GitLab Runner

GitLab CI/CD

基本概念和工作原理

GitLab CI/CD (Continuous Integration and Continuous Delivery/Deployment) 是一种自动化工具链，用于软件开发过程中从代码提交到生产部署的全过程。它包括连续集成（CI）和连续交付/部署（CD）的实践。

GitLab CI/CD

Continuous Integration (CI): CI 主要关注代码的频繁集成和测试。每当开发人员提交代码到版本控制系统时，CI 系统会自动触发构建和测试流程，确保代码的正确性和质量。通过频繁集成和测试，能够快速发现和修复问题，减少集成风险。
Continuous Delivery (CD): CD 的目标是确保软件在任何时候都可以安全地部署到生产环境。它通过自动化的方式，将经过测试的代码推送到预生产或生产环境中。CD 包括自动化的部署、测试和发布过程。
Continuous Deployment: 是 Continuous Delivery 的延伸，它将经过验证的代码自动部署到生产环境中，无需人工干预。这种实践要求更高的自动化和监控能力。

GitLab CI/CD 通过 .gitlab-ci.yml 文件定义 CI/CD 流程，该文件包含了所有的构建、测试和部署步骤。 GitLab Runner 是 GitLab CI/CD 的执行者，它运行在不同的环境中，执行 .gitlab-ci.yml 文件中定义的任务。

GitLab Runner

GitLab Runner 是一个开源项目，用于运行由 GitLab CI/CD 定义的任务。它从 GitLab 服务器获取 .gitlab-ci.yml 文件中读取配置和作业，并在不同的执行环境中执行这些作业。GitLab Runner 支持多种执行模式，并能与 GitLab 实例无缝集成。

执行构建、测和部署任务
支持并行作业和多平台执行
提供日志记录和结果报告
支持缓存和 artifacts，优化构建过程

GitLab Runner 的不同执行模式（如 Shell、Docker、Kubernetes）

GitLab Runner 支持多种执行模式，每种模式适用于不同的使用场景：

执行模式	描述	优点	缺点	适用场景
Shell	使用主机的 Shell 环境执行作业。	配置简单，直接使用主机环境，开销低。	缺乏环境隔离，可能影响主机系统，安全性较低。	适用于简单的构建和测试任务，不需要复杂依赖或隔离环境的场景。
Docker	在 Docker 容器中执行作业，提供隔离的执行环境。	提供环境隔离，易于管理依赖和一致性，支持多种语言和工具。	需要配置 Docker，容器启动有额外开销，可能增加复杂性。	需要特定依赖和环境配置的任务，如使用特定版本的编译器、库或工具的构建和测试任务。
Docker Machine	动态创建和销毁 Docker 主机，支持弹性扩展。	自动化资源管理，弹性扩展能力强，适合大规模分布式系统。	配置和管理复杂，资源使用成本较高，创建和销毁主机耗时较长。	需要弹性扩展、动态分配资源的场景，适合高并发或资源密集型的 CI/CD 管道。
Kubernetes	在 Kubernetes 集群中运行作业，提供容器编排和管理能力。	强大的容器编排和管理功能，适合复杂的部署和扩展需求。	需要熟悉 Kubernetes 的配置和管理，初始设置和维护较为复杂。	适用于大规模分布式系统和云原生应用的 CI/CD 管道，特别是在微服务架构下的持续集成和部署。
Custom	允许用户定义自定义执行器，满足特定需求。	灵活性极高，能够满足特定的、非标准的需求。	需要自行开发和维护自定义执行器，配置复杂，调试困难。	需要特殊硬件或自定义环境的场景，如 FPGA 编程、特殊设备测试，或使用非标准的执行环境。

GitLab Runner 的安装步骤和配置方法

安装 GitLab Runner 的过程因操作系统和执行模式不同而有所差异，建议参考官方文档手册。

.gitlab-ci.yml

.gitlab-ci.yml 是 GitLab 用于定义 CI/CD（持续集成和持续部署）管道的配置文件，采用 YAML 语法编写。它位于 GitLab 项目的根目录中，描述了项目的自动化构建、测试和部署流程。每次代码提交或合并时，GitLab 会根据 .gitlab-ci.yml 文件中的配置自动触发相应的管道任务。基本结构包括以下部分：

graph LR
  A[.gitlab-ci.yml]
  
