GitLab CI构建SpringBoot-2.3应用

本文涉及的产品
容器镜像服务 ACR,镜像仓库100个 不限时长
简介: SpringBoot应用提交到GitLab后,会自动构建成docker镜像,甚至自动部署在K8S环境

欢迎访问我的GitHub

https://github.com/zq2599/blog_demos
内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等;

关于GitLab CI

《体验SpringBoot(2.3)应用制作Docker镜像(官方方案)》一文中,咱们掌握了SpringBoot官方推荐的镜像构建方案,接下来要体验的是GitLab的CI能力,它负责把代码变成私有仓库中的镜像,咱们可以专心编码了;

GitLab CI的作用如下图,开发者提交代码到GitLab后,就会触发编译、构建、制作镜像、推送到仓库这些事情,然后K8S环境就能用上最新的镜像了:
在这里插入图片描述

本文内容

本文继续坚持实战的风格,和大家一起完成以下操作:

  1. 准备一个SpringBoot-2.3应用;
  2. 编写GitLab的pipeline脚本;
  3. 提交代码触发pipeline脚本的工作;
  4. K8S环境使用最新镜像;
  5. 体验GitLab如何将最新镜像自动部署到K8S环境;

    环境信息

  6. GitLab:Community Edition 13.0.6
  7. GilLab Runner:13.1.0
  8. kubernetes:1.15.3
  9. SpringBoot:2.3.0.RELEASE
  10. JDK:1.8.0_121
  11. Maven:3.3.9
  12. Docker:19.03.8
  13. 操作系统:CentOS Linux release 7.8.2003

    准备

    实战前需要您准备好以下环境:
  14. GitLab,参考《群晖DS218+部署GitLab》
  15. 私有镜像仓库,参考《群晖DS218+部署Harbor(1.10.3)》
  16. GitLab Runner,参考《GitLab Runner部署(kubernetes环境)》
  17. Kubernetes,参考《kubespray2.11安装kubernetes1.15》

    SpringBoot应用源码

    本次实战用的是普通的SpringBoot工程,如果您不打算写代码,也可以从GitHub上下载本次实战的源码,地址和链接信息如下表所示:
名称 链接 备注
项目主页 https://github.com/zq2599/blog_demos 该项目在GitHub上的主页
git仓库地址(https) https://github.com/zq2599/blog_demos.git 该项目源码的仓库地址,https协议
git仓库地址(ssh) git@github.com:zq2599/blog_demos.git 该项目源码的仓库地址,ssh协议

这个git项目中有多个文件夹,本章的应用在dockerlayerdemo文件夹下,如下图所示:
在这里插入图片描述

实战操作

  1. 创建名为dockerlayerdemo的SpringBoot项目,SpringBoot版本号为2.3.0.RELEASE,pom.xml内容如下:

    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
    <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
     xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
     <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
     <parent>
         <groupId>org.springframework.boot</groupId>
         <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
         <version>2.3.0.RELEASE</version>
         <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
     </parent>
     <groupId>com.bolingcavalry</groupId>
     <artifactId>dockerlayerdemo</artifactId>
     <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
     <name>dockerlayerdemo</name>
     <description>Demo project for Spring Boot layer docker image</description>
    
     <properties>
         <java.version>1.8</java.version>
     </properties>
    
     <dependencies>
         <dependency>
             <groupId>org.springframework.boot</groupId>
             <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
         </dependency>
    
         <dependency>
             <groupId>org.springframework.boot</groupId>
             <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
             <scope>test</scope>
             <exclusions>
                 <exclusion>
                     <groupId>org.junit.vintage</groupId>
                     <artifactId>junit-vintage-engine</artifactId>
                 </exclusion>
             </exclusions>
         </dependency>
     </dependencies>
    
     <build>
         <plugins>
             <plugin>
                 <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                 <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
                 <version>2.3.0.RELEASE</version>
                 <configuration>
                     <layers>
                         <enabled>true</enabled>
                     </layers>
                 </configuration>
             </plugin>
         </plugins>
     </build>
    </project>
    
  2. java代码并非重点,在application类中加了个http接口:

package com.bolingcavalry.dockerlayerdemo;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.Date;

