k8s中 jenkins推荐的组件安装不上 jenkins+k8s+docker

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智能开发者 2024-04-11 22:06:35

文章标签 docker 自动化 kubernetes jenkins Docker 文章分类 运维

前言：该系列文章，围绕持续集成：Jenkins+Docker+K8S相关组件，实现自动化管理源码编译、打包、镜像构建、部署等操作；本篇文章主要描述流水线集成K8S用法。

k8s中 jenkins推荐的组件安装不上 jenkins+k8s+docker_docker

一、背景描述

分布式服务的部署是一个复杂的流程，当容器应用存在几十甚至上百的时候，用手动的方式部署显然难度过高，借助Kubernetes容器编排引擎，可以快速的实现自动部署，扩展，升级等一系列复杂步骤。

二、流程设计

在之前的篇幅中，已经描述了流水线的方式进行源码编译Jar包，并构建成Docker镜像的过程，接下来在K8S平台上部署Docker容器，这样整个自动化的流程就基本完善了：

k8s中 jenkins推荐的组件安装不上 jenkins+k8s+docker_docker_02

核心步骤：

创建yaml文件类型资源管理脚本；
执行已部署资源的删除；
根据脚本创建新的资源服务；

该流程衔接在Docker镜像构建成功之后，可以先在本地pull镜像，也可以直接从远程仓库实时获取镜像。

三、实现过程

1、插件安装

Jenkins集成K8S的插件：Kubernetes plugin。

2、部署脚本

关于K8S部署docker镜像的脚本语法，在K8S基础模块中有详细描述，创建脚本文件的语法在docker流水线模块中同样适用：

environment {
        k8s_directory = 'k8s-deploy'
    }

        // K8S部署Docker镜像
        stage('K8Sdeploy') {
            steps {
                sh '''
                rm -rf ${k8s_directory}
                mkdir -p ${k8s_directory}
                cd ${k8s_directory}
cat>k8s-app.yaml<<EOF
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: k8s-app-deployment
  labels:
    app: k8s-app
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: k8s-app
  template:
    metadata:
      labels:
        app: k8s-app
    spec:
      containers:
      - name: k8s-app
        image: cicada-image/doc-line-app:latest
        imagePullPolicy: Never
        ports: 
        - containerPort: 8079
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: k8s-app-service
  labels:
    app: k8s-app
spec:
  type: NodePort
  ports: 
    - port: 8080
      targetPort: 8079
  selector:
    app: k8s-app
EOF
                cat k8s-app.yaml
                echo "create k8s-app.yaml success"

                echo "base Yaml file deploy k8s resource"
                ls
                
                sleep 10
                set +e
                kubectl delete -f k8s-app.yaml
                
                sleep 10
                set -e
                kubectl create -f k8s-app.yaml
                '''
            }
        }
    }

脚本说明：