  A --> B[stages]
  A --> C[jobs]
  A --> D[scripts]
  A --> E[artifacts]
  A --> F[cache]
  A --> G[variables]
  A --> H[dependencies]
  A --> I[only/except]
  A --> J[include]
  
  B --> B1[build]
  B --> B2[test]
  B --> B3[deploy]

  C --> C1[build-job]
  C --> C2[test-job]
  C --> C3[deploy-job]
  
  D --> D1[build commands]
  D --> D2[test commands]
  D --> D3[deploy commands]

  E --> E1[build/]
  F --> F1[.m2/repository]
  
  G --> G1[DEPLOY_ENV: production]
  G --> G2[NODE_ENV: test]

  H --> H1[build-job]
  H --> H2[test-job]
  
  I --> I1[only: master]
  I --> I2[except: tags]

  J --> J1[template: Jobs/Build.gitlab-ci.yml]
  J --> J2[local: 'my-custom-config.yml']

元素	描述
stages	定义 CI/CD 管道的不同阶段，按顺序执行，例如构建（build）、测试（test）和部署（deploy）。
jobs	定义在不同阶段中执行的具体任务，每个任务必须属于某个阶段。
scripts	指定每个任务执行的命令和脚本，通常包括构建、测试和部署的具体操作。
artifacts	定义构建产物的存储和使用，通常用于保存构建结果以供后续作业使用或为后续步骤提供数据。
cache	配置缓存以优化构建速度，减少重复下载或构建的时间，尤其是在使用外部依赖时。
variables	定义环境变量，配置不同任务的执行环境，变量可以在脚本中引用，以提供灵活的配置。
dependencies	指定当前作业依赖的前一阶段作业，以确保当前作业可以访问前一作业的产物或输出。
only/except	定义作业的执行条件，`only` 指定作业只在某些情况下执行，`except` 指定作业在某些情况下不执行。
include	从外部文件或模板中引入配置，便于配置的复用和管理，常用于共享公共配置或集成现有配置文件。

阶段（stages）

Stages 是 GitLab CI/CD 管道的核心组成部分，用于定义管道的执行顺序。每个 stage 代表一个阶段，按顺序执行。例如，常见的阶段包括 build（构建）、test（测试）和 deploy（部署）。所有在同一个 stage 中的作业会并行执行，整个 stage 成功后，管道会进入下一个阶段。

graph TD
  A[stages]
  A --> B[build]
  A --> C[test]
  A --> D[deploy]

作业（jobs）

Jobs 是在 CI/CD 管道中实际执行的任务，每个 job 都属于一个特定的 stage。一个 job 通常包括编译代码、运行测试或部署应用的操作。每个 job 都会指定一个 stage，并包含执行这些操作的具体命令和脚本。GitLab 会按照 stage 的顺序执行相应的 job。

graph TB
  A[jobs]
  A --> B[build-job]
  A --> C[test-job]
  A --> D[deploy-job]

  B --> B1[stage: build]
  C --> C1[stage: test]
  D --> D1[stage: deploy]

脚本（scripts）

Scripts 是 job 中的核心部分，定义了在 CI/CD 管道中执行的具体命令或操作。这些脚本可以是简单的命令，如打印消息、编译代码、运行测试，或是调用外部工具。script 是实现构建、测试、部署等操作的关键，通过这些命令来自动化 CI/CD 流程。

graph TB
  A[scripts]
  A --> B[make]
  A --> C[make test]
  A --> D[make deploy]

变量（Variables）

变量用于在 .gitlab-ci.yml 文件中定义环境变量，帮助配置不同任务的执行环境。变量可以在脚本中引用，以实现动态配置。例如，环境变量 DEPLOY_ENV 可以用于指定部署的目标环境。

graph TB
  A[variables]
  A --> B[DEPLOY_ENV: production]
  A --> C[NODE_ENV: test]

缓存（Cache）

缓存用于保存构建过程中生成的中间文件或依赖项，减少重复下载或构建的时间，从而加快 CI/CD 管道的执行速度。例如，可以缓存 Maven 的依赖库。

graph TB
  A[cache]
  A --> B[.m2/repository]
  A --> C[node_modules/]

构建产物（Artifacts）

Artifacts 是作业运行后生成的文件或构建产物，可以在后续作业中使用或下载。Artifacts 通常用于保存构建结果、测试报告等内容。

graph TB
  A[artifacts]
  A --> B[build/]
  A --> C[dist/]

