从0到1企业级DevOps实践

基于.net core+Docker+jenkins pipeline+harbor+helm+Kubernetes的企业级DevOps实践（2020.07）

前言

作为白嫖滴神，一是白嫖多了也不好意思，二是自己做过的东西，理解了的知识点总是忘，写点东西记录下。当然我也不是完全白嫖，主要是因为太穷了，卑微打工仔，只能投币三连，最大极限了。.net很多资料都是隔靴搔痒，讲的太浅未深入原理，又或者人云亦云，自己都没搞明白就照着抄，发博客，再就是好点的都收费。所以希望能反馈点东西为.net生态做点贡献。这个虽然由于我做了脱敏处理没办法直接跑起来，但是学东西重要的是理解，不是背题和抄，相信看完后，你能够按自己的想法完整的搭建一套。
原本想的将代码和yaml以及jenkinsfile一起放git上的，但是一是因为个人太懒了，二是其实我讲的这个内容跟代码没多大关系，还是等我微服务的项目写完后，再把代码放上去。

实践准备

  1. 硬件资源
    测试环境： CentOS7.4版本以上 虚拟机3台（4C+8G+50G），内网互通，可访问外网
    生产环境： 腾讯云服务器 CentOS7.6（2C+4G）+CentOs7.5(1C+1G)

  2. 网络环境
    最好能科学上网，很多镜像需要从国外镜像源下载

  3. git仓库
    https://gitee.com/Gao06/hello-world.git

4.教学视频
Docker+K8S+Jenkins项目实战视频教程
老男孩Kubernetes教程 k8s企业级DevOps实践
尚硅谷Kubernetes教程(17h深入掌握k8s)
Docker最新超详细版教程通俗易懂

5.教学文档
《kubernetes权威指南》
《阿里巴巴DevOps实践手册》

上述资料需要整体阅读，并不会看了某一个就能实现完整CI/CD落地，具体落地实践方案参考本文章
上述资料实践部分，会有一部分坑，但不影响这些资料整体质量，具体踩坑位置，会在本文章指出
本文章实践环境，以上述 硬件资源->实际环境为标准来讲解，个人可以自己做相应调整，相信看完本文章再进行调整也很简单。
其他一些方案、ppt资料为私人资料，能分享的都会放git上，有问题的可以留言，基本都会回答。文中IP密码等敏感内容都是自己瞎写的。

6.工作计划

序号 工作内容 人天
1 Jenkins安装配置（docker安装）
2 k8s集群安装
3 Helm安装
4 Baget安装配置及nuget包迁移）
5 制品库harbor安装
6 SonarQuebe和SonarScanner安装配置
7 编写k8s相关yaml文件
8 修改dockerfile（指定docker上下文）
9 编写jenkinsfile相关流水线脚本
10 测试调整

7.软件版本

序号 名称 版本 镜像
1 Docker 19.03.12
2 Docker-Compose 1.26.0
3 Helm v3.2.1 dtzar/helm-kubectl：latest
4 K8s 服务端 v1.16.3-tke.9
5 Progeresql Postgres：latest
6 SonarQube Sonarqube:latest
7 SonarScaner nosinovacao/dotnet-sonar：latest
8 Baget loicsharma/baget：latest
9 Jenkins jenkinsci/blueocean：latest

软件版本中，含镜像的内容都是在docker中部署，含版本的直接在centos上安装
软件版本可以根据自己实际情况而定，老一点新一点没关系
关于Sonar代码质量扫描的内容，因为缺少相关服务器，暂未落地，后续会补上，目前缺少这个也不影响整体阅读

部署架构

系统部署架构.jpg

我们准备了两台服务器，一台服务器（10.129.55.18）仅部署docker和Baget，只是单纯做一个nuget私有服务器使用。另一台服务器（10.129.55.110）作为运行我们整个CI/CD的服务器，部署整个k8s集群、镜像仓库（腾讯云或harbor二选一）、helm、jenkins等。图中没有IP的服务器，是单纯作为私有github代码仓库。（这个IP是我随便写的）

此处并没做k8s和jenkins高可用集群，一是因为服务器资源有限，二是单节点容易理解学习。如果需要部署成高可用集群，参考下列部署文档即可，高可用集群和单节点其实思路差不多，相信单节点完整跑完后，部署高可用也可以很快实现落地。
此处没有部署sonar，因为sonar很吃内存和硬盘资源，我这两台服务器资源不够部署不了，所以文章会缺少集成sonar代码扫描的内容，不过整体不影响CI/CD流程

