开源 CI/CD 构建框架 TekTon 的深入剖析

阅读数:3 2020 年 5 月 10 日 14:06

开源 CI/CD 构建框架 TekTon 的深入剖析

简介

Tekton 是一个功能强大且灵活的 Kubernetes 原生 CI/CD 构建框架,用于创建持续集成和交付(CI/CD)系统。 关于 Tekton ,网上可以搜到很多很多介绍文档,本文主要阐述我对 Tekton 的实现原理和背后的技术逻辑的一点理解。

Tekton 定义了 Task、TaskRun、Pipeline、PipelineRun、PipelineResource 五类核心对象,通过对 Task 和 Pipeline 的抽象,我们可以定义出任意组合的 pipeline 模板来完成各种各样的 CI/CD 任务,再通过 TaskRun、PipelineRun 和 PipelineResource 可以将这些模板套用到各个实际的项目中。

实现原理

高度抽象的结构化设计使得 Tekton 具有非常灵活的特性,那么 Tekton 是如何实现 workflow 的流转的呢?

Tekton 利用 Kubernetes 的 List-Watch 机制,在启动时初始化了 2 个 Controller、PipelineRunController 和 TaskRunController 。

PipelineRunController 监听 PipelineRun 对象的变化。在它的 reconcile 逻辑中,将 pipeline 中所有的 Task 构建为一张有向无环图 (DAG),通过遍历 DAG 找到当前可被调度的 Task 节点创建对应的 TaskRun 对象。

TaskRunController 监听 TaskRun 对象的变化。在它的 reconcile 逻辑中将 TaskRun 和对应 Task 转化为可执行的 Pod ,由 kubernetes 调度执行。利用 Kubernetes 的 OwnerReference 机制, PipelineRun Own TaskRun、TaskRun Own Pod、Pod 状态变更时,触发 TaskRun 的 reconcile 逻辑, TaskRun 状态变更时触发 PipelineRun 的 reconcile 逻辑。

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DAG 支持

Tekton 对 DAG 的支持相对比较简单。在 Tekton 中一个 Pipeline 就是一张 DAG ,Pipeline 中的多个 Task 可是 DAG 中的节点。Task 默认并发执行,可以通过 RunAfter 和 From 关键字控制执行顺序。

示例:

复制代码
- name: lint-repo
taskRef:
name: pylint
resources:
inputs:
- name: workspace
resource: my-repo
- name: test-app
taskRef:
name: make-test
resources:
inputs:
- name: workspace
resource: my-repo
- name: build-app
taskRef:
name: kaniko-build-app
runAfter:
- test-app
resources:
inputs:
- name: workspace
resource: my-repo
outputs:
- name: image
resource: my-app-image
- name: build-frontend
taskRef:
name: kaniko-build-frontend
runAfter:
- test-app
resources:
inputs:
- name: workspace
resource: my-repo
outputs:
- name: image
resource: my-frontend-image
- name: deploy-all
taskRef:
name: deploy-kubectl
resources:
inputs:
- name: my-app-image
resource: my-app-image
from:
- build-app
- name: my-frontend-image
resource: my-frontend-image
from:
- build-frontend

渲染出的执行顺序为:

复制代码
| |
v v
test-app lint-repo
/ \
v v
build-app build-frontend
\ /
v v
deploy-all

相比于 Argo 等专注在 workflow 的项目而言, Tekton 支持的任务编排方式是非常有限的。常见的循环,递归,重试,超时等待等策略都是没有的。

条件判断

Tekton 支持 condition 关键字来进行条件判断。Condtion 只支持判断当前 Task 是否执行,不能作为 DAG 的分支条件来进行动态 DAG 的渲染。

condition:

https://github.com/tektoncd/pipeline/blob/e2755583d52ae46907790d40ba4886d55611cd23/docs/conditions.md

复制代码
* condition 检查失败 (exitCode != 0),task 不会被执行,pipelineRun 状态不会因为 condition 检查失败而失败。
* 多个条件之间 “与” 逻辑关系

PipelineResource 在 Task 间数据交换

作为 CI/CD 的工具,代码在什么时候 Clone 到 WorkSpace 中,如何实现的? Tekton 中抽象了 PipelineResource 进行任务之间的数据交换, GitResource 是其中最基础的一种。用法如下。

声明一个 Git 类型的 PipelineResource :

复制代码
kind: PipelineResource
metadata:
name: skaffold-git-build-push-kaniko
spec:
type: git
params:
- name: revision
value: v0.32.0
- name: url
value: https://github.com/GoogleContainerTools/skaffold