依赖（Dependencies）

通过 dependencies 关键字，可以指定当前作业依赖于前一个阶段的某些作业。这样可以确保作业在正确的依赖产物生成后才会运行。例如，测试作业可以依赖于构建作业生成的构建产物。

graph TB
  A[dependencies]
  A --> B[build-job]
  A --> C[test-job]

执行条件（Conditions）

通过 only、except 和 when 等关键字，可以指定作业的执行条件。only 和 except 用于限定作业在哪些分支或条件下执行，而 when 用于指定作业何时执行（例如：手动触发）。

graph TB
  A[执行条件]
  A --> B[only]
  B --> B1[master]
  
  A --> C[except]
  C --> C1[tags]

包含（Includes）

GitLab 提供了一些预定义的 CI/CD 模板，可以通过 include 关键字直接在 .gitlab-ci.yml 文件中引用。这些模板包含常见的构建、测试和部署任务，从而复用和共享配置。这对于大型项目或需要在多个项目间共享 CI/CD 配置时非常有用。

graph TB
  A[include]
  A --> B[template: Jobs/Build.gitlab-ci.yml]
  A --> C[local: 'my-custom-config.yml']

示例配置

# 定义不同的 CI/CD 阶段，按顺序执行
stages:
  - build
  - test
  - deploy
 
# 定义全局变量，可在所有作业中引用
variables:
  DEPLOY_ENV: production
  NODE_ENV: test
 
# 使用缓存加速构建过程，避免重复下载依赖
cache:
  paths:
    - .m2/repository
    - node_modules/
 
# 构建作业，属于 build 阶段
build-job:
  stage: build
  script:
    # 运行构建命令
    - echo "Building the project..."
    - make build
  artifacts:
    # 保存构建产物以供后续作业使用
    paths:
      - build/
  tags:
    # 使用带有 docker 标签的 Runner 运行作业
    - docker
 
# 测试作业，属于 test 阶段
test-job:
  stage: test
  script:
    # 运行测试命令
    - echo "Running tests..."
    - make test
  dependencies:
    # 指定依赖的作业，确保使用 build-job 的构建产物
    - build-job
  only:
    # 仅在 master 分支上执行测试作业
    - master
  artifacts:
    # 保存测试结果
    paths:
      - test-reports/
 
# 部署作业，属于 deploy 阶段
deploy-job:
  stage: deploy
  script:
    # 部署到生产环境
    - echo "Deploying to $DEPLOY_ENV environment..."
    - make deploy
  only:
    # 仅在 master 分支或带有生产标签的提交上执行部署
    - master
  except:
    # 排除带有 ci-skip 标签的提交
    - tags
  environment:
    # 定义部署的环境
    name: production
    url: https://production.example.com
 
# 包含外部模板配置
include:
  - template: Jobs/Build.gitlab-ci.yml

基础实践

创建第一个 GitLab CI/CD 管道（Pipeline）

创建一个简单的 .gitlab-ci.yml 文件是开始使用 GitLab CI/CD 的第一步。该文件定义了管道中的作业和阶段。以下是一个简单的示例：

stages:
  - build
  - test
 
build-job:
  stage: build
  script:
    - echo "Compiling the code..."
    - make
 
test-job:
  stage: test
  script:
    - echo "Running tests..."
    - make test

在 GitLab 中运行第一个管道

将 .gitlab-ci.yml 文件提交到项目的根目录。
登录 GitLab，导航到项目页面。
在左侧菜单中选择 “CI / CD” -> “Pipelines”。
查看新创建的管道，点击查看详细信息。

GitLab 会自动检测 .gitlab-ci.yml 文件并运行管道。你可以查看每个作业的日志，了解执行情况。

监控和管理管道执行

监控管道状态: 在 Pipelines 页面查看所有管道的状态（成功、失败、进行中）。
查看作业日志: 点击具体作业查看详细日志，了解作业的执行情况和输出。
重试失败的作业: 对于失败的作业，可以点击 Retry 按钮重新执行。
取消进行中的管道: 如果需要终止进行中的管道，可以点击 Cancel 按钮。

使用预定义的 GitLab CI 模板

GitLab 提供了一些预定义的 CI 模板，帮助用户快速上手常见的 CI/CD 流程。这些模板涵盖了多种编程语言和框架，如 Java、Node.js、Python 等。

常见模板:
- Jobs/Build.gitlab-ci.yml
- Jobs/Test.gitlab-ci.yml
- Jobs/Deploy.gitlab-ci.yml

