Knative 实践:从源代码到服务的自动化部署

Stella981
• 阅读 632

通过之前的文章,相信大家已经熟悉了 Serving、Eventing 以及 Tekton。那么在实际使用中,我们往往会遇到一些复杂的场景,这时候就需要各个组件之间进行协作处理。例如我们提交源代码之后是否直接可以部署服务到 K8s 中? 这个场景对于用户来说很有吸引力。那么现在就让我们来看一下,在 Knative 中如何实现从代码到服务?

场景介绍

现在的场景是这样的:代码构建->事件驱动->服务部署。那么对应到 Knative 中,需要 Eventing、Tekton 和 Serving 一起协作来实现这个场景。

Knative 实践:从源代码到服务的自动化部署

准备

  • 部署 Knative。参考在阿里云容器服务上部署 Knative
  • 部署 Tekton。通过阿里云容器服务控制台,应用目录选择 ack-tekton-pipelines 进行安装部署 Tekton;

Knative 实践:从源代码到服务的自动化部署

  • 部署 GitHub 事件源。阿里云容器服务控制台 Knative 组件管理中选择安装 GitHub 组件,如图所示:

Knative 实践:从源代码到服务的自动化部署

从源代码到服务

Knative 实践:从源代码到服务的自动化部署

  • 修改分支代码,提交 merge request 合并到 master 分支;

  • Eventing 监听到 merge 事件,发送给 GitHub Trigger 服务;

  • GitHub Trigger 服务接收事件, 通过 Tekton 执行代码构建和并通过 deployer 执行服务部署。GitHub  Trigger 的作用就是解析 GitHub 事件的详细信息,然后转换成 Tekton 资源并且提交到 Kubernetes 中执行 Pipeline。项目地址:https://github.com/knative-sample/tekton-serving。 这个项目中有两个部分: Trigger 和 Deployer,Trigger 的作用是解析 github 事件, 并提交 PipelineRun 定义。Deployer 的作用就是更新 Service 的镜像信息。github source pull_request body 的关键内容如下:

    { "action": "closed", ... ... "merge_commit_sha": "f37cb28b1777a28cd34ea1f8df1b7ebcc6c16397", ... ... "base": { "ref": "master", ... ... }, ... ... }

  • action 表示当前的 pull request 事件细节。创建 pull request 时 action  是 opened ,关闭 pull request 时 action 就是 closed;

  • merge_commit_sha 可以获得 merge commit 的 id;

  • base.ref 可以获得 merge request 发生在哪个分支上。

本文涉及到的代码与资源文件地址:

接下来我们开始一步步搞起。

部署 Tekton 服务

我们看一下创建代码构建 Task 和 部署服务Task。

代码构建Task:

apiVersion: tekton.dev/v1alpha1
kind: Task
metadata:
  name: source-to-image
spec:
  inputs:
    resources:
      - name: git-source
        type: git
    params:
      - name: pathToContext
        description: The path to the build context, used by Kaniko - within the workspace
        default: .
      - name: pathToDockerFile
        description: The path to the dockerfile to build (relative to the context)
        default: Dockerfile
      - name: imageUrl
        description: Url of image repository
      - name: imageTag
        description: Tag to apply to the built image
        default: "latest"
  steps:
    - name: build-and-push
      image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/knative-sample/kaniko-project-executor:v0.10.0
      command:
        - /kaniko/executor
      args:
        - --dockerfile=${inputs.params.pathToDockerFile}
        - --destination=${inputs.params.imageUrl}:${inputs.params.imageTag}
        - --context=/workspace/git-source/${inputs.params.pathToContext}
      env:
      - name: DOCKER_CONFIG
        value: /builder/home/.docker

这里通过 deployer-deployer 执行服务部署,部署服务Task:

apiVersion: tekton.dev/v1alpha1
kind: Task
metadata:
  name: image-to-deploy
spec:
  inputs:
    resources:
      - name: git-source
        type: git
    params:
      - name: pathToYamlFile
        description: The path to the yaml file to deploy within the git source
      - name: imageUrl
        description: Url of image repository
      - name: imageTag
        description: Tag of the images to be used.
        default: "latest"
  steps:
    - name: deploy
      image: "registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/knative-sample/deployer-deployer:7620096e"
      args:
        - "--namespace=default"
        - "--serivce-name=hello-sample"
        - "--image=${inputs.params.imageUrl}:${inputs.params.imageTag}"

另外需要设置一下镜像仓库的 secret:

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: ack-cr-push-secret
  annotations:
    tekton.dev/docker-0: https://registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com
type: kubernetes.io/basic-auth
stringData:
  username: <cleartext non-encoded>
  password: <cleartext non-encoded>

执行如下命令:

# Create Pipeline
kubectl apply -f tekton/pipeline/build-and-deploy-pipeline.yaml

# Create PipelineResource
kubectl apply -f tekton/resources/picalc-git.yaml

# Create image secret
kubectl apply -f tekton/image-secret.yaml

# Create task: soruce to image
kubectl apply -f tekton/tasks/source-to-image.yaml

# Create task: deploy the image to cluster
kubectl apply -f tekton/tasks/image-to-deployer.yaml

部署 Knative Serving 服务

先创建 deployer-github-trigger 服务,用于接收 GitHub 事件,并触发 Tekton Pipeline 构建任务。其中 service.yaml 如下:

apiVersion: serving.knative.dev/v1alpha1
kind: Service
metadata:
  name: deployer-github-trigger
spec:
  template:
    spec:
      containers:
      - image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/knative-sample/deployer-trigger:tekton-v1_74647e3a-20190806093544
        args:
          - --trigger-config=/app/config/deployer-trigger.yaml
        volumeMounts:
        - name: config-volume 
          mountPath: /app/config
      serviceAccountName: tekton
      volumes:
        - name: config-volume 
          configMap:
            name: deployer-trigger-config
            items:
              - key: deployer-trigger.yaml
                path: deployer-trigger.yaml

这里通过 ConfigMap deployer-trigger-config, 设置 PipelineRun。deployer-github-trigger 能根据 github Event 信息获取代码仓库的最新信息但不能自动决定 PipelineRun 的定义,所以需要指定一个 PipelineRun 的模板。Trigger 通过 --trigger-config 参数指定 PipelineRun 的模板, 模板内容如下:

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: deployer-trigger-config
  namespace: default
data:
  "deployer-trigger.yaml": |-
    apiVersion: tekton.dev/v1alpha1
    kind: PipelineRun
    metadata:
      name: tekton-kn-sample
    spec:
      pipelineRef:
        name: build-and-deploy-pipeline
      resources:
        - name: git-source
          resourceRef:
            name: eventing-tekton-serving-git
      params:
        - name: pathToContext
          value: "src"
        - name: pathToYamlFile
          value: ""
        - name: imageUrl
          value: "registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/knative-sample/eventing-tekton-serving-helloworld"
        - name: imageTag
          value: "1.0"
      trigger:
        type: manual
      serviceAccount: pipeline-account

执行命令如下:

# Create clusterrole
kubectl apply -f serving/clusterrole.yaml

# Create clusterrolebinding
kubectl apply -f serving/clusterrolebinding.yaml

# Create serviceaccount
kubectl apply -f serving/serviceaccount.yaml

# Create configmap
kubectl apply -f serving/configmap.yaml

# Create service
kubectl apply -f serving/service.yaml

配置 Eventing 中 GitHub 事件源

代码 merge request 会触发对应的事件,通过 Knative Eventing 获取到事件之后直接将事件发送给 deployer-github-trigger 服务。

创建 GitHub Token

创建 Personal access tokens, 用于访问 GitHub API。另外你的代码将使用它验证来自 github 的传入 webhook(secret token)。token 的名称可以任意设置。Source 需要开启 repo:public_repoadmin:repo_hook , 以便通过公共仓库触发 Event 事件,并为这些公共仓库创建 webhooks 。

下面是设置一个 "GitHubSource Sample" token 的示例。

Knative 实践:从源代码到服务的自动化部署

更新 githubsecret.yaml 内容。如果生成的是 personal_access_token_value token, 则需要设置 secretToken 如下:

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: githubsecret
type: Opaque
stringData:
  accessToken: personal_access_token_value
  secretToken: asdfasfdsaf

执行命令使其生效:

kubectl  apply -f eventing/githubsecret.yaml

创建 GitHub 事件源

为了接收 GitHub 产生的事件, 需要创建 GitHubSource 用于接收事件。

apiVersion: sources.eventing.knative.dev/v1alpha1
kind: GitHubSource
metadata:
  name: deployer-github-sources
spec:
  eventTypes:
  - pull_request
  ownerAndRepository: knative-sample/eventing-tekton-serving
  accessToken:
    secretKeyRef:
      name: githubsecret
      key: accessToken
  secretToken:
    secretKeyRef:
      name: githubsecret
      key: secretToken
  sink:
    apiVersion: serving.knative.dev/v1alpha1
    kind: Service
    name: deployer-github-trigger

关键字段解释:

  • 指定 github 仓库:ownerAndRepository: knative-sample/eventing-tekton-serving 表示监听 https://github.com/knative-sample/eventing-tekton-serving 仓库的事件;
  • 事件类型:eventTypes 是一个数组,这个数组中可以配置 github 事件列表;
  • 认证信息:accessToken 和 secretToken 是通过 secret 引用 github 仓库的认证信息;
  • 目标 Service:sink 字段表示接收到的事件需要发送到哪个 Service , 这里是直接发送到前面定义的 deployer-github-trigger 服务。

