服务）等，欢迎看到此篇有容器化此需求的同行一起探讨

以上就是jenkins docker k8s的容器化之路脚本浅析的详细内容，更多关于jenkins docker k8s的容器化脚本的资料请关注其它相关文章！