如何在项目中引用和使用预定义模板

你可以通过 include 关键字在 .gitlab-ci.yml 文件中引用预定义模板。例如下述示例中，引用了 GitLab 提供的构建模板，同时添加了一个自定义的测试作业。

include:
  - template: Jobs/Build.gitlab-ci.yml
 
stages:
  - build
  - test
 
test-job:
  stage: test
  script:
    - echo "Running custom tests..."
    - make test

根据需求自定义和扩展模板

使用预定义模板后，你可以根据项目的具体需求进行自定义和扩展。例如通过自定义模板，你可以在标准流程基础上添加特定的测试和部署逻辑。

include:
  - template: Jobs/Build.gitlab-ci.yml
 
stages:
  - build
  - test
  - deploy
 
test-job:
  stage: test
  script:
    - echo "Running custom tests..."
    - make test
 
deploy-job:
  stage: deploy
  script:
    - echo "Deploying to production..."
    - make deploy
  only:
    - master

运行基本的 CI 流程（如构建、测试）

在管道中定义和运行构建作业

构建作业是 CI 流程的核心部分，通常包括编译代码和生成构建产物。以下是一个构建作业的示例：

stages:
  - build
 
build-job:
  stage: build
  # 定义构建过程中需要执行的命令。
  script:
    - echo "Compiling the code..."
    - make
  # 定义构建产物的路径，供后续作业使用。
  artifacts:
    paths:
      - build/

集成单元测试和集成测试

测试作业用于运行单元测试和集成测试，确保代码的正确性。以下是一个测试作业的示例：

stages:
  - test
 
# 运行单元测试
unit-test-job:
  stage: test
  script:
    - echo "Running unit tests..."
    - make test-unit
 
# 运行集成测试
integration-test-job:
  stage: test
  script:
    - echo "Running integration tests..."
    - make test-integration

查看和分析测试结果

GitLab CI/CD 提供了详细的测试结果报告，帮助开发人员分析和解决问题。

查看测试日志: 在 Pipelines 页面点击具体作业，查看测试的详细日志和输出。
分析测试结果: 使用 GitLab 提供的测试报告工具，如 JUnit 报告，查看测试通过率和失败的测试用例。

使用 GitLab CI 的代码质量分析功能

GitLab CI/CD 提供了代码质量分析功能，帮助识别代码中的潜在问题和改进点。以下是一个代码质量分析的示例：

stages:
  - code_quality
 
code_quality:
  stage: code_quality
  script:
    - echo "Running code quality checks..."
    - eslint . # 使用 ESLint 等工具运行代码质量检查。
  # 生成代码质量报告并存储在 GitLab 中，供后续分析和查看。
  artifacts:
    reports:
      codequality: gl-code-quality-report.json

进阶技能

使用 GitLab Runner 执行自定义作业

编写和配置自定义作业脚本

自定义作业脚本使得 CI/CD 流程能够灵活适应不同的项目需求。通过在 .gitlab-ci.yml 文件中定义脚本，可以执行特定任务，例如编译、测试、部署等。以下是一个示例，在 script 部分中，可以编写任意 Bash 命令或调用外部脚本文件，以执行具体的任务。

stages:
  - build
  - test
  - deploy
 
build-job:
  stage: build
  script:
    - echo "Compiling the code..."
    - make
 
test-job:
  stage: test
  script:
    - echo "Running tests..."
    - make test
 
deploy-job:
  stage: deploy
  script:
    - echo "Deploying to production..."
    - make deploy

在不同执行环境中运行自定义作业

GitLab Runner 支持多种执行环境，使得 CI/CD 管道可以在不同的操作系统和容器中运行。以下是一些常见的执行环境配置示例：

Shell 执行环境

build-job:
  stage: build
  script:
    - echo "Running in shell..."
    - make
  tags:
    - shell

Docker 执行环境

build-job:
  stage: build
  image: maven:3.6.3-jdk-8
  script:
    - echo "Running in Docker..."
    - mvn install

Kubernetes 执行环境

build-job:
  stage: build
  script:
    - echo "Running in Kubernetes..."
    - kubectl apply -f deployment.yaml
  tags:
    - kubernetes

