<em>Mac</em>Book项目 2009年学校开始实施<em>Mac</em>Book项目,所有师生配备一本<em>Mac</em>Book,并同步更新了校园无线网络。学校每周进行电脑技术更新,每月发送技术支持资料,极大改变了教学及学习方式。因此2011
2021-06-01 09:32:01
注:本文中主要討論 .NET6.0專案在 k8s 中執行的 Dapr 的持續整合流程, 但實際上不是Dapr的專案部署到K8s也是相同流程,只是k8s的yaml組態檔有所不同
基於 Dapr 的專案持續整合包含以下流程
push image
至私有倉庫這裡面有多種方案
- | Pipeline的操作 | Publish的操作 | 優點 | 缺點 |
---|---|---|---|---|
1. 直接BuildImage並行布 | 1. 直接使用 Docker Build Image 2. push image 3.複製Yaml至Artifacts | K8s 直接釋出 對應版本的yaml + 指定Image | 直接,操作簡單 | 1. 產生大量不必要的Image 2.持續整合消耗時間較長3.每次持續整合都有Image產生 |
2. Publish時再進行Build | 1. 僅 dotnet publish zip | 1. Build Image / Push Image (可選 )2. K8S 部署+指定Image | 單次部署減慢,多次增快 | 部署過程會比直接接取映象慢 |
3. 僅釋出 Zip,並Build一個使用Volume的專署映象 | 僅 dotnet publish zip | 使用編譯好的映象修改Volume引數 | 快 | 跨環境部署時會導致對於檔案系統依賴過重 |
鑑於以上優缺點,最終我選擇了第二種
折衷方案,這種方案既不影響持續整合的速度,也不會產生過多的映象,只是在部署時會產生多餘的映象構建時間。
每個要釋出的API的 project 資料夾中增加以下檔案
dapr.yaml
Dockerfile
kind: Deployment apiVersion: apps/v1 metadata: name: demo namespace: dapr-api labels: app: .api service: demo spec: replicas: 1 selector: matchLabels: service: demo template: metadata: labels: app: .api service: demo annotations: 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-api image: 倉庫地址/映象名:220310.13 ports: - name: http containerPort: 80 protocol: TCP imagePullPolicy: IfNotPresent --- kind: Service apiVersion: v1 metadata: name: demo-api namespace: dapr-api labels: app: .api service: demo spec: type: NodePort selector: service: demo ports: - protocol: TCP port: 80 targetPort: 80 nodePort: 30004
FROM mcr.microsoft.com/dotnet/aspnet:6.0 AS final WORKDIR /app EXPOSE 80 COPY ["./projectfolder", "/app"] ENTRYPOINT ["dotnet", "projectdll.dll"]
這兩個檔案需要每個專案不同,後面在編譯和部署流程中會用到。
trigger: batch: true pool: name: Default name: $(Date:yy)$(Date:MM)$(Date:dd)$(Rev:.r) variables: BuildConfiguration: 'Release' steps: - task: UseDotNet@2 displayName: 'Check and Install .NET SDK 6.0' inputs: version: '6.0.x' includePreviewVersions: false - task: DotNetCoreCLI@2 displayName: 'Publish to zip' inputs: command: publish publishWebProjects: false projects: './src/projectfolder/project.csproj' arguments: '--configuration $(BuildConfiguration) --output $(build.artifactstagingdirectory) -v n' zipAfterPublish: false workingDirectory: '$(Build.SourcesDirectory)/src' ## 複製上文中的兩個檔案到 Artifact - task: CopyFiles@2 displayName: 'Copy dapr.yaml to: $(build.artifactstagingdirectory)' inputs: SourceFolder: './src/${{ parameters.project }}/' Contents: | Dockerfile dapr.yaml TargetFolder: '$(build.artifactstagingdirectory)' - task: PublishBuildArtifacts@1 displayName: 'Publish Artifact' inputs: PathtoPublish: '$(build.artifactstagingdirectory)'
釋出流程新建兩個作業
作業1 Build Image
variables: image: '自定義映象名' steps: - task: Docker@2 displayName: buildAndPush inputs: containerRegistry: harbor repository: '$(image)' Dockerfile: '$(System.DefaultWorkingDirectory)/_dapr-demo/drop/Dockerfile' tags: '$(Build.BuildNumber)'
作業2 KubeDeploy
variables: image: '自定義映象名,與上文須一致' steps: - task: KubernetesManifest@0 displayName: deploy inputs: kubernetesServiceConnection: online namespace: '$(ns)' ## k8s的部署目標名稱空間 strategy: canary ## 灰度部署策略 percentage: 50 manifests: '$(System.DefaultWorkingDirectory)/_dapr-demo/drop/dapr.yaml' containers: '$(harborUrl)/$(image):$(Build.BuildNumber)'
這樣,在首次部署時執行全部管道。
後期回滾版本只,手動執行第二個管理即KubeDeploy
即可
本流程全部依賴 Azure DevOps 自身的設定,並不依賴 Agent 環境設定,如果依賴 Agent 環境的話有更多做法。
以上就是.NET專案在k8s中執行的Dapr持續整合流程的詳細內容,更多關於.NET在k8s執行Dapr持續整合的資料請關注it145.com其它相關文章!
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