Gitlab CI/CD入门（一）Python项目的CI演示-Toy模板网

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本文将介绍CI/CD的基本概念，以及如何使用Gitlab来实现CI/CD。
本文介绍的CI/CD项目为个人Gitlab项目：gitlab_ci_test，访问网址为：https://gitlab.com/jclian91/gitlab_ci_test。

CI/CD的含义

在现代软件工程中，CI即持续集成（Continuous integration），CD有两重含义，即持续交付(Continuous Delivery)和持续部署(Continuous Deployment)，CI/CD是软件工程中的重要过程。
CI，联系到具体的开发运维场景，就是指开发者在完成项目中的一个小特性后，将自己分支的代码合并到测试分支，这个过程就是集成，在集成过程中，会运行一系列代码格式的检查、单元测试等严格保证项目质量的检查作业。
CD有两种含义：

持续交付，完成CI中的所有作业后，持续交付可自动将已验证的代码发布到储存库。持续交付是拥有可随时部署到生产环境的artifaces或Docker镜像，这一过程一般手动实现。
持续部署，鉴于部署环境和部署方式的差异以及各种应用之间的耦合，部署这一项任务不再是简单的几行命令就能搞定的了。持续部署意味着只要提交了代码，就可以实现将代码自动部署至指定环境，如测试环境、开发环境等。这对于项目开发是十分方便、高效的。

Gitlab CI/CD最初是Gitlab于2015年6月发布的一个特性，它支持在项目中编写一个.gitlab-ci.yml文件来定义一组自动化作业（Job），这些自动化作业组成一条自动化流水线（Pipeline）。2016年，Gitlab又推出了自研的Gitlab Runner软件包，以此作为流水线的运行环境。当开发者提交或合并代码时，Gitlab CI/CD会自动运行测试用例，构建、部署环境，并且开发者能在Gitlab中看到整个流程的所有信息，包括日志、流程和artifacts，不需要登录Gitlab之外的任何平台。
Gitlab CI/CD的典型工作流程如下：
Gitlab CI/CD入门（一）Python项目的CI演示
Gitlab CI/CD特性如下：

开源： CI/CD是开源GitLab社区版和专有GitLab企业版的一部分。
易于学习：详细的官方操作文档。
无缝集成： CI/CD是GitLab的一部分，支持从计划到部署,具有出色的用户体验。
可扩展：可以根据需要添加任意数量的构建节点。
更快的结果：每个构建可以拆分为多个作业，这些作业可以在多台计算机上并行运行。
针对交付进行了优化：多个阶段，手动部署，环境和变量。

Gitlab Runner

Gitlab Runner是一个用于运行Gitlab CI/CD流水线作业的软件包，由Gitlab官方开发，完全开源，支持在主流的系统上安装、运行，比如Windows, Linux, MacOS等。在笔者的MacOS系统中，安装方式为：

brew install gitlab-runner

Gitlab Runner分为三种类型，在注册Runner过程中使用不同类型的token就能区分不同的类型。

Shared Runners，共享Runner，可以被仓库里面的任意项目使用。token获取位置为全局管理中心-Runner-注册令牌。
Group Runners，组Runner，仅能被某个组中的任意项目使用。token获取位置为项目群组-CICD-Runner-注册令牌。
Specific Runners，特定Runner，仅能被指定的项目使用。token获取位置为项目-设置-CICD-Runner-注册令牌。

本文中使用Specific Runners，我们为项目申请特定Runner，如下图：

创建项目Runner

Gitlab CI/CD入门（一）Python项目的CI演示
2. 选择Linux平台，tags自己填写，点击Create Runner按钮

3. Runner创建完毕，可获取url和token

4. 在本地电脑上，注册Runner：gitlab-runner register --url https://gitlab.com --token glrt-xxx，token为第3步中的token。
Gitlab CI/CD入门（一）Python项目的CI演示
5. 查看Runner及运行Runner：

6. 至此，项目中的Runner已配置完毕，我们可以运行CI/CD流水线了。

.gitlab-ci.yml

在一个项目中，流水线文件通常是放在.gitlab-ci.yml文件中，该文件采用YAML格式书写。
在编写.gitlab-ci.yml文件前，我们需了解几个基本概念。

流水线（Pipeline）：流水线由.gitlab-ci.yml文件定义，它是一系列作业的组装。这些作业按照一个顺序运行，行程一条流水线。触发流水线的操作可以是代码推送、创建tag、合并请求，以及定时触发。
阶段（Stages）：流程组成流水线，主要用于给作业分组。阶段会由上到下按顺序执行。
作业（Job）：作业组成阶段，是最基础的执行单元。同一个阶段的作业是并行运行的。

以下是一个测试流水线，它包含3个阶段：install，build，deploy，顺序执行，每个阶段都有各自的作业。当代码提交至主分支时，便会触发流水线。

stages:
  - install
  - build
  - deploy

install_job:
  stage: install
  script:
    - echo "hello install"

build_job:
  stage: build
  script:
    - echo "hello build"

deploy_job:
  stage: deploy
  script:
    - echo "hello deploy"

Gitlab CI/CD入门（一）Python项目的CI演示
我们查看deploy_job的运行结果：

接下来，我们对本项目进行流水线配置，如下：

stages:
  - build
  - deploy

build-job:
  stage: build
  script:
    - echo `date`
    - echo "Hello, $GITLAB_USER_LOGIN!"
    - echo "This job deploys something from the $CI_COMMIT_BRANCH branch."

deploy-job:
  image: docker
  # necessary for my macbook
  variables:
    DOCKER_TLS_CERTDIR: ""
    DOCKER_HOST: "tcp://docker:2375"
  services:
      - docker:dind
  # necessary for my macbook
  stage: deploy
  script:
    - docker build -t flask_blue_print:$CI_COMMIT_SHORT_SHA .
    - docker run -d -p 5005:5000 --name flask_demo flask_blue_print:$CI_COMMIT_SHORT_SHA
    - docker ps

该流水线的阶段为：build和deploy，build阶段中的build-job进行简单测试，deploy阶段中的deploy-job使用Docker进行部署。
Gitlab CI/CD入门（一）Python项目的CI演示

流水线采用Docker部署，执行成功，但本地电脑的Docker服务并没有运行该服务，原因为Gitlab与Gitlab-Runner不在一个环境中。

总结

本文主要介绍了CI/CD的基本概念以及Gitlab CI/CD的简单使用。有了Gitlab CI/CD，我们就可以保证项目代码质量（需代码测试），并且方便、高效地进行代码更新，持续集成和持续部署，对于我们提高工作效率有很大改善。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-498659.html

参考文献

gitlab-ci的简易入门—基于python项目的CI演示：https://mp.weixin.qq.com/s/aQmdusndVdxHo1rrj7eg1w
docker部署gitlab CI/CD （二）终篇：部署gitlab runner和添加gitlab-ci.yml文件终极踩坑版：https://www.cnblogs.com/gaoxiong666/p/17336256.html
Gitlab CI/CD 简单介绍：https://blog.csdn.net/wangjiang_qianmo/article/details/122867335
Gitlab官方网站：https://docs.gitlab.com/ee/ci/
Gitlab CI/CD从入门到实战，庞梦臣著，人民邮电出版社，2023-04-01

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