GitLab Runner部署(kubernetes环境)
liuian 2024-12-24 14:18 45 浏览
欢迎访问我的GitHub
https://github.com/zq2599/blog_demos
内容:所有原创文章分类和汇总,及配套源码,涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等;
关于GitLab CI
如下图所示,开发者将代码提交到GitLab后,可以触发CI脚本在GitLab Runner上执行,通过编写CI脚本我们可以完成很多使用的功能:编译、构建、生成docker镜像、推送到私有仓库等;
本次实战内容
今天咱们会一起完成以下操作:
- 部署minio,pipeline脚本中的cache功能由minio来实现;
- 配置和部署GitLab Runner;
- 编写和运行pipeline脚本;
环境和版本信息
本次实战涉及到多个服务,下面给出它们的版本信息供您参考:
- GitLab:Community Edition 13.0.6
- GilLab Runner:13.1.0
- kubernetes:1.15.3
- Harbor:1.1.3
- Minio:2020-06-18T02:23:35Z
- Helm:2.16.1
需要提前准备好的服务
以下服务需要您在实战前提前准备好:
- 部署好GitLab,参考《群晖DS218+部署GitLab》
- 部署好Harbor,参考《群晖DS218+部署Harbor(1.10.3)》
- 部署好Helm,参考《部署和体验Helm(2.16.1版本)》
准备完毕后开始实战;
部署minio
minio作为一个独立的服务部署,我将用docker部署在服务器:192.168.50.43
- 在宿主机准备两个目录,分别存储minio的配置和文件,执行以下命令:
mkdir -p /var/services/homes/zq2599/minio/gitlab_runner \
&& chmod -R 777 /var/services/homes/zq2599/minio/gitlab_runner \
&& mkdir -p /var/services/homes/zq2599/minio/config \
&& chmod -R 777 /var/services/homes/zq2599/minio/config
- 执行docker命令创建minio服务,指定服务端口是9000,并且指定了access key(最短三位)和secret key(最短八位):
sudo docker run -p 9000:9000 --name minio \
-d --restart=always \
-e "MINIO_ACCESS_KEY=access" \
-e "MINIO_SECRET_KEY=secret123456" \
-v /var/services/homes/zq2599/minio/gitlab_runner:/gitlab_runner \
-v /var/services/homes/zq2599/minio/config:/root/.minio \
minio/minio server /gitlab_runner
- 浏览器访问,输入access key和secret key后登录成功:
- 如下图,点击红框中的图标,创建一个bucket,名为 runner:
至此,minio已备好,接下来在kubernetes环境部署GitLab Runner;
GitLab Runner的类型
从使用者的维度来看,GitLab Runner的类型分为shared和specific两种:
- 如果您想创建的GitLab Runner给所有GitLab仓库使用,就要创建shared类型;
- 如果您的GitLab Runner只用于给某个固定的Gitlab仓库,就要创建specific类型;
今天的实战,我们创建的是specific类型,即先有GitLab代码仓库,然后创建该仓库专用的runner,所以请您提前准备好GitLab仓库;
准备GitLab配置信息(specific)
GitLab Runner
在部署GitLab Runner之前,要准备两个关键的配置信息,以便GitLab Runner启动后可以顺利连接上GitLab;
- 浏览器访问GitLab,打开用来做CI的代码仓库,点击Settings -> CI/CD -> Runners -> Expand:
- 如下图,红框1中是gitlab url,红框2中是registration token,记好这两个参数,稍后会用到:
准备GitLab配置信息(shared)
本次实战不会创建shared类型的runner,如果您要创建该类型runner,只需按照以下方法准备信息即可,创建出来的runner就是所有仓库都能使用的了:
- 以管理员身份登录GitLab;
- 按照下图红框的顺序取得gitlab url和registration token:
部署RitLab Runner
- 请确保当前可以通过kubectl命令在kubernetes进行常规操作;
- 创建名为gitlab-runner的namespace:
kubectl create namespace gitlab-runner
- 创建一个secret,把minio的access key和secret key存进去,在后面配置cache的时候会用到:
kubectl create secret generic s3access \
--from-literal=accesskey="access" \
--from-literal=secretkey="secret123456" -n gitlab-runner
- 用helm部署GitLab Runner之前,先把chart的仓库添加到helm的仓库列表中:
helm repo add gitlab https://charts.gitlab.io
- 下载GitLab Runner的chart:
helm fetch gitlab/gitlab-runner
- 当前目录会多出一个文件gitlab-runner-0.18.0.tgz,解压:
tar -zxvf gitlab-runner-0.18.0.tgz
