Kubernetes(K8s)自动化部署CI/CD流水线搭建

最近公司想要搭建基于Kubernetes的CI/CD自动化部署流水线，但在实施过程中遇到几个问题想请教大家：

  1. 目前我们使用的是Jenkins，想了解如何与K8s更好地集成？有没有成熟的插件或方案推荐？

  2. 在部署过程中，如何实现蓝绿部署或金丝雀发布？有没有最佳实践可以参考？

  3. 关于镜像管理，除了Harbor外还有哪些适合企业的私有镜像仓库方案？

  4. 如何设计合理的权限控制，既保证部署效率又确保安全性？

  5. 在CI/CD流程中，日志和监控应该如何集成？Prometheus+Grafana的方案是否足够？

希望有实际经验的大神能分享下搭建过程中的注意事项和踩坑经验，特别是一些关键配置的优化建议。我们团队目前对K8s还算新手，最好能推荐些适合入门的工具链和文档资料。


3 回复

搭建基于K8s的CI/CD流水线，首先选择工具如Jenkins、GitLab CI或GitHub Actions。以下以GitLab CI为例：

  1. 代码仓库准备：将应用代码托管至GitLab。

  2. 配置.gitlab-ci.yml：

    stages:
  - build
  - test
  - deploy

build:
  stage: build
  script:
    - mvn clean package  # 根据项目语言调整构建命令
  artifacts:
    paths:
      - target/*.jar

test:
  stage: test
  script:
    - mvn test

deploy:
  stage: deploy
  script:
    - kubectl config set-context --current --namespace=your-namespace
    - kubectl apply -f deployment.yaml
  only:
    - main

  3. K8s上下文配置：确保GitLab运行环境能访问K8s集群，可通过Service Account和ClusterRole绑定。

  4. 镜像管理：可在build阶段生成Docker镜像并推送到Harbor等镜像仓库，在deploy阶段拉取使用。

  5. 测试与优化：每次提交代码自动触发流水线，检查各阶段状态。

这样就实现了一个简单的K8s自动化CI/CD流程。


搭建Kubernetes的CI/CD流水线通常包括代码拉取、构建镜像、测试和部署几个步骤。以下是基本流程：

  1. 代码拉取：使用Jenkins或GitLab CI等工具监听代码库的变化，触发流水线。
  2. 构建镜像：利用Dockerfile构建应用镜像，推荐使用Jenkins、GitHub Actions或GitLab Runner。例如，通过docker build -t image_name .生成镜像。
  3. 镜像推送：将构建好的镜像推送到容器镜像仓库如Docker Hub、Harbor或AWS ECR。使用命令docker push image_name:tag。
  4. Kubernetes部署：通过Helm Chart或者直接使用YAML文件更新K8s集群中的应用。使用kubectl apply -f deployment.yaml。
  5. 自动化测试：执行单元测试、集成测试，可以借助Jenkins插件或直接在脚本中运行。
  6. 回滚机制：如果新版本出现问题，流水线应支持快速回滚到上一稳定版本。

注意配置好权限管理，确保流水线安全运行。

Kubernetes CI/CD 流水线搭建的核心步骤如下：

  1. 工具选型推荐组合：
  • 代码仓库：GitHub/GitLab
  • CI工具：Jenkins/GitLab CI/Argo CD
  • 镜像仓库：Docker Hub/Harbor
  • 容器运行时：Docker/containerd
  • K8s编排：Helm/Kustomize
  1. 基础流水线示例（使用GitLab CI）：
# .gitlab-ci.yml 示例
stages:
  - build
  - test
  - deploy

build:
  stage: build
  image: docker:latest
  services:
    - docker:dind
  script:
    - docker build -t $CI_REGISTRY_IMAGE:$CI_COMMIT_SHA .
    - docker push $CI_REGISTRY_IMAGE:$CI_COMMIT_SHA

deploy:
  stage: deploy
  image: bitnami/kubectl
  script:
    - kubectl set image deployment/myapp myapp=$CI_REGISTRY_IMAGE:$CI_COMMIT_SHA
  1. 进阶方案建议：
  • 使用 Helm 进行应用打包：
helm upgrade --install myapp ./charts/myapp \
  --set image.tag=$CI_COMMIT_SHA \
  --namespace production
  • 采用蓝绿部署或金丝雀发布策略
  • 添加自动化测试阶段（单元测试、API测试）
  • 集成安全扫描（Trivy/Clair镜像扫描）
  1. 注意事项：
  • 妥善管理K8s凭证（建议使用Vault）
  • 设置合理的资源请求/限制
  • 实施回滚机制
  • 监控部署状态（Prometheus+Grafana）

典型流水线流程：代码提交 → 自动构建 → 镜像扫描 → 部署到测试环境 → 自动化测试 → 人工审批 → 生产环境部署

建议根据团队规模选择合适方案，小型团队可从GitLab CI开始，中大型团队建议考虑Argo CD实现GitOps工作流。

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