利用并行作业和矩阵构建提高效率

并行作业和矩阵构建使得多个作业可以同时运行，从而加快 CI/CD 管道的执行速度。以下是并行作业和矩阵构建的示例：

并行作业

stages:
  - test
 
test-job-1:
  stage: test
  script:
    - echo "Running test job 1..."
    - make test-1
 
test-job-2:
  stage: test
  script:
    - echo "Running test job 2..."
    - make test-2

矩阵构建

stages:
  - test
 
test-job:
  stage: test
  script:
    - echo "Running tests..."
    - make test
  parallel:
    matrix:
      - TEST_ENV: ["python2.7", "python3.6"]
      - DB: ["mysql", "postgres"]

使用 GitLab Secrets 进行安全管理

GitLab CI/CD 中的秘密变量和环境变量管理

GitLab 提供了管理秘密变量和环境变量的功能，以确保敏感信息（如 API 密钥、密码等）不会泄露。可以在 GitLab 项目或组的设置中定义这些变量。

定义秘密变量:

进入项目设置: Settings -> CI/CD -> Variables
点击 “Add Variable”
输入变量名称和值，并选择保护选项（如保护、掩码）

在 .gitlab-ci.yml 中安全使用秘密

在 .gitlab-ci.yml 文件中，可以通过 ${VARIABLE_NAME} 的形式引用环境变量和秘密变量。通过这种方式，可以确保敏感信息不会暴露在代码库中。

stages:
  - deploy
 
deploy-job:
  stage: deploy
  script:
    - echo "Deploying to production..."
    - deploy --api-key=${API_KEY} --password=${PASSWORD}

配置和管理 GitLab 项目和组的秘密

GitLab 允许在项目和组级别管理秘密变量，便于多个项目共享相同的配置。

项目级变量

进入项目设置: Settings -> CI/CD -> Variables
添加或编辑变量

组级变量

进入组设置: Group Settings -> CI/CD -> Variables
添加或编辑变量

多阶段管道和依赖管理

定义多阶段（multi-stage）管道

多阶段管道通过定义不同的阶段（如 build、test、deploy）来组织 CI/CD 流程。以下是一个多阶段管道的示例：

stages:
  - build
  - test
  - deploy
 
build-job:
  stage: build
  script:
    - echo "Building the project..."
    - make build
 
test-job:
  stage: test
  script:
    - echo "Testing the project..."
    - make test
 
deploy-job:
  stage: deploy
  script:
    - echo "Deploying the project..."
    - make deploy

阶段之间的依赖管理和条件执行

**通过定义阶段之间的依赖关系，可以控制作业的执行顺序和条件执行。**例如，可以使用 needs 关键字定义依赖关系：

stages:
  - build
  - test
  - deploy
 
build-job:
  stage: build
  script:
    - echo "Building the project..."
    - make build
 
test-job:
  stage: test
  script:
    - echo "Testing the project..."
    - make test
  needs: ["build-job"]
 
deploy-job:
  stage: deploy
  script:
    - echo "Deploying the project..."
    - make deploy
  only:
    - master

使用 Needs 关键字优化管道执行顺序

使用 needs 关键字可以显著优化管道的执行顺序，避免不必要的等待时间：

stages:
  - build
  - test
  - deploy
 
build-job:
  stage: build
  script:
    - echo "Building the project..."
    - make build
 
unit-test-job:
  stage: test
  script:
    - echo "Running unit tests..."
    - make test-unit
  needs: ["build-job"]
 
integration-test-job:
  stage: test
  script:
    - echo "Running integration tests..."
    - make test-integration
  needs: ["build-job"]
 
deploy-job:
  stage: deploy
  script:
    - echo "Deploying the project..."
    - make deploy
  needs: ["unit-test-job", "integration-test-job"]

集成第三方服务（如 Docker Registry、Kubernetes）

配置和使用 GitLab 内置的 Docker Registry

GitLab 提供内置的 Docker Registry，方便用户存储和管理 Docker 镜像。以下是配置和使用的步骤：

启用 Docker Registry:
- 进入项目设置: Settings -> CI/CD -> Container Registry
- 确认 Docker Registry 已启用
登录 Docker Registry:
```
$ docker login registry.gitlab.com
```

构建和推送 Docker 镜像:

stages:
  - build
  - deploy
 
build-job:
  stage: build
  image: docker:latest
  services:
    - docker:dind
  script:
    - docker build -t registry.gitlab.com/your-namespace/your-project:latest .
    - docker push registry.gitlab.com/your-namespace/your-project:latest