- 解压后是名为gitlab-runner的文件夹,内容如下图所示,接下来要修改里面的三个文件:
- 打开values.yaml,里面有四处需要修改:
- 第一处,找到已被注释掉的gitlabUrl参数位置,添加gitlabUrl的配置,其值就是前面在GitLab网页取得的gitlab url参数,如下图红框:
- 第二处,找到已被注释掉的runnerRegistrationToken参数位置,添加runnerRegistrationToken的配置,其值就是前面在GitLab网页取得的registration token参数,如下图红框:
- 设置此GitLab Runner的tag为k8s,在pipeline脚本中可以通过指定tag为k8s,这样pipeline就会在这个Gitlab Runner上允许:
- 找到cache的配置,在修改之前,cache的配置如下图,可见值为空内容的大括号,其余信息全部被注释了:
- 修改后的cache配置如下图,红框1中原先的大括号已去掉,红框2中的是去掉了注释符号,内容不变,红框3中填写的是minio的访问地址,红框4中的是去掉了注释符号,内容不变
- 上图红框4中的s3CacheInsecure参数等于false表示对minio的请求为http(如果是true就是https),但实际证明,当前版本的chart中该配置是无效的,等到运行时还是会以https协议访问,解决此问题的方法是修改templates目录下的_cache.tpl文件,打开此文件,找到下图红框中的内容:
- 将上图红框中的内容替换成下面红框中的样子,即删除原先的if判断和对应的end这两行,直接给CACHE_S3_INSECURE赋值
- 接下来要修改的是templates/configmap.yaml文件,在这里面将宿主机的docker的sock映射给runner executor,这样job中的docker命令就会发到宿主机的docker daemon上,由宿主机来执行,打开templates/configmap.yaml,找到下图位置,我们要在红框1和红框2之间添加一段内容:
- 要在上图红框1和红框2之间添加的内容如下:
cat >>/home/gitlab-runner/.gitlab-runner/config.toml <<EOF
[[runners.kubernetes.volumes.host_path]]
name = "docker"
mount_path = "/var/run/docker.sock"
read_only = true
host_path = "/var/run/docker.sock"
EOF
- 添加上述内容后,整体效果如下,红框中就是新增内容:
- 修改完毕,回到values.yam所在目录,执行以下命令即可创建GitLab Runner:
helm install \
--name-template gitlab-runner \
-f values.yaml . \
--namespace gitlab-runner
- 检查pod是否正常:
- 看pod日志也并未发现异常:
- 回到GitLab的runner页面,可见新增一个runner:
至此,整个GitLab CI环境已部署完毕,接下来简单的验证环境是否OK;
验证
在GitLab仓库中,增加名为.gitlab-ci.yml的文件,内容如下:
# 设置执行镜像
image: busybox:latest
# 整个pipeline有两个stage
stages:
- build
- test
# 定义全局缓存,缓存的key来自分支信息,缓存位置是vendor文件夹
cache:
key: ${CI_COMMIT_REF_SLUG}
paths:
- vendor/
before_script:
- echo "Before script section"
after_script:
- echo "After script section"
build1:
stage: build
tags:
- k8s
script:
- echo "将内容写入缓存"
- echo "build" > vendor/hello.txt
test1:
stage: test
script:
- echo "从缓存读取内容"
- cat vendor/hello.txt
- 提交上述脚本到GitLab,如下图,可见pipeline会被触发,状态为pending是因为正在等待runner创建executor pod:
- 稍后就会执行成功,点开看结果:
- 点开build1的图标,可见此job的输出信息:
- 点开test1的图标,可见对应的控制台输出,上一个job写入的数据被成功读取:
至此,GitLab Runner已经成功在kubernetes环境部署和运行,接下来的文章,我们会一起实战将SpringBoot应用构建成docker镜像并推送到Harbor;
欢迎关注我的公众号:程序员欣宸
相关推荐
- GANs为何引爆机器学习?这篇基于TensorFlow的实例教程为你解惑!
-
「机器人圈导览」:生成对抗网络无疑是机器学习领域近三年来最火爆的研究领域,相关论文层出不求,各种领域的应用层出不穷。那么,GAN到底如何实践?本文编译自Medium,该文作者以一朵玫瑰花为例,详细阐...
- 高丽大学等机构联合发布StarGAN:可自定义表情和面部特征
-
原文来源:arXiv、GitHub作者:YunjeyChoi、MinjeChoi、MunyoungKim、Jung-WooHa、SungKim、JaegulChoo「雷克世界」编译:嗯~...
- TensorFlow和PyTorch相继发布最新版,有何变化
-
原文来源:GitHub「机器人圈」编译:嗯~阿童木呀、多啦A亮Tensorflow主要特征和改进在Tensorflow库中添加封装评估量。所添加的评估量列表如下:1.深度神经网络分类器(DNNCl...
- 「2022 年」崔庆才 Python3 爬虫教程 - 深度学习识别滑动验证码缺口
-
上一节我们使用OpenCV识别了图形验证码躯壳欧。这时候就有朋友可能会说了,现在深度学习不是对图像识别很准吗?那深度学习可以用在识别滑动验证码缺口位置吗?当然也是可以的,本节我们就来了解下使用深度...