流程示意

1596183240(1).jpg

整个流程，我们入口点为git私有仓库。首先从git仓库拉取（checkout）项目代码，然后将代码通过sonar进行扫描，查看是否有不合规范的代码，如果扫描通过，则用docker build构建镜像。构建镜像时，从baget拉取还原nuget包,当镜像构建成功后，将镜像打tag，再把镜像推送到私有镜像仓库（harbor或腾讯云），最后通过helm把我们推送的镜像发布到k8s集群中。这样我们的应用就发布成功了。
我们的用户有管理员和普通用户，管理员可以用图上三种方式访问控制k8s集群。生产环境下用户通过nginx反向代理访问到k8s集群，这样保障安全性。

我们有两个jenkins任务 一个“HelloWorld”，一个“HelloWorld - 预发”。分别对应发布到不同k8s集群
推送代码时自动触发jenkins的任务->拉取代码->代码扫描->镜像构建->镜像推送->部署到测试环境k8s集群
测试完成后，手动点击触发jenkins任务->部署到生产环境k8s集群(从镜像仓库拉取刚推送的镜像)

jenkins安装

#执行命令
docker run \
  -u root \
  -d \
  -p 8080:8080 \
  -p 50000:50000 \
  -v $(which docker):/bin/docker \
  -v /var/jenkins_home:/var/jenkins_home \
  -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \
  --restart=always \
  --name=jenkinsci \
  jenkinsci/blueocean

这里相对于网上的使用 Docker 安装 Jenkins 的方式有一个避坑点，因为我们的所有整个CI/CD流程是用jenkinsfile写的脚本，这些脚本在用docker安装的jenkins里执行，这样就容易发生“docker in docker”的情况，所以加上了“ -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \”，具体原理参考博客，docker的/var/run/docker.sock参数。

1596187735(1).jpg

jenkins安装完成后，我们访问可能会出现jenkins离线的页面，原因是在我们jenkins里有一个配置文件default.json，这个文件默认会根据地址www.google.com去检测你的网络状况，因为没配置科学上网，你访问不了google，然后就网络不通，我们通过修改这个配置，并设置jenkins镜像加速。就解决了离线问题，而且下插件也改成了国内的清华的源。

$ cd  /var/jenkins_home/updates  #进入更新配置位置
sed -i 's/http:\/\/updates.jenkins-ci.org\/download/https:\/\/mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn\/jenkins/g' default.json && sed -i 's/http:\/\/www.google.com/https:\/\/www.baidu.com/g' default.json

然后我们解决完离线问题后，出现页面


1596188771(1).jpg
#执行命令
cat /var/jenkins_home/secrets/initialAdminPassword

将得到的结果，输入到jenkins解锁，我们jenkins就安装好了，剩下的填用户密码什么的就参考网上教程，自己填。也没啥踩坑的点了。针对通过配置jenkins，连接k8s、git等内容，先不着急配，后面再处理。

k8s集群安装

参考教程使用kubeadm安装kubernetes_v1.18.x，基本可以全程无坑安装。如果对k8s很熟，可以考虑使用二进制安装。

Helm安装

Helm的安装很简单，这里安装建议是安装Helm3及以上版本，因为Helm2和Helm3与k8s通信的方式改变了。本文内容“软件版本”中，既在cenos中直接安装了，又用docker镜像安装了。因为cenos中直接安装,对于整个CI/CD流程没有任何影响，仅仅就是为了有个客户端工具，可以手动输入命令与k8s集群交互。docker中安装helm是因为，我们的jenkinsfile在jenkins里执行，但是jenkins没有Helm客户端，没办法执行Helm命令发布到K8s集群，所以在jenkinsfile中使用agent，动态的将Helm安装到docker中，当jenkinsfile中这个发布操作执行结束后，删除这个docker容器。

#下载Helm客户端
$ wget https://get.helm.sh/helm-v3.2.1-linux-amd64.tar.gz
#解压 Helm
$ tar -zxvf helm-v3.2.1-linux-amd64.tar.gz
#复制客户端执行文件到 bin 目录下，方便在系统下能执行 helm 命令
$ cp linux-amd64/helm /usr/local/bin/