在管道中构建和推送 Docker 镜像

通过在管道中构建和推送 Docker 镜像，可以实现自动化的容器化部署：

stages:
  - build
  - deploy
 
build-job:
  stage: build
  image: docker:latest
  services:
    - docker:dind
  script:
    - docker build -t registry.gitlab.com/your-namespace/your-project:latest .
    - docker push registry.gitlab.com/your-namespace/your-project:latest
 
deploy-job:
  stage: deploy
  script:
    - docker pull registry.gitlab.com/your-namespace/your-project:latest
    - docker run -d registry.gitlab.com/your-namespace/your-project:latest
  only:
    - master

集成 Kubernetes 进行持续部署

GitLab CI/CD 可以与 Kubernetes 集成，实现自动化的持续部署：

配置 Kubernetes 集群:
- 在 GitLab 项目的 Kubernetes 集成页面添加集群信息

在管道中使用 Kubernetes:

stages:
  - deploy
 
deploy-job:
  stage: deploy
  script:
    - kubectl apply -f deployment.yaml
  tags:
    - kubernetes

使用 GitLab Kubernetes 集群管理工具

GitLab 提供了 Kubernetes 集群管理工具，简化集群的配置和管理：

添加 Kubernetes 集群:
- 进入项目设置: Operations -> Kubernetes
- 添加集群信息（API URL、CA 证书、Token 等）
管理集群:
- 使用 GitLab 提供的界面管理集群中的资源，如 Pods、Services 等
- 配置自动化的 CI/CD 管道，实现持续部署

高级实践

持续交付（CD）流程

定义和实现持续交付（CD）管道

持续交付（CD）是指将代码在经过一系列自动化测试后，自动部署到预生产或生产环境。以下是一个持续交付管道的示例：

stages:
  - build     # 定义构建阶段
  - test      # 定义测试阶段
  - deploy    # 定义部署阶段
 
build-job:
  stage: build   # 指定作业所属的阶段
  script:
    - echo "Building the project..."
    - make build
  artifacts:
    paths:
      - build/    # 保存构建产物供后续使用
 
test-job:
  stage: test    # 指定作业所属的阶段
  script:
    - echo "Running tests..."
    - make test
  dependencies:
    - build-job   # 使用构建阶段的产物
 
deploy-job:
  stage: deploy   # 指定作业所属的阶段
  script:
    - echo "Deploying to production..."
    - make deploy
  only:
    - master    # 仅在 master 分支上执行部署
  environment:
    name: production                       # 部署环境名称
    url: https://production.example.com    # 部署环境的 URL

配置环境部署策略

GitLab 提供了丰富的环境和部署策略配置选项，确保部署过程的安全性和稳定性。

动态环境

用于临时创建环境，进行测试或演示。

environment:
  name: review/$CI_COMMIT_REF_NAME
  url: https://$CI_COMMIT_REF_NAME.example.com
  on_stop: stop_review

手动部署

需要手动确认才能执行部署。

deploy-job:
  stage: deploy
  script:
    - echo "Deploying to production..."
    - make deploy
  when: manual

使用 GitLab 的环境和部署管理功能

GitLab 提供环境和部署管理功能，帮助开发者和运维人员轻松管理不同的部署环境。

查看环境状态: 在项目的 Environments 页面查看所有环境的状态和部署历史。
手动触发部署: 在 Environments 页面手动触发部署任务。
环境保护: 配置环境保护规则，限制谁可以部署到特定环境。

回滚和部署策略优化

部署过程中可能会遇到问题，需要回滚到之前的版本。可以通过以下方式实现回滚和优化部署策略：

自动回滚: 在部署失败时自动回滚到上一个稳定版本。

deploy-job:
  stage: deploy
  script:
    - echo "Deploying to production..."
    - make deploy || make rollback

