Jenkins Docker Cloud在Linux应用开发CI中的实践

发布时间:2023年12月20日

Jenkins Docker Cloud在Linux应用开发CI中的实践

背景

通过代码提交自动触发CI自动构建、编译、打包是任何软件开发组织必不可少的基建,可以最大程度保证产物的一致性,方便跨组跨部门协作,代码MR等。

Docker在流水线中越来越重要,已经是最关键的组成部件之一,由于容器化具有的简单性,灵活性,隔离性和部署方便的特性,使得我们可以按需定制可重复的构建环境,本文就如何使用Docker容器作为Jenkins编译节点在Linux应用开发 CI中进行了实践。

前提条件

已部署好Jenkins服务,具备CI的基础设施。

技术方案

有别于windows,macos,ios可能较多会采用虚拟机或物理机方式部署编译节点,linux 采用 docker作为编译节点,容器化方式环境隔离性好,自动容器启动与关闭,环境部署方便,较虚拟机和物理机部署更节省人力时间成本。

工作流程:

  • Jenkins master发起pipeline流程
  • 通过Remote API去连接Docker Host
  • Docker Host拉起需要的容器,作为Jenkins slave
  • 容器中执行流水线工作
  • 流水线完成,Jenkins会停止并删除容器

ps: Jenkins master 节点只负责调控,具体的构建任务下放到Docker Slave节点中去

在这里插入图片描述

Jenkins docker slave node配置实践

1、 Jenkins 安装docker插件

安装完成后配置页面会生成Configure Clouds
路径:Jenkins - Manage Jenkins - System Configuration - Manage Nodes and Clouds
在这里插入图片描述

2、 docker host配置

2.1、 doker安装
sudo apt update
sudo apt upgrade
sudo apt install docker.io
2.2、安装自定义docker镜像
  • 可以采用Dockerfile自动构建镜像,也可以手动构建,此处假定已经构建好镜像并导出:linux_x86_64_node.tar
  • 导入镜像:
sudo docker load < linux_x86_64_node.tar

sudo docker images
REPOSITORY                         TAG       IMAGE ID       CREATED          SIZE
linux_x86_64_node                  latest    f2cded8e78d6   30 minutes ago   3.19GB
2.3、启用docker Remote API
  • 本地环境下,docker客户端(各种docker命令)默认通过unix域socket与docker daemon通信,但我们的场景需要跨主机访问,即jenkins服务需要访问docker host,因此需要通过配置让docker daemon把服务暴露在tcp的2375端口上,这样就可以在网络上操作docker了。
  • 修改/lib/systemd/system/docker.service,添加tcp支持
    在这里插入图片描述
  • 修改完毕后执行如下命令使其生效:
systemctl daemon-reload
systemctl restart docker.service

3、jenkins docker cloud & agent配置

路径:Jenkins > Manage Jenkins > System Configuration > Manage Nodes and Clouds > Configure Clouds

3.1、 配置docker cloud

在这里插入图片描述

3.2、配置docker agent

在这里插入图片描述

4、 jenkins查看docker容器和镜像

路径:Jenkins > Manage Jenkins > Uncategorized > Docker
此处会列出远程docker host上所有运行的容器和安装的镜像,如下:
在这里插入图片描述

值得注意的是,jenkins通过Remote API启动docker容器时会进行SSH端口映射,将SSH端口22进行映射,如上图所示,将docker agent(启动的docker容器)的22端口映射为docker host宿主机的端口58255,这样jenkins才能通过ssh访问docker agent, workspace也是建立在docker agent中。

pipeline中使用docker agent

1、 声明式

pipeline {
   agent { label 'master' }
   stages {
       stage('Hello') {
           agent { label 'lava_x86_64_node_accelerate' }
           steps {
               sh 'echo Hello World'
           }
       }
   }
}

2、 脚本式

pipeline {
    agent { label 'master' }
     stages {
        stage('Hello') {
            steps {
                script {
                    node ("lava_x86_64_node_accelerate") {
                        sh 'echo Hello World'
                    }
                }
            }
        }
    }
}

值得注意的是:上面的“lava_x86_64_node_accelerate"节点就是上文Jenkins docker slave node配置实践 - 3.2、配置docker agent中的labels字段。

补充

整个pipeline流程如下:
gitlab+jenkins CI实践
在这里插入图片描述

文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_36623563/article/details/135079285
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