执行完上述命令，我们的Helm就安装好了，但是这里有个坑。我们思考下，kubectl作为k8s客户端工具，是怎么跟k8s交互的？怎么验证身份信息的呢？
默认情况下，kubectl 在 $HOME/.kube 目录下查找名为 config 的文件(安装目录/root/.kube/)。这个config文件中的内容就是相关的用户权限、集群地址、CA证书相关信息，这样你根据这个文件就可以访问相应的k8s集群了。但是我想自己设置可访问的K8S集群怎么做呢，可以通过设置 KUBECONFIG 环境变量或者设置 [--kubeconfig]参数来指定其他 kubeconfig 文件。我们的helm也是一样，通过访问环境变量KUBECONFIG，获取到相应的kubeconfig文件，访问到相应的集群。
说明： 用于配置集群访问的文件称为 kubeconfig 文件。这是引用配置文件的通用方法。这并不意味着有一个名为 kubeconfig 的文件

#执行命令 设置环境变量
export KUBECONFIG=/root/.kube/config

如果想配置访问多k8s集群，可参考使用 kubeconfig 文件组织集群访问

Baget安装

安装Baget是因为我们jenkins和原有nuget两个服务器网络不通，没办法，只能迁移私有nuget仓库，私有nuget仓库有很多,对比下来这个Baget是最好的，开源简单，就功能支持少一点，不过可以自己写。这个Baget安装可以忽略，如果不需要搭建私有nuget库的话。
搭建过程参考在Linux上搭建基于开源技术的nuget私人保密仓库，无坑搭建。说明一点就是，baget目前不支持用户权限这块，所以用的nginx的auth做的用户认证。github上作者说，这个支持用户权限这个功能，后续版本即将实现，看了下PR已经有相关功能的代码了。不过目前还是不支持的。

harbor安装

harbor无论是http还是https安装都很简单，没有什么坑，参考Docker 企业级镜像仓库 Harbor 的搭建与维护 ，企业级镜像仓库 Harbor 的安装与配置

SonarQuebe安装

SonarQube整个架构由4个组件组成：

  • SonarQube 服务端，包括web服务界面，elasticsearch搜索引擎，计算引擎三个主要部分。
  • SonarQube 数据库存储端，用于SonarQube 服务端数据。
  • SonarQube插件，可能包括语言，SCM，集成，身份验证和治理插件等，用于jenkins中集成sonarqube。

  • SonarScanner客户端，开发人员或持续集成服务器通过SonarScanner进行项目代码分析。


    image.png

    要安装使用SonarQube服务端需要一些前提要求，由于SonarQube服务端需要安装elasticsearch作为搜索引擎，所以主要端要求的限制大多在elasticsearch。
    Linux系统，需要确保一些内核参数，主要是为了满足Elasticsearch的运行，如官方文档所示，需要设置几个内核参数，查看命令也列出，使用其中的命令，查看是否满足。


    image.png

    这些参数保证后，开始安装sonarquebe数据库和服务端。
#安装数据库
docker run -d -p 6000:5432 -v /var/sonar/db:/var/lib/postgresql/data \
-e POSTGRES_USER=sonar -e POSTGRES_PASSWORD=sonar \
--name=sonar-postgres --restart=unless-stopped postgres:latest
#安装服务端
 docker run -d --name sonarqube \
    -p 9000:9000 \
    -e sonar.jdbc.url="jdbc:postgresql://192.888.10.122:6000/sonar" \
    -e sonar.jdbc.username=sonar \
    -e sonar.jdbc.password=sonar \
    -v sonarqube_conf:/opt/sonarqube/conf \
    -v sonarqube_extensions:/opt/sonarqube/extensions \
    -v sonarqube_logs:/opt/sonarqube/logs \
    -v sonarqube_data:/opt/sonarqube/data \
    --restart unless-stopped \
    sonarqube

编写dockerfile文件

对于dockerfile的编写可以参考教程，尚硅谷Docker核心技术。对于.net core使用VS开发，通常会自动生成一个Dockerfile，但有些时候这个dockerfile文件是不适用的，需要针对不同情况调整。
这里还有个坑就是，我们根据dockerfile进行build生成镜像时，经常会报错“找不到文件路径”，这是因为我们不同的项目代码结构可能不一样，docker build时,会根据上下文，把当前上下文的内容传输到docker容器中，如果上下文指定不正确就容易找不到相应的文件。具体参考深入理解 Docker 构建上下文
以采集报告为例，编写dockerfile如下，然后执行命令。

#dockerfile
#See https://aka.ms/containerfastmode to understand how Visual Studio uses this Dockerfile to build your images for faster debugging.

