GitOps 是 Weaveworks 提出的一种持续交付方式。其工作原理,是利用 Git 作为声明基础设施与应用程序的单一事实来源。
本文我们将通过一个简单的项目,了解如何设置典型的 CI/CD 流水线,而后通过修改将 GitOps 添加到其中。同时,我们还将演示 Flux——GitOps 的核心组件。几周之前,Flux 已经被 CNCF 正式接纳为沙箱培养项目。
我们要做什么
下面,我们先来看看整个流程中的具体操作步骤:
对 GitOps 进行简单介绍
设置一个简单的项目,并在 GitLab 之内进行管理
集成一个 Kubernetes 集群
设置一条典型的 CI/CD 流水线
利用 GItOps 处理其中的 CD 部分
什么是 GitOps?
GitOps 是一种持续交付实现方式。其将 Git 作为声明基础设施与应用程序的事实来源。当对 Git 进行变更时,自动交付流水线也会对您的基础设施进行相应变更。
将变更部署至集群:push 与 pull
在一条典型的 CI/CD 流水线当中,CI 工具负责运行测试、构建镜像、检查 CVE 并将新镜像重新部署至集群当中,具体如下图所示。
典型的 CI/CD 流水线(图片来源:Weaveworks)
GitOps 方法的区别在于,其中的部署部分不再由 CI 工具完成,而是由操作程序通过集群内 Pod 中的运行进程完成(由 Flux 负责实现)。
包含 GitOps 的 CI/CD 流水线 (图片来源:Weaveworks)
相关组件
下图所示为在 Kubernetes 集群当中使用 GitOps 时所需要用到的各组件。
在 Kubernetes 集群当中的各 GitOps 组件 (图片来源:Weaveworks)
为了简单起见,Flux 守护程序会不断运行并检查是否存在新的 Docker 镜像。检测到新镜像之后,它会调用 API Server 对当前正在运行的部署加以更新。
在本文的最后一部分中,我们将设置 Flux 并利用它部署一款简单的应用程序。
我们的项目
在这里,我们使用一个非常简单的 Flask 应用程序。项目的复杂程度并不重要,真正重要的是理解整个 CI/CD 流程的实现方式。
源代码
我们只需要考虑以下文件:
app.py 用于公开一个单独的 HTTP 端点并返回一个字符串
requirements.txt 用于定义 app.py 所需要的依赖性,即 Flask 库
Flask==1.0.2```
Dockerfile 用于通过源代码构建起一套镜像
确保一切正常
我们先通过以下命令为我们的应用程序创建第一套 Docker 镜像:
在镜像构建完毕之后,我们可以运行容器以使用该镜像。
注意:不要在生产环境当中使用该开发服务器,请使用生产 WSGI 服务器作为替代。
我们的服务器在监听端口 8000,如下图所示。
GitLab 项目
我们将利用 GitLab 管理这款应用程序,下面创建一个名为 hello 的新项目:
在 GitLab 当中创建一个新项目
接下来,我们可以为该应用程序文件夹进行 git 初始化,并将一切 push 至 GitLab 项目当中:
几秒之后,我们可以通过 GitLab 的 Web 界面看到该项目中的三个文件。
代码的首次 commit
迎接 Kubernetes
由于需要在 Kubernetes 集群上部署我们的应用程序,所以这里我们将使用 GitLab 的 Kubernetes 集成功能将外部集群的配置导入项目当中。
创建一个托管集群
DOKS (DigitalOcean 托管 Kubernetes 集群) 是我个人最喜爱的解决方案,其易于设置及使用。我们可以通过 DigitalOcean Web 界面或者使用专门的 doctl 命令行界面进行创建。在本示例中,我们将设置一套包含 3 个工作节点的集群,其中管理器节点由 DIgitalOcean 替我们管理。
通过 DigitalOcean 的 Web 界面创建托管 Kubernetes 集群
配置基础设施以及创建集群大概需要几分钟的时间。完成之后,我们需要检索 kubeconfig 文件,以确保我们的 kubectl 客户端能够与集群的 API 服务器通信。我们将使用 doctl 命令并将该配置保存在 k8s-demo.cfg 文件当中:
接下来,我们配置 kubectl 以使其与我们的集群进行通信,从而设置 KUBECONFIG 环境变量:
搞定。下面我们来看看目前的集群状态:
与 GitLab 项目相集成
通过 GitLab 的 Web 界面,我们可以轻松将外部 Kubernetes 集群集成至项目当中。我们只需要进入 Operations > Kubernetes,而后点击 Add Kubernetes cluster 即可:
Kubernetes 集群的集成操作
接下来,我们需要选择 Add existing cluster 选项卡。在这里,我们需要填写几个字段,其中第一个字段可以从配置文件当中轻松检索到:
需要在 Kubernetes 集群集成过程中填写的字段
集群名称
API Server 的 URL
集群的 CA 证书
要向 GitLab 当中添加集群 CA 证书,我们需要解码配置中指定的证书(以 base64 形式编码)。
服务令牌
整个令牌获取过程分为几个步骤。我们首先需要创建一个 ServiceAccount,并为其提供 cluster-admin 角色。具体操作命令如下:
在 ServiceAccount 创建完成之后,我们开始检索相关 Secret:
在对集群集成进行验证之前,我们取消原本被选中的 GitLab-managed-cluster 复选框,这代表着我们将自行管理命名空间。
在集群集成完毕后,GitLab 即可通过 Helm 图表一键安装多款应用程序。不过这不是今天讨论的重点,因此不再赘述。
Kubernetes 集群与我们的 GitLab 项目顺利集成
设置一条典型的 CI/CD 流水线
我们首先在项目的 root 目录处添加一个.gitlab-ci.yml 文件。该文件用于定义每当有新代码被提交至代码库时,所应触发的具体操作。
在文件开头,我们首先定义流水线中的不同阶段:
在各个阶段当中,我们进一步定义需要执行的操作:
其中的 package 阶段负责利用源代码创建一套 Docker 镜像,并使用一个临时标签(我们稍后将详加解释)将其推送至项目的 GitLab 镜像库。
而 test 阶段则负责利用新创建的镜像运行一套容器,并确保返回的消息以“Hello”为开头。
接下来的 push 阶段向该镜像中 push 新的标签,第一个标签基于该 git 提交的 hash,第二个为当前分支的名称(在本示例中为 master,因为我们只需要在主分支上进行操作)。最后,将这些新标签 push 回 GitLab 库。
最后,deploy 的阶段负责在我们的 Kubernetes 集群之内创建/更新应用程序。我们将在 k8s 文件夹当中定义 2 个 manifest 文件:Deployment 用于我们我们 Web 服务器的 Pod,而 Service 则用于将其面向外部公开。
我们首先定义以下 k8s/deploy.tpl 模板。它将被用于在 deploy 阶段生成用于指定 Deployment 资源的 k8s/deploy.yml 文件。这套模板将定义 Deployment,用于管理根据registry.gitlab.com/lucj/hello镜像建立的Pod的一套单独副本。
在这套模板中,我们使用名为 GIT_COMMIT 的占位符替换实际提交的 hash,具体如下所示。
我们还在 k8s/service.yml 当中定义了 Service 资源,用以向外部公开我们的应用程序。Service 的类型为 LoadBalancer。
需要在 deploy 阶段执行的操作如下:
另外几点注意事项:
这一阶段需要在包含 kubectl 客户端的镜像上下文中运行
从 GitLab 自动设置的环境变量当中检索集群信息,这些信息将用于设置 Kubernetes 的上下
Deployment 资源根据模板文件创建而成,其中的 CIT_COMMIT 占位符将被替换为 $CI_BUILD_REF 环境变量当中的实际提交信息
Service 与 Deployment 资源分别位于 k8s/service.yml 与 k8s/deploy.yml 当中,通过常用的“kubectl apply”命令进行创建/更新
备注:这条流水线非常简单,但并不是最优方案。我们只是利用它来展示不同的流程。
项目测试
下面,让我们把这些变更 push 到 GitLab 项目当中,而后检查由此触发的 CI/CD 流水线:
这会触发 GitLab 流水线,具体如下图中的 Web 界面所示:
在该流水线的 deploy 阶段(最终阶段),Deployment 与 Service 需要进行首次创建(因为之前并不存在)。由于 Service 的类型为 LoadBalancer,因此我们可以从下图中看到 DigitalOcean 基础设施上会创建对应的负载均衡器资源。
利用与该 Load Balancer 相关联的外部 IP 地址,我们可以在指向运行有应用程序的底层 Pod 的端口 80 上访问自己的应用程序。
这证明 Service 与 Deployment 都已经正确创建完成。
下面,我们需要对 app.py 做出一点调整,把返回内容由“Hello World!”改为“Hello from Kube”。
我们对这些变更进行 commit 与 push:
新的 CI/CD 流水线由此触发,我们可以刷新浏览器并看到如下结果:
当然,我们在这里设置的只是一条简单的流水线。对于真实场景中的应用程序,还需要添加一些额外的增强功能。例如,我们可能需要考虑以下步骤:
额外的测试
镜像扫描,用于确保该镜像不包含任何 CVE 漏洞(或者至少不存在高危漏洞)
若需了解更多与镜像扫描相关的细节信息,请参阅:
https://medium.com/better-programming/adding-cve-scanning-to-a-ci-cd-pipeline-d0f5695a555a
添加 GitOps
现在,我们需要再次修改这条 CI/CD 流水线,以利用 GItOps 方法处理其中的 CD 部分。以下结构展示了 GitOps Deployment 工作流中所涉及的组件。
GitOps Deployment 工作流(图片来源:Weaveworks)
基本上,每当系统在镜像注册表中检测到新的镜像标签,我们就要利用 Flux 操作程序(运行在 Pod 内的集群当中)对应用程序进行重新部署。
安装 Flux
Flux 可以通过 Deployment 或者 Helm 进行手动安装。在本文中,我们也使用手动方案。第一步,就是对 fluxcd 库进行 clone:
接下来,在 Deployment 规范之内(deploy/flux-deployment.yaml)变更以下参数:
--git-url=git@gitlab.com:lucj/hello, 用于告知 Flux 检测哪个 Git 库
–git-path=k8s, 在此库当中只考虑 k8s 文件夹(我们的 Kubernetes manifests 文件就位于该文件夹内)
–git-ci-skip, 此选项允许我们在 Flux 完成对 GitLab 项目库的更新之后(包括标签与 Deployment 资源更新),跳过 CI 流水线
现在,我们可以将 Flux 部署至集群当中了:
由此创建的几种资源:
ServiceAccount、ClusterRole 以及 ClusterRoleBoinding,用于为 Flux Pod 提供运行所需的验证/授权
Flux 操作程序
用于 memcached 的 Service 与 Deployment,由 Flux 用于缓存镜像元数据
查看 Flux Pod 日志,我们会看到一条错误消息,因为 Flux 无法读取项目的 Git 库。
“权限被拒绝(公钥)。严重:无法从远程库中读取。请确保您具有正确的访问权限,且目标库存在。”
为了解决这个问题,我们可以使用 fluxctl 实用程序检索安装期间所公开 ssh 密钥。
接下来,将该密钥添加至我们的 GitLab 库,为其提供创建/更新所需要的读取/写入访问权限。
修改原有流水线
由于 Flux 负责对项目作出的变更进行部署,因此我们需要删除之前创建的.gitlab-ci.yml 文件中的 Deployment 阶段,其它内容则保持不变。现在的.gitlab-ci.yml 如下所示,其中与集群 API Server 交互的 kubectl 已经被删除:
此外,我们也可以删除 k8s/deploy.tpl 模板文件,因为我们不再需要利用该文件对 Deployment manifest 进行更新。相反,我们将在 Deployment 中使用以下 k8s/deploy.yml,确保 Flux 在每次检测到新的镜像标签时都会执行更新。
用于该 Deployment 的 Flux 配置在 annotations 键内完成:
flux.weave.works/automated: “true”, 用于激活该资源的自动重新部署
flux.weave.works/tag.hello: regexp:^((?!tmp).)*$, 确保具有 tmp 标签的临时镜像不会被纳入使用
实际测试
我们对 app.py 中的代码进行了如下变更,因此其现在会返回“Hello from Flux”。
接下来将修改后的内容 push 至 GitLab。
查看 GitLab 界面,我们会看到该流水线已经被触发了多次。
已经创建的多条流水线(其中几条被直接跳过)
有条流水线的触发原因是我们做出了变更,其它几条则由 Flux 在对 master 分支上的 Deployment manifest(k8s/deploy.yml)以及 flux-sync 分支上的标签进行更新时触发。除了这两项操作之外的其它被触发流水线被直接跳过(相关操作并未执行),这是因为我们在 Flux 配置当中使用了—git-ci-skip 选项(如果不这样,流水线将一直循环运行)。
然后,我们可以再次刷新浏览器以查看应用程序的最新版本。
可以看到,当 Flux 操作程序定期检查新的镜像标签时,其会发现 CI 流水线执行期间出现的代码变更,并据此自动更新 Deployment。
总结
在本文当中,我希望向大家介绍 GitOps,并通过一个简单的示例说明它如何与 GitLab CI 流水线配合起效。大家也可以根据需求增强其中某些功能,例如在流水线当中定义更多阶段,使用 sermver 命名镜像标签等……总之,我希望这篇简单的文章能够让大家对整个方法拥有基本的了解。
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