在以往的 pipeline 中，使用 kubectl 进行部署 Deployment 后无法检查 Deployment 是否部署成功，只能通过使用命令/脚本来手动检查 Deployment 状态，而 kubedog 这个小工具完美解决了这个问题，完善了 CI/CD 流水线的最后一步。
KubeDog
kubedog 是一个 lib 库和 CLI 小工具，允许在 CI/CD 部署 pipeline 中观察和跟踪 Kubernetes 资源。与 kustomize 配合，集成到 pipeline 之后，完美的解决了 CI/CD 的最后一步，完美的替代了之前不够灵活的脚本（好吧，其实我也开发了类似的小工具，但是有这么好用的轮子，拿来直接用何乐而不为呢？）。
kubedog 提供了 lib 库和 CLI 小工具，这里由于是介绍 CI/CD 中的实践，所以只介绍其中的 rollout track 功能。 lib 库的使用和 CLI 的 follow 功能这里就不做介绍了，有兴趣的同学可以去 GitHub 上查看该项目的各种使用方式。
集成 KubeDog
由于我司目前使用的是 drone 进行 CI ，每个 step 都是由一个 docker 制作的插件组成。我制作了一个包含 kubectl 、 kustomize 和 kubedog 的镜像。该镜像已上传 dockerhub ，需要的可以自行拉取使用 guoxudongdocker/kubectl ,而该插件的使用也在 GitHub 和 DockerHub 上查看。
而集成方式也比较简单，直接将 kubectl 、 kustomize 和 kubedog 的可执行包下载到 /usr/local/bin 并赋予执行权限即可，下面就是 Dockerfile 文件：
FROM alpine
LABEL maintainer="sunnydog0826@gmail.com"
ENV KUBE_LATEST_VERSION="v1.14.1"
RUN apk add --update ca-certificates \
&& apk add --update -t deps curl \
&& curl -L https://storage.googleapis.com/kubernetes-release/release/${KUBE_LATEST_VERSION}/bin/linux/amd64/kubectl -o /usr/local/bin/kubectl \
&& chmod +x /usr/local/bin/kubectl \
&& curl -L https://github.com/kubernetes-sigs/kustomize/releases/download/v2.0.3/kustomize_2.0.3_linux_amd64 -o /usr/local/bin/kustomize \
&& chmod +x /usr/local/bin/kustomize \
&& curl -L https://dl.bintray.com/flant/kubedog/v0.2.0/kubedog-linux-amd64-v0.2.0 -o /usr/local/bin/kubedog \
&& chmod +x /usr/local/bin/kubedog \
&& apk del --purge deps \
&& rm /var/cache/apk/*
WORKDIR /root
ENTRYPOINT ["kubectl"]
CMD ["help"]Kustomize 配合 KubeDog 使用
在镜像构建好之后就可以直接使用了，这里使用的是 DockerHub 的镜像仓库，这里建议将镜像同步到私有仓库，比如阿里云的容器镜像服务或者 Habor ，因为国内拉取 DockerHub 的镜像不太稳定，经常会拉取镜像失败或者访问超时，在 CI/CD 流水线中推荐使用更稳定镜像。
以下是 .drone.yml 示例：
kind: pipeline
name: {your-pipeline-name}
steps:
- name: Kubernetes 部署
image: guoxudongdocker/kubectl
volumes:
- name: kube
path: /root/.kube
commands:
- cd deploy/overlays/dev # 这里使用 kustomize ,详细使用方法请见 https://github.com/kubernetes-sigs/kustomize
- kustomize edit set image {your-docker-registry}:${DRONE_BUILD_NUMBER}
- kubectl apply -k . && kubedog rollout track deployment {your-deployment-name} -n {your-namespace} -t {your-tomeout}
...
volumes:
- name: kube
host:
path: /tmp/cache/.kube # kubeconfig 挂载位置
trigger:
branch:
- master # 触发 CI 的分支从上面的配置可见，在该 step 中执行了如下几步：
- 进入 patch 所在路径
- 使用了 Kustomize 命令
kustomize edit set image {your-docker-registry}:${DRONE_BUILD_NUMBER}方式将前面 step 中构建好的镜像的 tag 插入到 patch 中 - 使用
kubectl apply -k .进行 k8s 部署，要注意最后的那个. - 使用 kubedog 跟踪 Deployment 部署状态
命令解析：
kubedog rollout track deployment {your-deployment-name} -n {your-namespace} -t {your-tomeout}
- deployment {your-deployment-name} : Deployment 的名称
- -n {your-namespace} : Deployment 所在的 namespace
- -t {your-tomeout} : 超时时间，单位为秒，超时后会报错，这里请根据实际部署情况进行设置
结语
从 Kubernetes release v1.14 版本开始，kustomize 集成到 kubectl 中，越来越多 k8S 周边的小工具出现。这些小工具的出现帮助了 Kubernetes 的使用者来拉平 Kubernetes 的使用曲线，同时也标志着 K8S 的成熟，越来越多的开发人员基于使用 K8S 的痛点开发相关工具。套用一句今年 KubeCon 的 Keynote 演讲上，阿里云智能容器平台负责人丁宇的话： Kubernetes 正当时，云原生未来可期 。