#See https://aka.ms/containerfastmode to understand how Visual Studio uses this Dockerfile to build your images for faster debugging.

FROM mcr.microsoft.com/dotnet/core/aspnet:3.1 AS base
WORKDIR /app
EXPOSE 80
EXPOSE 443

FROM ccr.ccs.tencentyun.com/demaxiya/dotnet-core-sdk:3.1-buster-auth-nuget AS build
WORKDIR /src
COPY . .
RUN dotnet restore "Gy.HelloWorld.Api.csproj" -s http://nuget.demaxiya.com/v3/index.json -s https://api.nuget.org/v3/index.json
RUN dotnet build "Gy.HelloWorld.Api.csproj" -c Release -o /app/build

FROM build AS publish
RUN dotnet publish "Gy.HelloWorld.Api.csproj" -c Release -o /app/publish

FROM base AS final
WORKDIR /app
COPY --from=publish /app/publish .
ENTRYPOINT ["dotnet", "Gy.HelloWorld.Api.dll"]

#指定上下文构建
docker build --add-host nuget.demaxiya.com:192.222.222.22 \
-t ccr.ccs.tencentyun.com/demaxiya/helloworld:v1.0.0.7232 src/Gy.HelloWorld.Api

ccr.ccs.tencentyun.com/demaxiya/dotnet-core-sdk:3.1-buster-auth-nuget这个镜像是自己制作的镜像，基于.net core sdk:3.1-buster，内置了http://nuget.demaxiya.com/这个私有nuget服务器的账户信息,避免每个dockerfile都要写nuget认证信息。

编写k8s相关yaml文件

首先我们参考阅读一下 ASP.NET Core on K8S学习初探（3）部署API到K8S。从文章中我们可以看出，我们部署应用到k8s集群时，需要写一个yaml文件，然后执行“kubectl create -f 文件名.yaml”，这样就把应用发布到k8s集群了。从博客中的示例我们看到yaml文件有一个"kind: Deployment"和“kind: Service”，我们执行命令“kubectl create -f 文件名.yaml”时，会根据这个yaml文件在k8s集群中创建一个Deployment对象和Service对象。这两个对象的作用、原理参考Kubernetes中文手册名词解释。

可是直接用命令“kubectl create -f 文件名.yaml”有几个问题，第一，yaml文件中的内容参数都写死了，我每次修改都得改yaml文件，没办法用一个变量来表示具体的参数值。第二，假设我有很多不同的对象，每个对象我都单独写一个yaml文件，这样我执行命令“kubectl create ”要执行很多次很麻烦。于是我们就将这个yaml文件改为Helm方式。Helm教程参考 Helm 用户指南

我们首先参考k8s发布 以“采集报告服务为例”，可以大体看到helm文件夹中的结构。当我们Helm文件编写好后，执行命令“Helm upgrade -参数 你的helm文件夹路径”，就会根据文件夹中的yaml文件生成各个对象。首先 chart.yaml 作为这个chart的说明，描述应用的版本信息和应用名称等等。然后values.yaml,configmap.yaml配置应用和k8s的一些参数。_helpers.tpl设置一些公共设置如应用的名称、label、账户等等。然后deployment.yaml读取values.yaml，_helpers.tpl等等这些配置的值，生成deployment对象，生成和管理Pod，然后用户通过访问service.yaml的对象，找到对应的Pod，访问pod中的应用程序。

image.png

以HelloWorld项目为例，HelloWorld项目git地址。（我没有写代码）

  1. 下载代码到本地，将下载的代码拷贝到安装了helm的服务器
  2. 执行helm upgrade命令
#创建名称空间
kubectl create namespace ${kube_namespace}
#镜像仓库为私有镜像仓库 需要再k8s集群中设置secret信息
kubectl create secret docker-registry qcloudregistrykey --docker-server=ccr.ccs.tencentyun.com --docker-username=demaxiya --docker-password=helloworld  -n ${kube_namespace}
#执行安装
helm upgrade -i  --namespace=${kube_namespace}  --set image.repository=${DOCKER_IMAGE} \
--set image.tag=${GIT_TAG} --set replicaCount=${params.replica_count} --set nameOverride=${GIT_REPO}  ${GIT_REPO} ./deploy/helm/