在 Task 中引用这个 Resource 做为输入:

复制代码
kind: Task
metadata:
name: build-push-kaniko
spec:
inputs:
resources:
- name: workspace
type: git
steps:
- name: build-and-push
image: registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/kaniko-project-edas/executor:v0.17.1

代码会被 clone 在 /workspace 目录。

Tekton 是如何处理这些 PipelineResource 的呢,这就要从 Taskrun Controller 如何创建 Pod 说起。

Tekton 中一个 TaskRun 对应一个 Pod ,每个 Pod 有一系列 init-containers 和 step-containers 组成。 init-container 中完成认证信息初始化, workspace 目录初始化等初始化工作。

在处理 step-container 时,会根据这个 Task 引用的资源 Append 或者 Insert 一个 step-container 来处理对应的输和输出,如下图所示。

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Task 中 Step 执行顺序控制

Tekton 源自 Knative Build ,在 Knative Build 中使用 Init-container 来串联 Steps 保证 Steps 顺序执行,在上面的分析中我们知道 Tekton 是用 Containers 来执行 Steps , Pod 的 Containers 是并行执行的, Tekton 是如何保证 Steps 执行顺序呢?

这是一个 TaskRun 创建的 Pod 的部分描述信息,可以看到所有的 Step 都是被 /tekton/tools/entrypoints 封装起来执行的。 -wait_file 指定一个文件,通过监听文件句柄,在探测到文件存在时执行被封装的 Step 任务。 -post_file 指定一个文件,在 Step 任务完成后创建这个文件。通过文件序列 /tekton/tools/${index} 来对 Step 进行排序。

复制代码
- args:
- -wait_file
- /tekton/tools/0
- -post_file
- /tekton/tools/1
- -termination_path
- /tekton/termination
- -entrypoint
- /ko-app/git-init
- --
- -url
- https://github.com/GoogleContainerTools/skaffold
- -revision
- v0.32.0
- -path
- /workspace/workspace
command:
- /tekton/tools/entrypoint
image: registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/kaniko-project-edas/git-init:v0.10.2
name: step-git-source-skaffold-git-build-push-kaniko-rz765
- args:
- -wait_file
- /tekton/tools/1
- -post_file
- /tekton/tools/2
- -termination_path
- /tekton/termination
- -entrypoint
- /kaniko/executor
- --
- --dockerfile=Dockerfile
- --destination=localhost:5000/leeroy-web
- --context=/workspace/workspace/examples/microservices/leeroy-web
- --oci-layout-path=$(inputs.resources.builtImage.path)
command:
- /tekton/tools/entrypoint
image: registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/kaniko-project-edas/executor@sha256:565d31516f9bb91763dcf8e23ee161144fd4e27624b257674136c71559ce4493
name: step-build-and-push
- args:
- -wait_file
- /tekton/tools/2
- -post_file
- /tekton/tools/3
- -termination_path
- /tekton/termination
- -entrypoint
- /ko-app/imagedigestexporter
- --
- -images
- '[{"name":"skaffold-image-leeroy-web-build-push-kaniko","type":"image","url":"localhost:5000/leeroy-web","digest":"","OutputImageDir":"/workspace/output/builtImage"}]'
command:
- /tekton/tools/entrypoint
image: registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/kaniko-project-edas/imagedigestexporter:v0.10.2
name: step-image-digest-exporter-lvlj9

实践

使用 Tekton 构建代码并部署到 SAE

Serverless 应用引擎( SAE ) 是阿里云上一款面向应用的 Serverless PaaS 平台,帮助 PaaS 层用户免运维 IaaS,按需使用,按量计费,实现低门槛微服务应用上云,有效解决成本及效率问题。支持 Spring Cloud、Dubbo 和 HSF 等流行的开发框架,真正实现了 Serverless 架构和微服务架构的完美融合。

接下来将使用 Tekton 部署一个 Spring Cloud 微服务应用到 SAE 平台。

复制代码
示例中的演示代码地址:https://github.com/alicloud-demo/spring-cloud-demo

1、前置条件

在 Kubernetes 集群上安装 Tekton :

https://github.com/tektoncd/pipeline/blob/master/docs/install.md

创建一个 SAE 应用:

https://help.aliyun.com/document_detail/122439.html

2、定义一个 Git 资源

复制代码
apiVersion: tekton.dev/v1alpha1
kind: PipelineResource
metadata:
name: spring-cloud-demo
spec:
type: git
params:
- name: url
value: https://github.com/alicloud-demo/spring-cloud-demo