执行 kubectl 命令:

kubectl  apply -f eventing/github-source.yaml

如果集群中开启了 Istio 注入,需要开启 egress 访问:

kubectl  apply -f eventing/egress.yaml

deployer-github-sources 提交到 Kubernetes 之后,github source controller 会在 http://github.com/knative-sample/eventing-tekton-serving 下创建一个 webhook,回调地址就是我们的 github_receive_adapter 服务公网地址。

http://github.com/knative-sample/eventing-tekton-serving 有 pull request 发生时就会自动触发 deployer-github-trigger 的执行,deployer-github-trigger 首先编译镜像,然后更新 hello-sample service 镜像,从而完成自动化发布。

代码->镜像->服务

下面我们演示一下从代码到服务,自动化构建和部署过程:

Knative 实践:从源代码到服务的自动化部署

服务访问体验地址:http://hello-sample.default.serverless.kuberun.com

结论

从代码到服务,通过上面的示例,Knative 是否给你带来了不一样的体验?希望通过 Knative 给你带来更轻松的代码构建和服务部署,让你更专注于业务本身。欢迎对 Knative 有兴趣的一起交流。<

欢迎加入 Knative 交流群

Knative 实践:从源代码到服务的自动化部署

点赞
收藏
评论区
推荐文章
blmius blmius
3年前
MySQL:[Err] 1292 - Incorrect datetime value: ‘0000-00-00 00:00:00‘ for column ‘CREATE_TIME‘ at row 1
文章目录问题用navicat导入数据时,报错:原因这是因为当前的MySQL不支持datetime为0的情况。解决修改sql\mode:sql\mode:SQLMode定义了MySQL应支持的SQL语法、数据校验等,这样可以更容易地在不同的环境中使用MySQL。全局s
皕杰报表之UUID
​在我们用皕杰报表工具设计填报报表时,如何在新增行里自动增加id呢?能新增整数排序id吗?目前可以在新增行里自动增加id,但只能用uuid函数增加UUID编码,不能新增整数排序id。uuid函数说明:获取一个UUID,可以在填报表中用来创建数据ID语法:uuid()或uuid(sep)参数说明:sep布尔值,生成的uuid中是否包含分隔符'',缺省为
待兔 待兔
5个月前
手写Java HashMap源码
HashMap的使用教程HashMap的使用教程HashMap的使用教程HashMap的使用教程HashMap的使用教程22
Souleigh ✨ Souleigh ✨
3年前
前端性能优化 - 雅虎军规
无论是在工作中,还是在面试中,web前端性能的优化都是很重要的,那么我们进行优化需要从哪些方面入手呢?可以遵循雅虎的前端优化35条军规,这样对于优化有一个比较清晰的方向.35条军规1.尽量减少HTTP请求个数——须权衡2.使用CDN(内容分发网络)3.为文件头指定Expires或CacheControl,使内容具有缓存性。4.避免空的
Easter79 Easter79
3年前
SpringBoot自定义序列化的使用方式
场景及需求:项目接入了SpringBoot开发,现在需求是服务端接口返回的字段如果为空,那么自动转为空字符串。例如:\    {        "id":1,        "name":null    },    {        "id":2,        "name":"x
Easter79 Easter79
3年前
Twitter的分布式自增ID算法snowflake (Java版)
概述分布式系统中,有一些需要使用全局唯一ID的场景,这种时候为了防止ID冲突可以使用36位的UUID,但是UUID有一些缺点,首先他相对比较长,另外UUID一般是无序的。有些时候我们希望能使用一种简单一些的ID,并且希望ID能够按照时间有序生成。而twitter的snowflake解决了这种需求,最初Twitter把存储系统从MySQL迁移
Wesley13 Wesley13
3年前
35岁是技术人的天花板吗?
35岁是技术人的天花板吗?我非常不认同“35岁现象”,人类没有那么脆弱,人类的智力不会说是35岁之后就停止发展,更不是说35岁之后就没有机会了。马云35岁还在教书,任正非35岁还在工厂上班。为什么技术人员到35岁就应该退役了呢?所以35岁根本就不是一个问题,我今年已经37岁了,我发现我才刚刚找到自己的节奏,刚刚上路。
Stella981 Stella981
3年前
SpringBoot自定义序列化的使用方式
场景及需求:项目接入了SpringBoot开发,现在需求是服务端接口返回的字段如果为空,那么自动转为空字符串。例如:\    {        "id":1,        "name":null    },    {        "id":2,        "name":"x
Wesley13 Wesley13
3年前
Java多线程导致的的一个事物性问题
业务场景我们现在有一个类似于文件上传的功能,各个子站点接受业务,业务上传文件,各个子站点的文件需要提交到总站点保存,文件是按批次提交到总站点的,也就是说,一个批次下面约有几百个文件。      考虑到白天提交这么多文件会影响到子站点其他系统带宽,我们将分站点的文件提交到总站点这个操作过程独立出来,放到晚上来做,具体时间是晚上7:00到早上7:00。
Python进阶者 Python进阶者
11个月前
Excel中这日期老是出来00:00:00,怎么用Pandas把这个去除
大家好,我是皮皮。一、前言前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据筛选的问题。问题如下:这日期老是出来00:00:00,怎么把这个去除。二、实现过程后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一个思路和代码如下:pd.toexcel之前把这