成功运行后可以看到，这里ready是1/1,假如出现错误可以使用命令kubectl -n 名称空间 describe pod pod的name来查看详细的错误，或者通过kubectl -n 名称空间 logs pod的name查看错误日志排错。使用helm upgrade成功发布应用到k8s集群后，我们准备工作算是做完了，开始正式使用jenkins实现CI/CD.


image.png

使用jenkins实现CI/CD

参考上文的流程示意,安装上文的步骤我们一步步实现流水线。

jenkins配置

  • jenkins安装插件Git Parameter、Environment Injector Plugin、Generic Webhook Trigger Plugin
  • 新建任务->填写任务名称->选择“流水线”（并非多分支流水线）->确定
  • 勾选Prepare an environment for the run，配置自己需要使用的内置的环境变量
  • 勾选参数化构建，配置用户自己填写的变量
  • 勾选Generic Webhook Trigger，填写token值，使私有git仓库能发送请求到jenkins，使jenkins实现自动构建

  • 配置流水线scm


    image.png

这里内置了GIT_REPO是为了设置镜像地址、service的名称等，具体参考jenkinsfile。
这里内置了kafka、mongo信息，因为不同环境，以来的服务地址不一样，内置在这里方便改动（但安全性会相应降低）


image.png

这里的git参数必须对应SCM配置为git才能生效

image.png

image.png

因为我们私有仓库是bitbucket，因此它必须配置token，不然会报错404.在我们jenkins这里配置后，去自己的git仓库配置webhook，url填：http://jenkins账户:jenkins密码@jenkins地址：jenkins端口/generic-webhook-trigger/invoke?token=jenkins中配置的token值
image.jpg

这里的Credentials来自配置，系统管理->manager credentials->全局->添加凭据。这里配置git仓库的账户密码。
这样我们整个流水线就配置好了，可能你会有疑惑，怎么没有连接镜像仓库和k8s集群。怎么和网上的教程不一样，下面我们看下整个CI/CD的核心，jenkinsfile pipeline。

jenkinsfile解析

首先看下jenkinfile的代码

def createTag() {
    // 定义一个版本号作为当次构建的版本，输出结果 20191210175842_69
    def yesterday= sh(returnStdout: true,script: 'date  +"%Y-%m-%d" -d  "-1 days"').trim()
    def commitCount= sh(returnStdout: true,script: "git rev-list HEAD --count --since=${yesterday}").trim()
    def dateNow= sh(returnStdout: true,script: 'date "+%-m%d"').trim()   
    return  "v1.0.${dateNow}.${commitCount}"
}
image_tag = "default"  //定一个全局变量，存储Docker镜像的tag（版本）
pipeline {
    agent any
    environment {
        GIT_BRANCH = "${env.gitTargetBranch}"  //项目的分支
        GIT_TAG = createTag()
        GIT_REPO= "${env.GIT_REPO}"
        DOCKER_CONTEXT_PATH="${env.CONTEXT_PATH}"
        DOCKER_REGISTER_CREDS = credentials('e2e1cb5f-5538-43d7-2-14561') //docker registry凭证
        DOCKER_REGISTRY = "fwafa.421.42.com" //Docker仓库地址
        DOCKER_NAMESPACE = "321"  //命名空间
        DOCKER_IMAGE = "${DOCKER_REGISTRY}/${DOCKER_NAMESPACE}/${GIT_REPO}" //Docker镜像地址
        KUBECONFIG="/root/.kube/config:/root/.kube/develop-config" //k8s集群信息
    }
    parameters {
        string(name: 'replica_count', defaultValue: '2', description: '容器副本数量')
    }
    stages {
        stage('Test Pipeline Stages') {
            when {
                 environment name: 'deploy_env', value: 'test'
            }
            stages {
                stage('Params Analyze') {
                    agent any
                    steps {
                    echo "1. 构建参数检查"
                    echo "项目名称 ${env.GIT_REPO}"
                    