@SpringBootApplication
@RestController
public class DockerlayerdemoApplication {
   
   

    public static void main(String[] args) {
   
   
        SpringApplication.run(DockerlayerdemoApplication.class, args);
    }


    @RequestMapping(value = "/hello")
    public String hello(){
   
   
        return "hello " + new Date();
    }
}
  1. pom.xml所在目录增加文件夹.m2,里面放入settings.xml,这是maven的配置文件,可以设置您的特殊的maven信息;
  2. pom.xml所在目录增加Dockerfile文件,用于制作镜像:
# 指定基础镜像,这是分阶段构建的前期阶段
FROM openjdk:8u212-jdk-stretch as builder
# 执行工作目录
WORKDIR application
# 配置参数
ARG JAR_FILE=target/*.jar
# 将编译构建得到的jar文件复制到镜像空间中
COPY ${JAR_FILE} application.jar
# 通过工具spring-boot-jarmode-layertools从application.jar中提取拆分后的构建结果
RUN java -Djarmode=layertools -jar application.jar extract

# 正式构建镜像
FROM openjdk:8u212-jdk-stretch
WORKDIR application
# 前一阶段从jar中提取除了多个文件,这里分别执行COPY命令复制到镜像空间中,每次COPY都是一个layer
COPY --from=builder application/dependencies/ ./
COPY --from=builder application/spring-boot-loader/ ./
COPY --from=builder application/snapshot-dependencies/ ./
COPY --from=builder application/application/ ./
ENTRYPOINT ["java", "org.springframework.boot.loader.JarLauncher"]
  1. pom.xml所在目录增加.gitlab-ci.yml文件,这就是CI时的pipeline脚本:
image: maven:3.6.3-jdk-8

variables:
  MAVEN_CLI_OPTS: "-s .m2/settings.xml --batch-mode"
  MAVEN_OPTS: "-Dmaven.repo.local=.m2/repository"

# 定义缓存
# 如果gitlab runner是shell或者docker,此缓存功能没有问题
# 如果是k8s环境,要确保已经设置了分布式文件服务作为缓存
cache:
  key: dockerlayerdemo-ci-cache
  paths:
  - .m2/repository/
  - target/*.jar

# 本次构建的阶段:build package
stages:
- package
- build

# 生产jar的job
make_jar:
  image: maven:3.6.3-jdk-8
  stage: package
  tags:
  - k8s
  script:
  - echo "=============== 开始编译源码,在target目录生成jar文件 ==============="
  - mvn $MAVEN_CLI_OPTS clean compile package -Dmaven.test.skip=true
  - echo "target文件夹" `ls target/`

# 生产镜像的job
make_image:
  image: docker:latest
  stage: build
  tags:
  - k8s
  script:
  - echo "从缓存中恢复的target文件夹" `ls target/`
  - echo "=============== 登录Harbor  ==============="
  - docker login 192.168.50.43:5888 -u admin -p Harbor12345
  - echo "=============== 打包Docker镜像 : " gitlabci-java-demo:$CI_COMMIT_SHORT_SHA "==============="
  - docker build -t 192.168.50.43:5888/common/gitlabci-java-demo:$CI_COMMIT_SHORT_SHA .
  - echo "=============== 推送到镜像仓库  ==============="
  - docker push 192.168.50.43:5888/common/gitlabci-java-demo:$CI_COMMIT_SHORT_SHA
  - echo "=============== 登出  ==============="
  - docker logout
  - echo "清理掉本次构建的jar文件"
  - rm -rf target/*.jar

关于以上pipeline脚本,有下面五点需要注意:

第一:关于cache,如果您的gitlab runner是shell或者docker类型就无需关注,cache是直接生效的,但如果您的gitlab runner是K8S那就要注意了,需要在gitlab runner中填写cache相关的配置,让分布式文件服务作为cache的底层实现;

第二:一共定义了两个stage:package和build,顺序是先package再build,注意生成jar的job一定要是package,使用jar构建镜像的job要是build,这样在构建镜像的时候才能顺利从缓存中取得jar;

第三:make_image这个job的脚本中,会执行登录私有镜像仓库的操作,为了操作方便,登录的账号密码都是直接写在脚本里面的,实际使用时请不要这样做,建议使用Harbor的机器人账号密码,并且写入GitLab CI的环境变量配置页面,而不是直接写在pipeline脚本中

第四:tags参数用来和已有的GitLab Runner匹配,请按照您自己的runner的情况设置;

第五:生成docker镜像的tag等于$CI_COMMIT_SHORT_SHA,这是本次提交的commit id,因此,每次提交都会导致镜像仓库中多一个镜像,其tag等于commit id;

  1. 最终整个工程的内容如下:
    在这里插入图片描述
    至此,所有开发工作已经完成,接下来验证执行情况;