3、定义构建和部署 Task

根据 SAE 官方文档进行部署,详情参考:

https://help.aliyun.com/document_detail/110639.html

复制代码
apiVersion: tekton.dev/v1alpha1
kind: Task
metadata:
name: build-deploy-sae
spec:
inputs:
resources:
- name: source
type: git
steps:
- name: build-and-deploy
image: maven:3.3-jdk-8
command: ["mvn", "clean", "package", "-f", "source", "toolkit:deploy", "-Dtoolkit_profile=toolkit_profile.yaml", "-Dtoolkit_package=toolkit_package.yaml", "-Dtoolkit_deploy=toolkit_deploy.yaml"]
securityContext:
runAsUser: 0

4、定义 TaskRun 运行任务

复制代码
apiVersion: tekton.dev/v1alpha1
kind: TaskRun
metadata:
name: build-deploy-sae
spec:
taskRef:
name: build-deploy-sae
inputs:
resources:
- name: source
resourceRef:
name: spring-cloud-demo

5、导入到 kubernetes 中运行

复制代码
kubectl apply -f source-2-service-taskrun.yaml

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6、查看日志

复制代码
kubectl logs build-deploy-sae-pod-85xdk step-build-and-deploy

构建日志:

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部署日志:

复制代码
[INFO] Start to upload [provider3-1.0-SNAPSHOT.jar] using [Sae uploader].
[INFO] [##################################################] 100.0%
[INFO] Upload finished in 3341 ms, download url: [https://edas-hz.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/apps/K8S_APP_ID/37adb12b-5f0c-4711-98ec-1f1e91e6b043/provider3-1.0-SNAPSHOT.jar]
[INFO] Begin to trace change order: e2499b9a-6a51-4904-819c-1838c1dd62cb
[INFO] PipelineName: Batch: 1, PipelineId:f029314a-88bb-450b-aa35-7cc550ff1329
[INFO] Waiting...
[INFO] Waiting...
[INFO] Waiting...
[INFO] Waiting...
[INFO] Waiting...
[INFO] Waiting...
[INFO] Waiting...
[INFO] Waiting...
[INFO] Deploy application successfully!
[INFO] ------------------------------------------------------------------------
[INFO] BUILD SUCCESS
[INFO] ------------------------------------------------------------------------
[INFO] Total time: 32:41 min
[INFO] Finished at: 2020-04-15T10:09:39+00:00
[INFO] Final Memory: 47M/190M
[INFO] ------------------------------------------------------------------------

7、验证部署结果

在 SAE 控制台查看变更记录:

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验证应用访问:

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总结

区别于传统的 CI/CD 工具(Jenkins),Tekton 是一套构建 CICD 系统的框架。 Tekton 不能使你立即获得 CI/CD 的能力。但是基于 Tekton 可以设计出各种花式的构建部署流水线。得益于 Tekton 良好的抽象,这些设计出的流水线可以作为模板在多个组织,项目间共享。Tekton 源自 Knative 的 Build-Template 项目,设计之初的一个重要目标就是使人们能够共享和重用构成 pipeline 的组件,以及 Pipeline 本身。在 Tekton 的 RoadMap 中 Tekton Catelog 就是为了实现这一目标而提出的。

区别于 Argo 这种基于 Kubernetes 的 Workflow 工具, Tekton 在工作流控制上的支持是比较弱的。一些复杂的场景比如循环,递归等都是不支持的。更不用说 Argo 在高并发和大集群调度下的性能优化。这和 Tekton 的定位有关, Tekton 定位于实现 CICD 的框架,对于 CICD 不需要过于复杂的流程控制。大部分的研发流程可以被若干个最佳实践来覆盖。而这些最佳实践应该也必须可以在不同的组织间共享,为此 Tekton 设计了 PipelineResource 的概念。 PipelineResource 是 Task 间交互的接口,也是跨平台跨组织共享重用的组件,在 PipelineResource 上还可以有很多想象空间。

作者介绍

九辩,阿里巴巴高级开发工程师,负责阿里云 EDAS(企业级分布式应用服务) 应用生命周期研发工作,长期关注云时代微服务的部署和治理工作。

本文转载自公众号阿里巴巴中间件(ID:Aliware_2018)。

原文链接

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NzU0MDIzOQ==&mid=2247489348&idx=3&sn=161f6eabdfce7dfb8c51ae2e9f8faada&chksm=fdeb2524ca9cac326c362778f8dcf2299a5fb28c80657b44c7c82760f5c8df773421455faf90&scene=27#wechat_redirect

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