                    //    script {
                    //         if (env.gitTargetBranch.indexOf("develop") == -1&&"${env.deploy_env}"=="develop") {
                    //           error "当前分支，非开发分支，不允许构建！"
                    //         } else if (env.gitTargetBranch.indexOf("release") == -1&&"${env.deploy_env}"=="pre-release") {
                    //             error "当前分支，非预发布分支，不允许构建！"
                    //         } else if (env.gitTargetBranch.indexOf("master") == -1&&"${env.deploy_env}"=="prod"){
                    //            error "当前分支，非生产分支，不允许构建！"
                    //         }                  
                    //     }  
                    }
                }
                stage('Code Pull') {
                    steps {
                        echo "2. 代码拉取"
                        script {
                            checkout([$class: 'GitSCM', branches: [[name: '$gitTargetBranch']], doGenerateSubmoduleConfigurations: false, extensions: [], submoduleCfg: [], userRemoteConfigs: [[credentialsId: "09d880cf-48af-4ce1-ac85-5f0c223e2559", url: "${env.GIT_URL}"]]])
                            }               
                                    
                    }
                }
                stage('Code Analyze') {
                    agent any
                    steps {
                    echo "3. 代码静态检查"
                    }
                }
                stage('Docker Build') {
                    steps {
                        echo "4. 构建Docker镜像"
                        echo "镜像地址： ${DOCKER_IMAGE}"
                        echo "镜像标签： ${GIT_TAG}"
                        script {
                            //登录Docker仓库
                            sh "docker login -u ${DOCKER_REGISTER_CREDS_USR} -p ${DOCKER_REGISTER_CREDS_PSW} ${DOCKER_REGISTRY}"  
                            //通过--build-arg将profile进行设置，以区分不同环境进行镜像构建
                            sh "docker build --add-host nuget.degea31.com:182.132.313.37 -t ${DOCKER_IMAGE}:${GIT_TAG} ${DOCKER_CONTEXT_PATH}"
                            sh "docker push ${DOCKER_IMAGE}:${GIT_TAG}"
                            sh "docker rmi -f ${DOCKER_IMAGE}:${GIT_TAG}"
                        }
                    }
                }
            }
        }
        //发布部分 测试、预发、生产都执行
        stage('Helm Deploy') {
            agent {
                docker {
                    image 'wzrdtales/helm-kubectl'
                    args '-u root:root -v /root/.kube:/root/.kube'
                }
            }
            steps {
                echo "5. 部署到K8s"  
                script {
                    //设置k8s上下文
                    def kube_context = ""
                    def kube_namespace = ""
                    if ("${env.deploy_env}"== "test") {
                        kube_context = "kubernetes-admin@kubernetes"
                        kube_namespace = "test"
                    } else if ("${env.deploy_env}" == "pre-release") {
                        kube_context = "master"
                        kube_namespace = "kube-pre-release"
                    } else if ("${env.deploy_env}" == "master"){
                         kube_context = "kubernetes-admin@kubernetes"
                    }
                    //多集群时 设置上下文
                    sh "kubectl config use-context ${kube_context}"
                    //cat将文件重定向输出到临时文件 envsubst替换环境变量
                    sh "cat ./deploy/helm/values.yaml > tmp.yaml"
                    sh "envsubst < tmp.yaml > ./deploy/helm/values.yaml"
                     //根据不同环境将服务部署到不同的namespace下，这里使用分支名称
                    sh "helm upgrade -i  --namespace=${kube_namespace}  --set image.repository=${DOCKER_IMAGE} --set image.tag=${GIT_TAG} --set replicaCount=${params.replica_count} --set nameOverride=${GIT_REPO}  ${GIT_REPO} ./deploy/helm/"                
                }
            } 
        }
    }
}

jenkins pipeline用的是Groovy写的，跟java使用同样的jvm运行，而jvm和CLR又很相似，所以这些代码理解起来也很简单。所以只讲几个不容易理解的点。

            when {
                 environment name: 'deploy_env', value: 'develop'
            }

还记得我们说的有两个jenkins任务，一个对应测试环境k8s，一个对应生产环境k8s。这里是因为Params Analyze、Code Pull、Code Analyze、Docker Build这几个步骤都仅在测试环境那个jenkins任务执行，所以这里根据环境设置了执行条件（Params Analyze应该生产环境的jenkins任务也需要这个步骤，但是为了方便调试，就直接把Params Analyze中的内容全屏蔽了，等同于两个jenkins任务都没有这个步骤）

 sh "docker build --add-host nuget.3131.com:182.2fa.2wq312.37 -t ${DOCKER_IMAGE}:${GIT_TAG} ${DOCKER_CONTEXT_PATH}"

docker build时，加了参数 --add-host nuget.bazhuayu.com:182.254.222.37这是因为我们的Dockerfile中的基础镜像没有相应host，当docker restore时，无法识别私有nuget服务器域名，这里还指定“”${DOCKER_CONTEXT_PATH}"为构建上下文，至于构建上下文，之前的内容也说过了，具体参考相关博客。

      agent {
                docker {
                    image 'wzrdtales/helm-kubectl'
                    args '-u root:root -v /root/.kube:/root/.kube'
                }
            }

