阿里云提供了函数计算，即serverless支持。同时阿里云还提供了fun cli命令行工具方便项目验证、发布等。
发布函数虽然只是一句命令行的事情，但是做到集成发布平台还是需要准备对应的环境，配置和工具等，稍显复杂。
在travis-ci中可以用shell脚本完成，但是要求nodejs环境。在从travis-ci切换到Github Action的时候直接拷贝shell脚本也能支持，但是Github Action支持Dockerfile模式，可以使用更简单的方式来实现，同时更有利于复用。
Github Action主要有两个方法支持自定义：
第一种是javascript路线（nodejs环境），第二种是dockerfile路线，支持直接run docker镜像；
第二种使用覆盖面更广也更容易使用，特别是我对nodejs的调试一直不太熟练；
我们要构建的这个Github Action思路很简单，提供一个node环境，预安装fun的稳定版本，然后直接运行fun deploy就行了。
所有需要的参数要么通过ENV传递，要么通过input传递。
自定义Github Action
自定义的几个主要步骤如下：
- 创建action.yml文件
- 创建Dockerfile和必要的其他文件，比如entrypoint.sh
- 创建README （发布到marketplace必要）
首先创建一个action.yml文件，这个文件的内容会展示到github action marketplace中。
示例如下：
name: "Aliyun Serverless Action"
description: "GitHub Actions for Aliyun Serverless 🚀 Deploy function automatically."
author: "Yunkun Huang"
runs:
using: "docker"
image: "Dockerfile"
args:
- ${{ inputs.functionFolder }}
branding:
icon: "upload-cloud"
color: "blue"
inputs:
functionFolder:
description: "Folder name for function"
required: false
default: "."这里inputs声明了所需参数，branding主要定义在marketplace的展示，这里是蓝色的“上传到云”图标。
然后准备Dockerfile。这个就比较直接了，安装了fun cli以后拷贝entrypoint.sh即可。
FROM node:8
RUN npm install -g @alicloud/fun@3.2.3
COPY entrypoint.sh /entrypoint.sh
ENTRYPOINT [ "/entrypoint.sh" ]
entrypoint中稍微多一点内容
#!/bin/bash
set -e
# set -ex
function print_info() {
echo -e "\e[36mINFO: ${1}\e[m"
}
FOLDER_NAME=$1
cd "$FOLDER_NAME"
print_info "use function in folder \"$FOLDER_NAME\""
print_info 'show files'
ls
print_info 'show fun client version'
fun --version
print_info 'start deploy function'
fun deploy
print_info 'deploy success'再加上README之后，所必要的文件就够了。
在Github点击release，勾选发布到marketplace（https://github.com/marketplace/actions/aliyun-serverless-action），效果如下图：
使用的话在github action的yml直接写
uses: htynkn/aliyun-serverless-action@master
env:
ACCOUNT_ID: ${{ secrets.ACCOUNT_ID }}
REGION: cn-shanghai
ACCESS_KEY_ID: ${{ secrets.ACCESS_KEY_ID }}
ACCESS_KEY_SECRET: ${{ secrets.ACCESS_KEY_SECRET }}完整例子参考：https://github.com/htynkn/aliyun-serverless-action/blob/master/.github/workflows/test.yml
优化
我们自定义的Github Action就这么完成了，这里还有不少地方可以优化。
首先是项目自己的CI和测试，先说CI，因为项目设计到了Dockerfile和bash脚本，那么我们需要关心
- Dockerfile能否构建成功
- bash脚本检测
- Dockerfile lint
示例如下：
name: ci
on:
pull_request:
types: [opened, synchronize]
paths-ignore:
- "**.md"
push:
paths-ignore:
- "**.md"
branches:
- master
jobs:
build:
runs-on: ubuntu-18.04
steps:
- uses: actions/checkout@v2
- name: build
env:
DOCKER_IMAGE: docker.pkg.github.com/${{ github.repository }}/action:latest
run: |
docker build . --file Dockerfile --tag ${DOCKER_IMAGE}
shellcheck:
runs-on: ubuntu-18.04
steps:
- uses: actions/checkout@v2
- name: shellcheck
run: shellcheck ./entrypoint.sh
hadolint:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: actions/checkout@v2
- uses: burdzwastaken/hadolint-action@1.5.0
env:
GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
HADOLINT_ACTION_DOCKERFILE_FOLDER: .自动化测试我们直接部署一个函数到阿里云，然后验证。为了方便就是用HTTP触发器那种，部署完成后直接请求
name: test
on:
push:
paths-ignore:
- "**.md"
branches:
- master
jobs:
deploy:
runs-on: ubuntu-18.04
steps:
- uses: actions/checkout@v2
- uses: actions/setup-node@v1
with:
node-version: "8.x"
- run: cd test && npm install
- uses: htynkn/aliyun-serverless-action@master
env:
ACCOUNT_ID: ${{ secrets.ACCOUNT_ID }}
REGION: cn-shanghai
ACCESS_KEY_ID: ${{ secrets.ACCESS_KEY_ID }}
ACCESS_KEY_SECRET: ${{ secrets.ACCESS_KEY_SECRET }}
with:
functionFolder: test/
- run: wget https://135603.cn-shanghai.fc.aliyuncs.com/2016-08-15/proxy/http-demo/nodejs8/ -O response.json
- run: test -f response.json运行效果：
总结
Github Action配合Github自身使用确实很方便，提供自定义的手段扩大了使用范围也降低了门槛。如果部署中需要一些私密信息，可以存储在secrets中，通过ENV传入。不敏感的信息通过input传入即可。
参考
https://help.github.com/en/actions/automating-your-workflow-with-github-actions/building-actions