- 20K star!搞定 LLM 微调的开源利器
-
LLM(大语言模型)微调一直都是老大难问题,不仅因为微调需要大量的计算资源,而且微调的方法也很多,要去尝试每种方法的效果,需要安装大量的第三方库和依赖,甚至要接入一些框架,可能在还没开始微调就已经因为...
- 大模型DeepSeek本地部署后如何进行自定义调整?
-
1.理解模型架构a)查看深度求索官方文档或提供的源代码文件,了解模型的结构、输入输出格式以及支持的功能。模型是否为预训练权重?如果是,可以在预训练的基础上进行微调(Fine-tuning)。是否需要...
- 因配置不当,约5000个AI模型与数据集在公网暴露
-
除了可访问机器学习模型外,暴露的数据还可能包括训练数据集、超参数,甚至是用于构建模型的原始数据。前情回顾·人工智能安全动态向ChatGPT植入恶意“长期记忆”,持续窃取用户输入数据多模态大语言模型的致...
- 基于pytorch的深度学习人员重识别
-
基于pytorch的深度学习人员重识别Torchreid是一个库。基于pytorch的深度学习人员重识别。特点:支持多GPU训练支持图像的人员重识别与视频的人员重识别端到端的训练与评估简单的re...
- DeepSeek本地部署:轻松训练你的AI模型
-
引言:为什么选择本地部署?在AI技术飞速发展的今天,越来越多的企业和个人希望将AI技术应用于实际场景中。然而,对于一些对数据隐私和计算资源有特殊需求的用户来说,云端部署可能并不是最佳选择。此时,本地部...
- 谷歌今天又开源了,这次是Sketch-RNN
-
前不久,谷歌公布了一项最新技术,可以教机器画画。今天,谷歌开源了代码。在我们研究其代码之前,首先先按要求设置Magenta环境。(https://github.com/tensorflow/magen...
- Tensorflow 使用预训练模型训练的完整流程
-
前面已经介绍了深度学习框架Tensorflow的图像的标注和训练数据的准备工作,本文介绍一下使用预训练模型完成训练并导出训练的模型。1.选择预训练模型1.1下载预训练模型首先需要在Tensorf...
- 30天大模型调优学习计划(30分钟训练大模型)
-
30天大模型调优学习计划,结合Unsloth和Lora进行大模型微调,掌握大模型基础知识和调优方法,熟练应用。第1周:基础入门目标:了解大模型基础并熟悉Unsloth等工具的基本使用。Day1:大模...
- python爬取喜马拉雅音频,json参数解析
-
一.抓包分析json,获取加密方式1.抓包获取音频界面f12打开抓包工具,播放一个(非vip)视频,点击“媒体”单击打开可以复制URL,发现就是我们要的音频。复制“CKwRIJEEXn-cABa0Tg...
- 五、JSONPath使用(Python)(json数据python)
-
1.安装方法pipinstalljsonpath2.jsonpath与Xpath下面表格是jsonpath语法与Xpath的完整概述和比较。Xpathjsonpath概述/$根节点.@当前节点...
- Python网络爬虫的时候json=就是让你少写个json.dumps()
-
大家好,我是皮皮。一、前言前几天在Python白银交流群【空翼】问了一个Python网络爬虫的问题,提问截图如下:登录请求地址是这个:二、实现过程这里【甯同学】给了一个提示,如下所示:估计很多小伙伴和...
- 一周热门
-
-
Python实现人事自动打卡,再也不会被批评
-
Psutil + Flask + Pyecharts + Bootstrap 开发动态可视化系统监控
-
一个解决支持HTML/CSS/JS网页转PDF(高质量)的终极解决方案
-
再见Swagger UI 国人开源了一款超好用的 API 文档生成框架,真香
-
【验证码逆向专栏】vaptcha 手势验证码逆向分析
-
网页转成pdf文件的经验分享 网页转成pdf文件的经验分享怎么弄
-
C++ std::vector 简介
-
python使用fitz模块提取pdf中的图片
-
《人人译客》如何规划你的移动电商网站(2)
-
Jupyterhub安装教程 jupyter怎么安装包
-
- 最近发表
- 标签列表
-
- python判断字典是否为空 (50)
- crontab每周一执行 (48)
- aes和des区别 (43)
- bash脚本和shell脚本的区别 (35)
- canvas库 (33)
- dataframe筛选满足条件的行 (35)
- gitlab日志 (33)
- lua xpcall (36)
- blob转json (33)
- python判断是否在列表中 (34)
- python html转pdf (36)
- 安装指定版本npm (37)
- idea搜索jar包内容 (33)
- css鼠标悬停出现隐藏的文字 (34)
- linux nacos启动命令 (33)
- gitlab 日志 (36)
- adb pull (37)
- table.render (33)
- uniapp textarea (33)
- python判断元素在不在列表里 (34)
- python 字典删除元素 (34)
- react-admin (33)
- vscode切换git分支 (35)
- vscode美化代码 (33)
- python bytes转16进制 (35)