.net项目在k8s中运行的dapr持续集成方法-mile米乐体育
.net项目在k8s中运行的dapr持续集成方法
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注：本文中主要讨论 .net6.0项目在 k8s 中运行的 dapr 的持续集成流程, 但实际上不是dapr的项目部署到k8s也是相同流程，只是k8s的yaml配置文件有所不同
流程选择
基于 dapr 的项目持续集成包含以下流程
编译并打包项目
构建 dockerfile,并推送镜像
push image至私有仓库准备 k8s 部署的配置文件
通过 kubectl 部署镜像至 k8s 中
这里面有多种方案
| - | pipeline的操作 | publish的操作 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|---|
| 1. 直接buildimage并发布 | 1. 直接使用 docker build image 2. push image 3.复制yaml至artifacts | k8s 直接发布 对应版本的yaml 指定image | 直接,操作简单 | 1. 产生大量不必要的image 2.持续集成消耗时间较长3.每次持续集成都有image产生 |
| 2. publish时再进行build | 1. 仅 dotnet publish zip | 1. build image / push image （可选 ）2. k8s 部署 指定image | 单次部署减慢，多次增快 | 部署过程会比直接接取镜像慢 |
| 3. 仅发布 zip，并build一个使用volume的专署镜像 | 仅 dotnet publish zip | 使用编译好的镜像修改volume参数 | 快 | 跨环境部署时会导致对于文件系统依赖过重 |
鉴于以上优缺点，最终我选择了第二种折衷方案，这种方案既不影响持续集成的速度，也不会产生过多的镜像，只是在部署时会产生多余的镜像构建时间。
项目结构
每个要发布的api的 project 文件夹中增加以下文件
dapr.yaml
dockerfile
dapr.yaml
kind:deploymentapiversion:apps/v1metadata:name:demonamespace:dapr-apilabels:app:.apiservice:demospec:replicas:1selector:matchlabels:service:demotemplate:metadata:labels:app:.apiservice:demoannotations:dapr.io/enabled:"true"dapr.io/app-id:"demo-api"dapr.io/app-port:"80"dapr.io/log-as-json:"true"spec:containers:-name:demo-apiimage:仓库地址/镜像名:220310.13ports:-name:httpcontainerport:80protocol:tcpimagepullpolicy:ifnotpresent---kind:serviceapiversion:v1metadata:name:demo-apinamespace:dapr-apilabels:app:.apiservice:demospec:type:nodeportselector:service:demoports:-protocol:tcpport:80targetport:80nodeport:30004
dockerfile
frommcr.microsoft.com/dotnet/aspnet:6.0asfinalworkdir/appexpose80copy["./projectfolder","/app"]entrypoint["dotnet","projectdll.dll"]
这两个文件需要每个项目不同，后面在编译和部署流程中会用到。
pipelines 持续集成的配置文件
trigger:batch:truepool:name:defaultname:$(date:yy)$(date:mm)$(date:dd)$(rev:.r)variables:buildconfiguration:'release'steps:-task:usedotnet@2displayname:'checkandinstall.netsdk6.0'inputs:version:'6.0.x'includepreviewversions:false-task:dotnetcorecli@2displayname:'publishtozip'inputs:command:publishpublishwebprojects:falseprojects:'./src/projectfolder/project.csproj'arguments:'--configuration$(buildconfiguration)--output$(build.artifactstagingdirectory)-vn'zipafterpublish:falseworkingdirectory:'$(build.sourcesdirectory)/src'##复制上文中的两个文件到artifact-task:copyfiles@2displayname:'copydapr.yamlto:$(build.artifactstagingdirectory)'inputs:sourcefolder:'./src/${{parameters.project}}/'contents:|dockerfiledapr.yamltargetfolder:'$(build.artifactstagingdirectory)'-task:publishbuildartifacts@1displayname:'publishartifact'inputs:pathtopublish:'$(build.artifactstagingdirectory)'
release 发布流程配置文件
发布流程新建两个作业
作业1 build image
variables:image:'自定义镜像名'steps:-task:docker@2displayname:buildandpushinputs:containerregistry:harborrepository:'$(image)'dockerfile:'$(system.defaultworkingdirectory)/_dapr-demo/drop/dockerfile'tags:'$(build.buildnumber)'
作业2 kubedeploy
variables:image:'自定义镜像名,与上文须一致'steps:-task:kubernetesmanifest@0displayname:deployinputs:kubernetesserviceconnection:onlinenamespace:'$(ns)'##k8s的部署目标命名空间strategy:canary##灰度部署策略percentage:50manifests:'$(system.defaultworkingdirectory)/_dapr-demo/drop/dapr.yaml'containers:'$(harborurl)/$(image):$(build.buildnumber)'
这样，在首次部署时执行全部管道。
后期回滚版本只，手动执行第二个管理即kubedeploy即可
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