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。

开源 CI/CD 构建框架 Tekton 的深入剖析

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:

- 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:

|            |

    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/pi … ns.md

* 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:

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:

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。

- 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,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。

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 集群安装 Tekton: https://github.com/tektoncd/pi … ll.md

创建一个 SAE 应用: https://help.aliyun.com/docume … .html

2、定义一个 Git 资源

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/docume … .html

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

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

kubectl apply -f source-2-service-taskrun.yaml

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6、查看日志

kubectl logs build-deploy-sae-pod-85xdk step-build-and-deploy

构建日志:

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部署日志:

[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:九辩,阿里巴巴高级开发工程师,负责阿里云EDAS(企业分布式应用服务)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。

原文链接: https://mp.weixin.qq.com/s/p2mBQJFk9cCxlcIcI9w1cg

原文 

http://dockone.io/article/10131

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