这里agent docker表示当流水线执行这一步时，在基于镜像wzrdtales/helm-kubectl生成的容器中执行，当steps 中内容执行完成后，自动销毁这个容器。这个镜像wzrdtales/helm-kubectl是含有kubectl、helm、gettext这三个客户端工具的镜像。使我们能使用helm命令连接k8s集群、envsubst 命令替换values.yaml中环境变量。wzrdtales/helm-kubectl这个镜像的dockerfile可以看下
这里 -v /root/.kube:/root/.kube是因为为了避免“docker in docker”，具体参考前文。

#wzrdtales/helm-kubectl的dockerfile
FROM dtzar/helm-kubectl #基础镜像
MAINTAINER Tobias Gurtzick <magic@wizardtales.com> 
RUN apk add --update --no-cache gettext && rm -fr /var/cache/apk/* #安装gettext 

#dtzar/helm-kubectl 的dockerfile
FROM alpine:3.11

ARG VCS_REF
ARG BUILD_DATE

# Metadata
LABEL org.label-schema.vcs-ref=$VCS_REF \
      org.label-schema.name="helm-kubectl" \
      org.label-schema.url="https://hub.docker.com/r/dtzar/helm-kubectl/" \
      org.label-schema.vcs-url="https://github.com/dtzar/helm-kubectl" \
      org.label-schema.build-date=$BUILD_DATE

# Note: Latest version of kubectl may be found at:
# https://github.com/kubernetes/kubernetes/releases
ENV KUBE_LATEST_VERSION="v1.18.2"
# Note: Latest version of helm may be found at
# https://github.com/kubernetes/helm/releases
ENV HELM_VERSION="v3.2.1"

RUN apk add --no-cache ca-certificates bash git openssh curl \
    && wget -q https://storage.googleapis.com/kubernetes-release/release/${KUBE_LATEST_VERSION}/bin/linux/amd64/kubectl -O /usr/local/bin/kubectl \
    && chmod +x /usr/local/bin/kubectl \
    && wget -q https://get.helm.sh/helm-${HELM_VERSION}-linux-amd64.tar.gz -O - | tar -xzO linux-amd64/helm > /usr/local/bin/helm \
    && chmod +x /usr/local/bin/helm

WORKDIR /config

CMD bash

最后这一段就是将服务发布到k8s集群中了，因为我们是两个jenkin任务发布到不同的k8s集群，但是需要使用同一个jenkinsfile。因此根据环境判断，设置不同的k8s上下文，使用 Kubernetes API 访问集群
。然后envsubst 命令替换掉之前设置的kafka、mongo等环境变量，最后根据helm upgrade -i命令发布到k8s集群。

 environment {
               KUBECONFIG="/root/.kube/config:/root/.kube/develop-config" //k8s集群信息
         }
               //多集群时 设置上下文
                    sh "kubectl config use-context ${kube_context}"
                    //cat将文件重定向输出到临时文件 envsubst替换环境变量
                    sh "cat ./deploy/helm/values.yaml > tmp.yaml"
                    sh "envsubst < tmp.yaml > ./deploy/helm/values.yaml"
                     //根据不同环境将服务部署到不同的namespace下，这里使用分支名称
                    sh "helm upgrade -i  --namespace=${kube_namespace}  --set image.repository=${DOCKER_IMAGE} --set image.tag=${GIT_TAG} --set replicaCount=${params.replica_count} --set nameOverride=${GIT_REPO}  ${GIT_REPO} ./deploy/helm/"

然后我们构建多了很可能会出现很多的构建记录，感觉写代码多了后，人多少有点强迫症，没用的东西就喜欢删除，这个就是删除构建历史的脚本

def jobName = "hello"
def maxNumber = 1888
  
Jenkins.instance.getItemByFullName(jobName).builds.findAll {
  it.number <= maxNumber
}.each {
  it.delete()
}

然后记起来，迁移nuget也是用脚本，网上可以找到，脚本大概就是循环推送到nuget仓库。

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