Knative 初体验:CICD 极速入门

阅读数:3 2019 年 8 月 9 日

Knative 社区很早就在讨论用 Tekton 替换 Build 模块的事宜。Knative Build 官方已经正式说明不再建议使用 Knative Build 了。

如果你知道 Knative Build 是什么相信你理解起 Tekton 就是很容易的一件事了。

  • Knative Build 对自己的一句话概述是:A Kubernetes-native Build resource.
  • Tekton 对自己的一句话概述是: A K8s-native Pipeline resource. https://tekton.dev

由上可以看到,两者的定位非常相近,但在功能上 Tekton 的设计更加的丰富、完整,这也是社区最终采用 Tekton 的原因。接下来我们就看一下 Tekton 的核心概念。

Tekton 极速入门

Tekton 主要由如下五个核心概念组成:

  • Task
  • TaskRun
  • Pipeline
  • PipelineRun
  • PipelineResource

以上五个概念,每一个都是以 CRD 的形式提供服务的。下面分别简述一下这五个概念的含义。

Task

Task 就是一个任务执行模板,之所以说 Task 是一个模板是因为 Task 定义中可以包含变量,Task 在真正执行的时候需要给定变量的具体值。Tekton 的 Task 很类似于一个函数的定义,Task 通过 inputs.params 定义需要哪些入参,并且每一个入参还可以指定默认值。Task 的 steps 字段表示当前 Task 是由哪些子步骤组成的。每一个步骤具体就是一个镜像的执行,镜像的启动参数可以通过 Task 的入参使用模板语法进行配置。

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apiVersion: tekton.dev/v1alpha1
kind: Task
metadata:
name: task-with-parameters
spec:
inputs:
params:
- name: flags
type: array
- name: someURL
type: string
steps:
- name: build
image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/knative-sample/alpine:3.9
command: ["sh", "-c"]
args: [ "echo ${inputs.params.flags} ; echo ${someURL}"]

TaskRun

Task 定义好以后是不能执行的,就像一个函数定义好以后需要调用才能执行一样。所以需要再定义一个 TaskRun 去执行 Task。TaskRun 主要是负责设置 Task 需要的参数,并通过 taskRef 字段引用要执行的 Task。

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apiVersion: tekton.dev/v1alpha1
kind: TaskRun
metadata:
name: run-with-parameters
spec:
taskRef:
name: task-with-parameters
inputs:
params:
- name: flags
value: "--set"
- name: someURL
value: "https://github.com/knative-sample"

Pipeline

一个 TaskRun 只能执行一个 Task,当需要编排多个 Task 的时候就需要 Pipeline 出马了。Pipeline 是一个编排 Task 的模板。Pipeline 的 params 声明了执行时需要的入参。 Pipeline 的 spec.tasks 定义了需要编排的 Task。Tasks 是一个数组,数组中的 task 并不是通过数组声明的顺序去执行的,而是通过 runAfter 来声明 task 执行的顺序。

Tekton controller 在解析 CRD 的时候会解析 Task 的顺序,然后依据设定的顺序依次去执行。Pipeline 在编排 Task 的时候需要给每一个 Task 传入必须的参数,这些参数的值可以来自 Pipeline 自身的 params。

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apiVersion: tekton.dev/v1alpha1
kind: Pipeline
metadata:
name: pipeline-with-parameters
spec:
params:
- name: context
type: string
description: Path to context
default: /some/where/or/other
tasks:
- name: task-1
taskRef:
name: build
params:
- name: pathToDockerFile
value: Dockerfile
- name: pathToContext
value: "${params.context}"
- name: task-2
taskRef:
name: build-push
runAfter:
- source-to-image
params:
- name: pathToDockerFile
value: Dockerfile
- name: pathToContext
value: "${params.context}"

PipelineRun

和 Task 一样 Pipeline 定义完成以后也是不能直接执行的,需要 PipelineRun 才能执行 Pipeline。PipelineRun 的主要作用是给 Pipeline 设定必要的入参,并执行 Pipeline。

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apiVersion: tekton.dev/v1alpha1
kind: PipelineRun
metadata:
name: pipelinerun-with-parameters
spec:
pipelineRef:
name: pipeline-with-parameters
params:
- name: "context"
value: "/workspace/examples/microservices/leeroy-web"

PipelineResource

前面已经介绍了 Tekton 的四个核心概念。现在我们已经知道怎么定义 task、执行 task 以及编排 task 了。

但可能你还想在 Task 之间共享资源,这就是 PipelineResource 的作用。比如我们可以把 git 仓库信息放在 PipelineResource 中。这样所有 Task 就可以共享这份数据了。

