【云原生】DevOps（八）：Jenkins集成Kubernetes
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前言：📢📢📢
当下云原生火爆全网，云原生充分利用了云计算弹性、敏捷、资源池和服务化特性，改变云端应用的设计、开发、部署和运行模式，为我们大大提供了便利，本篇文章将带大家走进云原生的世界，揭开它的神秘面纱。
💕 入门须知：这片乐园从不缺乏天才，努力才是你的最终入场券！🚀🚀🚀
💓最后，愿我们都能在看不到的地方闪闪发光，一起加油进步🍺🍺🍺
一、 Jenkins集成Kubernetes
1.准备部署的yml文件
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
namespace: test
name: pipeline
labels:
app: pipeline
spec:
replicas: 2
selector:
matchLabels:
app: pipeline
template:
metadata:
labels:
app: pipeline
spec:
containers:
- name: pipeline
image: 192.168.11.102:80/repo/pipeline:v4.0.0
imagePullPolicy: Always
ports:
- containerPort: 8080
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
namespace: test
labels:
app: pipeline
name: pipeline
spec:
selector:
app: pipeline
ports:
- port: 8081
targetPort: 8080
type: NodePort
---
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
namespace: test
name: pipeline
spec:
ingressClassName: ingress
rules:
- host: mashibing.pipeline.com
http:
paths:
- path: /
pathType: Prefix
backend:
service:
name: pipeline
port:
number: 8081
2.Harbor私服配置
在尝试用kubernetes的yml文件启动pipeline服务时，会出现Kubernetes无法拉取镜像的问题，这里需要在kubernetes所在的Linux中配置Harbor服务信息，并且保证Kubernetes可以拉取Harbor上的镜像
-
设置Master和Worker的私服地址信息
设置Harbor私服地址 
-
在Kuboard上设置私服密文信息
设置密文并测试 按照复制指令的位置测试认证，效果如下
测试效果
3.测试使用效果
执行kubectl命令，基于yml启动服务，并且基于部署后服务的提示信息以及Ingress的设置，直接访问
 |
| 
4.Jenkins远程调用
-
将pipeline.yml配置到Gitlab中
配置yml文件 -
配置Jenkins的目标服务器，可以将yml文件传输到K8s的Master上
设置目标服务器 -
修改Jenkinsfile，重新设置流水线任务脚本，并测试效果
传递yml文件脚本 -
设置Jenkins无密码登录k8s-master
将Jenkins中公钥信息复制到k8s-master的~/.ssh/authorized_keysz中，保证远程连接无密码
远程执行命令无需密码 -
设置执行kubectl的脚本到Jenkinsfile
设置Jenkinsfile -
执行查看效果
执行流水线 可以查看到yml文件是由变化的， 这样k8s就会重新加载
-
查看效果
效果
![| [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-fqEXWcsV-1657006838073)(Pictures/1642500102996.png)] |](https://img-blog.csdnimg.cn/5eb23098e5524437b8aabc3735735cd3.png)
Ps：这种方式更适应与CD操作，将项目将基于某个版本部署到指定的目标服务器
二、基于GitLab的WebHooks
这里要实现自动化的一个CI操作，也就是开发人员Push代码到Git仓库后，Jenkins会自动的构建项目，将最新的提交点代码构建并进行打包部署，这里区别去上述的CD操作，CD操作需要基于某个版本进行部署，而这里每次都是将最新的提交点集成到主干上并测试。
1.WebHooks通知
开启Jenkins的自动构建
| 构建触发器 |
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设置Gitlab的Webhooks
| 设置Gitlab的Webhooks |
|---|
 |
需要关闭Jenkins的Gitlab认证
| 关闭Jenkins的Gitlab认证 |
|---|
 |
再次测试Gitlab
| 再次测试 |
|---|
 |
2.修改配置
修改Jenkinsfile实现基于最新提交点实现持续集成效果，将之前引用${tag}的全部去掉
// 所有的脚本命令都放在pipeline中
pipeline{
// 指定任务再哪个集群节点中执行
agent any
// 声明全局变量，方便后面使用
environment {
harborUser = 'admin'
harborPasswd = 'Harbor12345'
harborAddress = '192.168.11.102:80'
harborRepo = 'repo'
}
stages {
stage('拉取git仓库代码') {
steps {
checkout([$class: 'GitSCM', branches: [[name: '*/master']], extensions: [], userRemoteConfigs: [[url: 'http://192.168.11.101:8929/root/mytest.git']]])
}
}
stage('通过maven构建项目') {
steps {
sh '/var/jenkins_home/maven/bin/mvn clean package -DskipTests'
}
}
stage('通过SonarQube做代码质量检测') {
steps {
sh '/var/jenkins_home/sonar-scanner/bin/sonar-scanner -Dsonar.source=./ -Dsonar.projectname=${JOB_NAME} -Dsonar.projectKey=${JOB_NAME} -Dsonar.java.binaries=./target/ -Dsonar.login=40306ae8ea69a4792df2ceb4d9d25fe8a6ab1701'
}
}
stage('通过Docker制作自定义镜像') {
steps {
sh '''mv ./target/*.jar ./docker/
docker build -t ${JOB_NAME}:latest ./docker/'''
}
}
stage('将自定义镜像推送到Harbor') {
steps {
sh '''docker login -u ${harborUser} -p ${harborPasswd} ${harborAddress}
docker tag ${JOB_NAME}:latest ${harborAddress}/${harborRepo}/${JOB_NAME}:latest
docker push ${harborAddress}/${harborRepo}/${JOB_NAME}:latest '''
}
}
stage('将yml文件传到k8s-master上') {
steps {
sshPublisher(publishers: [sshPublisherDesc(configName: 'k8s', transfers: [sshTransfer(cleanRemote: false, excludes: '', execCommand: '', execTimeout: 120000, flatten: false, makeEmptyDirs: false, noDefaultExcludes: false, patternSeparator: '[, ]+', remoteDirectory: '', remoteDirectorySDF: false, removePrefix: '', sourceFiles: 'pipeline.yml')], usePromotionTimestamp: false, useWorkspaceInPromotion: false, verbose: false)])
}
}
stage('远程执行k8s-master的kubectl命令') {
steps {
sh '''ssh root@192.168.11.201 kubectl apply -f /usr/local/k8s/pipeline.yml
ssh root@192.168.11.201 kubectl rollout restart deployment pipeline -n test'''
}
}
}
post {
success {
dingtalk(
robot: 'Jenkins-DingDing',
type: 'MARKDOWN',
title: "success: ${JOB_NAME}",
text: ["- 成功构建：${JOB_NAME}! \n- 版本：latest \n- 持续时间：${currentBuild.durationString}" ]
)
}
failure {
dingtalk(
robot: 'Jenkins-DingDing',
type: 'MARKDOWN',
title: "success: ${JOB_NAME}",
text: ["- 构建失败：${JOB_NAME}! \n- 版本：latest \n- 持续时间：${currentBuild.durationString}" ]
)
}
}
}
修改pipeline.yml，更改镜像版本
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
namespace: test
name: pipeline
labels:
app: pipeline
spec:
replicas: 2
selector:
matchLabels:
app: pipeline
template:
metadata:
labels:
app: pipeline
spec:
containers:
- name: pipeline
image: 192.168.11.102:80/repo/pipeline:latest # 这里
imagePullPolicy: Always
ports:
- containerPort: 8080
# 省略其他内容…………
3.滚动更新
因为pipeline没有改变时，每次不会重新加载，这样会导致Pod中的容器不会动态更新，这里需要使用kubectl的rollout restart命令滚动更新
| 设置Jenkinsfle |
|---|
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