    验证CI

  2. 将所有内容提交到GitLab,如果CI环境配置OK的话会立即触发构建,下图是构建成功的效果:
    在这里插入图片描述
  3. 先来看make_jar的执行情况,如下图,SpringBoot工程成功构建出jar文件:
    在这里插入图片描述
  4. 再看make_image执行情况,如下图:
    在这里插入图片描述
  5. 镜像制作成功后,开始推送到harbor:
    在这里插入图片描述
  6. 最终完成推送,并且清理残留文件:
    在这里插入图片描述
  7. 最后看看pipeline的整体情况,如下图:
    在这里插入图片描述
  8. 从上图可知commit id是02307851,因此Harbor中应该有tag等于02307851的镜像,登录Harbor查看,如下图红框:
    在这里插入图片描述

    在K8S环境验证

    接下来要在K8S环境验证之前的镜像可以正常运行:
  9. SSH登录K8S环境,执行以下命令,用最新的镜像创建deployment:

    kubectl create deployment dockerlayerdemo \
    --image=192.168.50.43:5888/common/gitlabci-java-demo:02307851
    
  10. 执行以下命令创建NodePort类型的service:

    kubectl create service nodeport \
    dockerlayerdemo --tcp 8080:8080
    
  11. 浏览器访问http://192.168.50.135:31685/hello ,其中192.168.50.135是K8S宿主机的IP地址,如下图,可以正常访问SpringBoot服务:
    在这里插入图片描述

    GitLab CI的价值

    文章看到这里,咱们pipeline脚本也写了,镜像有了,K8S上部署的服务也验证了,这就结束了吗?

---还没有,咱们来感受一下从修改代码到K8S环境上生效的流程:

  1. 修改java代码,如下图:
    在这里插入图片描述
  2. 提交代码:
    在这里插入图片描述
  3. 顺利生成镜像:
    在这里插入图片描述
  4. 在K8S环境执行以下命令即可完成镜像更新:
kubectl set image deployment dockerlayerdemo \
gitlabci-java-demo=192.168.50.43:5888/common/gitlabci-java-demo:8735c78d
  1. 上述命令中的gitlabci-java-demo来自kubectl describe deployment dockerlayerdemo结果中,显示的容器名称,如下图红框:
    在这里插入图片描述
  2. 系统提示更新成功:
    在这里插入图片描述
  3. 再次用浏览器访问相同的地址,如下图红框,修改的代码已经生效:
    在这里插入图片描述
    可见借助GitLab CI,编码到部署之间的过程已被简化,可以更加专注的撸码了;

体验CD?

除了持续集成(CI),还可以把持续部署(CD)也加入到pipeline脚本中,这样我们只需提交代码,对应的镜像会被自动部署到K8S环境;

  1. 打开.gitlab-ci.yml,增加一个stage定义deploy,如下所示,现在一共有三个stage了:
stages:
- package
- build
- deploy
  1. 再在尾部增加一个job,如下所示,镜像名为ictu/sshpass:latest,该镜像内置了sshpass,可以ssh连接到K8S环境,执行kubectl set image XXX命令更新镜像,注意包裹kubectl set image命令的是双引号,这个很重要,只有用双引号时里面的$TAG才会被替换成对应的值:
# 生产镜像的job
deploy_k8s:
  # 禁用cache,避免上传、下载、压缩、解压缩带来的开销
  cache: {
   
   }
  image: ictu/sshpass:latest
  stage: deploy
  tags:
  - k8s
  script:
  - export TAG=$CI_COMMIT_SHORT_SHA
  - echo "TAG is "$TAG
  - sshpass -p 888888 ssh -o "StrictHostKeyChecking no" root@192.168.50.135 "kubectl set image deployment dockerlayerdemo gitlabci-java-demo=192.168.50.43:5888/common/gitlabci-java-demo:$TAG"
  1. 再次提醒,上面的脚本中,账号、IP和密码都应该放入GitLab的参数设置页面,而不该直接写入pipeline脚本中;
  2. 如下图,再次修改java文件,将hello返回结果改为abcdef
    在这里插入图片描述
  3. 提交代码后,可以在CI页面观察新增job的执行过程;
  4. 脚本完成后,打开浏览器试试,果然已经更新:
    在这里插入图片描述
    至此,CI和CD都验证通过,可见GitLab的CI能力给我们的日常开发带来了不少便利,也希望本文能给您带来一些参考;

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