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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。
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 |
|---|
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再次测试Gitlab:
| 再次测试 |
|---|
![]() |
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…………
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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导读:随着叮咚买菜业务的发展,不同的业务场景对数据分析提出了不同的需求,他们希望引入一款实时OLAP数据库,构建一个灵活的多维实时查询和分析的平台,统一数据的接入和查询方案,解决各业务线对数据高效实时查询和精细化运营的需求。经过调研选型,最终引入ApacheDoris作为最终的OLAP分析引擎,Doris作为核心的OLAP引擎支持复杂地分析操作、提供多维的数据视图,在叮咚买菜数十个业务场景中广泛应用。作者|叮咚买菜资深数据工程师韩青叮咚买菜创立于2017年5月,是一家专注美好食物的创业公司。叮咚买菜专注吃的事业,为满足更多人“想吃什么”而努力,通过美好食材的供应、美好滋味的开发以及美食品牌的孵
C#实现简易绘图工具一.引言实验目的:通过制作窗体应用程序(C#画图软件),熟悉基本的窗体设计过程以及控件设计,事件处理等,熟悉使用C#的winform窗体进行绘图的基本步骤,对于面向对象编程有更加深刻的体会.Tutorial任务设计一个具有基本功能的画图软件**·包括简单的新建文件,保存,重新绘图等功能**·实现一些基本图形的绘制,包括铅笔和基本形状等,学习橡皮工具的创建**·设计一个合理舒适的UI界面**注明:你可能需要先了解一些关于winform窗体应用程序绘图的基本知识,以及关于GDI+类和结构的知识二.实验环境Windows系统下的visualstudio2017C#窗体应用程序三.
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