蓝绿部署: 同时运行两个版本的应用，切换流量以实现无缝升级。
金丝雀发布: 部分用户先访问新版本，观察其稳定性，然后逐步扩展。

使用缓存和 Artifacts 提高构建效率

配置和使用缓存加速构建过程

缓存可以显著加快构建过程，通过缓存依赖和构建中间结果，减少重复工作。

配置缓存

cache:
  paths:
    - .m2/repository
    - node_modules/

清理缓存

在需要时清理缓存以确保使用最新的依赖。

cache:
  key: "$CI_COMMIT_REF_SLUG"
  paths:
    - .m2/repository
  policy: push

定义和管理 Artifacts

Artifacts 是管道运行过程中生成的文件，通常用于后续阶段或作为构建产物存储。并在 GitLab 界面查看和下载 artifacts。

artifacts:
  paths:
    - build/

优化缓存和 Artifacts 的存储策略

为了更好地利用缓存和 artifacts，优化存储策略非常重要。

按分支缓存

不同分支使用不同的缓存，避免相互影响。

cache:
  key: "$CI_COMMIT_REF_NAME"
  paths:
    - .m2/repository

长期存储

重要的构建产物可以配置长期存储，避免被清理。

artifacts:
  paths:
    - build/
  expire_in: 1 month

部署到 Kubernetes 和其他云平台

使用 GitLab CI/CD 管道部署到 Kubernetes 集群

将应用部署到 Kubernetes 集群，可以利用其强大的容器编排和管理能力。

配置 Kubernetes 集群:

在 GitLab 项目的 Kubernetes 集成页面添加集群信息。
配置 kubeconfig 文件，用于访问 Kubernetes 集群。

stages:
  - deploy
 
deploy-job:
  stage: deploy
  script:
    - kubectl apply -f k8s/deployment.yaml
    - kubectl apply -f k8s/service.yaml
  tags:
    - kubernetes

配置和使用 GitLab 的 Auto DevOps 功能

Auto DevOps 是 GitLab 提供的自动化 CI/CD 流程，适用于常见的开发场景。启用 Auto DevOps 后，GitLab 会自动检测并运行合适的 CI/CD 管道。

启用 Auto DevOps:
1. 在项目设置页面启用 Auto DevOps。
2. 配置 Kubernetes 集群和相关的 CI/CD 设置。
定制 Auto DevOps: 可以通过自定义 .gitlab-ci.yml 文件来扩展和定制 Auto DevOps 流程。

集成其他云平台进行部署

通过 GitLab CI/CD 管道，可以将应用部署到各种云平台。

部署到 AWS

stages:
  - deploy
 
deploy-job:
  stage: deploy
  image: amazon/aws-cli
  script:
    - aws s3 cp build/ s3://my-bucket/ --recursive
  only:
    - master

部署到 GCP

stages:
  - deploy
 
deploy-job:
  stage: deploy
  image: google/cloud-sdk
  script:
    - gcloud auth activate-service-account --key-file $GCP_KEY_FILE
    - gcloud app deploy
  only:
    - master

部署到 Azure

stages:
  - deploy
 
deploy-job:
  stage: deploy
  image: mcr.microsoft.com/azure-cli
  script:
    - az login --service-principal -u $AZURE_CLIENT_ID -p $AZURE_CLIENT_SECRET --tenant $AZURE_TENANT_ID
    - az webapp up --name myapp --resource-group myResourceGroup --location "East US"
  only:
    - master

性能优化和故障排查

优化管道执行时间和资源使用

通过以下方法可以优化 CI/CD 管道的执行时间和资源使用：

并行执行: 将作业并行化，减少整体执行时间。
缓存利用: 使用缓存减少重复工作。
按需执行: 使用 only 和 except 关键字控制作业执行条件。

监控和分析管道性能指标

GitLab 提供了多种监控和分析工具，帮助优化管道性能：

Pipeline Analytics: 查看管道执行时间和成功率等指标。
Job Artifacts: 分析作业的日志和生成的报告。
GitLab CI/CD Monitoring: 使用外部监控工具（如 Prometheus、Grafana）集成 GitLab 的 CI/CD 监控。

常见错误和问题的排查方法

常见错误包括作业失败、超时、依赖问题等。排查方法如下：

查看日志: 详细查看作业日志，分析错误信息。
重试作业: 对于临时性问题，可以尝试重试作业。
环境检查: 确认执行环境的配置和依赖是否正确。

使用 GitLab CI/CD 的调试和日志功能

GitLab CI/CD 提供了丰富的调试和日志功能，帮助定位和解决问题：

Debug 作业: 在 .gitlab-ci.yml 中添加调试信息。
```
script:
  - echo "Debug info:"
  - env
  - make test
```
查看作业日志: 在 GitLab 界面查看详细的作业执行日志。
使用 SSH 访问 Runner: 在调试模式下使用 SSH 访问 Runner，进行更深入的调试。