复制代码
piVersion: tekton.dev/v1alpha1
kind: PipelineResource
metadata:
name: wizzbang-git
namespace: default
spec:
type: git
params:
- name: url
value: https://github.com/wizzbangcorp/wizzbang.git
- name: revision
value: master

鉴权信息

git 仓库、镜像仓库这些都是需要鉴权才能使用的。所以还需要一种设定鉴权信息的机制。Tekton 本身是 Kubernetes 原生的编排系统。所以可以直接使用 Kubernetes 的 ServiceAccount 机制实现鉴权。
实例如下:

  • 定义一个保存镜像仓库鉴权信息的 secret
复制代码
apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
name: ack-cr-push-secret
annotations:
tekton.dev/docker-0: https://registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com
type: kubernetes.io/basic-auth
stringData:
username: <cleartext non-encoded>
password: <cleartext non-encoded>
  • 定义 ServiceAccount ,并且使用上面的 secret
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apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
name: pipeline-account
secrets:
- name: ack-cr-push-secret
  • PipelineRun 中引用 ServiceAccount
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apiVersion: tekton.dev/v1alpha1
kind: PipelineRun
metadata:
generateName: tekton-kn-sample-
spec:
pipelineRef:
name: build-and-deploy-pipeline
... ...
serviceAccount: pipeline-account

Hello World

https://github.com/knative-sample/tekton-knative 这是一个完整的 Tekton 的 Hello World。下面我们一起体验一下这个 Hello World。

在开始实战之前你需要有一个 Kubernetes 集群,并还需要安装 Knative 和 Tekton。tekton-knative 中的 release-v0.5.2.yaml 直接提交到 Kubernetes 集群即可完成 Tekton 的安装。下面我们开始体验使用 Tekton 从源码到构建再到部署的自动化过程。

clone 代码

clone 代码到本地。

git clone https://github.com/knative-sample/tekton-knative

##创建 PipelineResource
主要内容在 resources/picalc-git.yaml 文件中。如下所示主要是把 https://github.com/knative-sample/tekton-knative 保存在 resource 中给其他资源使用。

复制代码
apiVersion: tekton.dev/v1alpha1
kind: PipelineResource
metadata:
name: tekton-knative-git
spec:
type: git
params:
- name: revision
value: master
- name: url
value: https://github.com/knative-sample/tekton-knative

创建 task
创建 task,这个例子中我们创建两个 task:source-to-image 和 deploy-using-kubectl

  • source-to-image

    主要内容在 tasks/source-to-image.yaml 文件中。此 task 的主要功能是把源代码编译成镜像。

    主要是使用 kaniko 实现容器内编译 Docker 镜像的能力。此 Task 的参数主要是设置编译上下文的一些信息,比如:Dockerfile、ContextPath 以及目标镜像 tag 等。
复制代码
apiVersion: tekton.dev/v1alpha1
kind: Task
metadata:
name: source-to-image
spec:
inputs:
resources:
- name: git-source
type: git
params:
- name: pathToContext
description: The path to the build context, used by Kaniko - within the workspace
default: .
- name: pathToDockerFile
description: The path to the dockerfile to build (relative to the context)
default: Dockerfile
- name: imageUrl
description: Url of image repository
- name: imageTag
description: Tag to apply to the built image
default: "latest"
steps:
- name: build-and-push
image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/knative-sample/kaniko-project-executor:v0.10.0
command:
- /kaniko/executor
args:
- --dockerfile=${inputs.params.pathToDockerFile}
- --destination=${inputs.params.imageUrl}:${inputs.params.imageTag}
- --context=/workspace/git-source/${inputs.params.pathToContext}
env:
- name: DOCKER_CONFIG
value: /builder/home/.docker
  • deploy-using-kubectl

    主要内容在 tasks/deploy-using-kubectl.yaml 文件中。

    如下所示这个 Task 主要的作用是通过参数获取到目标镜像的信息,然后执行一条 sed 命令把 Knative Service yaml 中的 __IMAGE__ 替换成目标镜像。再通过 kubectl 发布到 Kubernetes 中。
复制代码
apiVersion: tekton.dev/v1alpha1
kind: Task
metadata:
name: deploy-using-kubectl
spec:
inputs:
resources:
- name: git-source
type: git
params:
- name: pathToYamlFile
description: The path to the yaml file to deploy within the git source
- name: imageUrl
description: Url of image repository
- name: imageTag
description: Tag of the images to be used.
default: "latest"
steps:
- name: update-yaml
image: alpine
command: ["sed"]
args:
- "-i"
- "-e"
- "s;__IMAGE__;${inputs.params.imageUrl}:${inputs.params.imageTag};g"
- "/workspace/git-source/${inputs.params.pathToYamlFile}"
- name: run-kubectl
image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/knative-sample/kubectl:v0.5.0
command: ["kubectl"]
args:
- "apply"
- "-f"
- "/workspace/git-source/${inputs.params.pathToYamlFile}"

定义 Pipeline

我们已经有两个 Task 了,现在我们就用一个 PIpeline 来编排这两个 Task:

复制代码
apiVersion: tekton.dev/v1alpha1
kind: Pipeline
metadata:
name: build-and-deploy-pipeline
spec:
resources:
- name: git-source
type: git
params:
- name: pathToContext
description: The path to the build context, used by Kaniko - within the workspace
default: src
- name: pathToYamlFile
description: The path to the yaml file to deploy within the git source
- name: imageUrl
description: Url of image repository
- name: imageTag
description: Tag to apply to the built image
tasks:
- name: source-to-image
taskRef:
name: source-to-image
params:
- name: pathToContext
value: "${params.pathToContext}"
- name: imageUrl
value: "${params.imageUrl}"
- name: imageTag
value: "${params.imageTag}"
resources:
inputs:
- name: git-source
resource: git-source
- name: deploy-to-cluster
taskRef:
name: deploy-using-kubectl
runAfter:
- source-to-image
params:
- name: pathToYamlFile
value: "${params.pathToYamlFile}"
- name: imageUrl
value: "${params.imageUrl}"
- name: imageTag
value: "${params.imageTag}"
resources:
inputs:
- name: git-source
resource: git-source

鉴权信息

如下所示,定义一个 Secret 和 ServiceAccount。并且给 ServiceAccount 绑定执行 Knative Service 的权限。

首先创建一个 Secret 保存镜像仓库的鉴权信息,如下所示:

  • tekton.dev/docker-0 换成你要推送的镜像仓库的地址;
  • username 换成镜像仓库鉴权的用户名;
  • password 环境镜像仓库鉴权的密码。
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apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
name: ack-cr-push-secret
annotations:
tekton.dev/docker-0: https://registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com
type: kubernetes.io/basic-auth
stringData:
username: <cleartext non-encoded>
password: <cleartext non-encoded>

下面这些信息保存到文件中,然后使用 kubectl apply -f 指令提交到 Kubernetes。

复制代码
---
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
name: pipeline-account
secrets:
- name: ack-cr-push-secret
---
apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
name: kube-api-secret
annotations:
kubernetes.io/service-account.name: pipeline-account
type: kubernetes.io/service-account-token
---
kind: Role
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
name: pipeline-role
rules:
- apiGroups: ["serving.knative.dev"]
resources: ["services"]
verbs: ["get", "create", "update", "patch"]
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: RoleBinding
metadata:
name: pipeline-role-binding
roleRef:
apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
kind: Role
name: pipeline-role
subjects:
- kind: ServiceAccount
name: pipeline-account

定义 PIpelineRun

ServiceAccount 对应的鉴权信息是通过和 PIpelineRun 绑定的方式执行的。参见 run/picalc-pipeline-run.yaml 文件。

复制代码
apiVersion: tekton.dev/v1alpha1
kind: PipelineRun
metadata:
generateName: tekton-kn-sample-
spec:
pipelineRef:
name: build-and-deploy-pipeline
resources:
- name: git-source
resourceRef:
name: tekton-knative-git
params:
- name: pathToContext
value: "src"
- name: pathToYamlFile
value: "knative/helloworld-go.yaml"
- name: imageUrl
value: "registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/knative-sample/tekton-knative-helloworld"
- name: imageTag
value: "1.0"
trigger:
type: manual
serviceAccount: pipeline-account

执行 HelloWorld

准备 PIpeline 的资源。

复制代码
kubectl apply -f tasks/source-to-image.yaml -f tasks/deploy-using-kubectl.yaml -f resources/picalc-git.yaml -f image-secret.yaml -f pipeline-account.yaml -f pipeline/build-and-deploy-pipeline.yaml

执行 create 把 pipelieRun 提交到 Kubernetes 集群。之所以这里使用 create 而不是使用 apply 是因为 PIpelineRun 每次都会创建一个新的,kubectl 的 create 指令会基于 generateName 创建新的 PIpelineRun 资源。

复制代码
kubectl create -f run/picalc-pipeline-run.yaml

查看一下 pod 信息可能是下面这样:

复制代码
└─# kubectl get pod
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
tekton-kn-sample-45d84-deploy-to-cluster-wfrzx-pod-f093ef 0/3 Completed 0 8h
tekton-kn-sample-45d84-source-to-image-7zpqn-pod-c2d20c 0/2 Completed 0 8h

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