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Recent Notes

GitLab Runner

GitLab CI/CD §

基本概念和工作原理 §

GitLab Runner §

GitLab Runner 的不同执行模式（如 Shell、Docker、Kubernetes） §

GitLab Runner 的安装步骤和配置方法 §

.gitlab-ci.yml §

阶段（stages） §

作业（jobs） §

脚本（scripts） §

变量（Variables） §

缓存（Cache） §

构建产物（Artifacts） §

依赖（Dependencies） §

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包含（Includes） §

示例配置 §

基础实践 §

创建第一个 GitLab CI/CD 管道（Pipeline） §

在 GitLab 中运行第一个管道 §

监控和管理管道执行 §

使用预定义的 GitLab CI 模板 §

如何在项目中引用和使用预定义模板 §

根据需求自定义和扩展模板 §

运行基本的 CI 流程（如构建、测试） §

在管道中定义和运行构建作业 §

集成单元测试和集成测试 §

查看和分析测试结果 §

使用 GitLab CI 的代码质量分析功能 §

进阶技能 §

使用 GitLab Runner 执行自定义作业 §

编写和配置自定义作业脚本 §

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Shell 执行环境 §

Docker 执行环境 §

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利用并行作业和矩阵构建提高效率 §

并行作业 §

矩阵构建 §

使用 GitLab Secrets 进行安全管理 §

GitLab CI/CD 中的秘密变量和环境变量管理 §

在 .gitlab-ci.yml 中安全使用秘密 §

配置和管理 GitLab 项目和组的秘密 §

项目级变量 §

组级变量 §

多阶段管道和依赖管理 §

定义多阶段（multi-stage）管道 §

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使用 Needs 关键字优化管道执行顺序 §

集成第三方服务（如 Docker Registry、Kubernetes） §

配置和使用 GitLab 内置的 Docker Registry §

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持续交付（CD）流程 §

定义和实现持续交付（CD）管道 §

配置环境部署策略 §

动态环境 §

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定义和管理 Artifacts §

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按分支缓存 §

长期存储 §

部署到 Kubernetes 和其他云平台 §

使用 GitLab CI/CD 管道部署到 Kubernetes 集群 §

配置和使用 GitLab 的 Auto DevOps 功能 §

集成其他云平台进行部署 §

部署到 AWS §

部署到 GCP §

部署到 Azure §

GitLab CI/CD

基本概念和工作原理

GitLab Runner

GitLab Runner 的不同执行模式（如 Shell、Docker、Kubernetes）

GitLab Runner 的安装步骤和配置方法

.gitlab-ci.yml

阶段（stages）

作业（jobs）

脚本（scripts）

变量（Variables）

缓存（Cache）

构建产物（Artifacts）

依赖（Dependencies）

执行条件（Conditions）

包含（Includes）

示例配置

基础实践

创建第一个 GitLab CI/CD 管道（Pipeline）

在 GitLab 中运行第一个管道

监控和管理管道执行

使用预定义的 GitLab CI 模板

如何在项目中引用和使用预定义模板

根据需求自定义和扩展模板

运行基本的 CI 流程（如构建、测试）

在管道中定义和运行构建作业

集成单元测试和集成测试

查看和分析测试结果

使用 GitLab CI 的代码质量分析功能

进阶技能

使用 GitLab Runner 执行自定义作业

编写和配置自定义作业脚本

在不同执行环境中运行自定义作业

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Docker 执行环境

Kubernetes 执行环境

利用并行作业和矩阵构建提高效率

并行作业

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使用 GitLab Secrets 进行安全管理

GitLab CI/CD 中的秘密变量和环境变量管理

在 .gitlab-ci.yml 中安全使用秘密

配置和管理 GitLab 项目和组的秘密

项目级变量

组级变量

多阶段管道和依赖管理

定义多阶段（multi-stage）管道

阶段之间的依赖管理和条件执行

使用 Needs 关键字优化管道执行顺序

集成第三方服务（如 Docker Registry、Kubernetes）

配置和使用 GitLab 内置的 Docker Registry

在管道中构建和推送 Docker 镜像

集成 Kubernetes 进行持续部署

使用 GitLab Kubernetes 集群管理工具

高级实践

持续交付（CD）流程

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动态环境

手动部署

使用 GitLab 的环境和部署管理功能

回滚和部署策略优化

使用缓存和 Artifacts 提高构建效率

配置和使用缓存加速构建过程

配置缓存

清理缓存

定义和管理 Artifacts

优化缓存和 Artifacts 的存储策略

按分支缓存

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