云原生 | 下一代CI/CD工具，Tekton牛刀小试自动化流水线_tekton工具

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云原生 | 下一代CI/CD工具，Tekton牛刀小试自动化流水线本文主要讲解了Tekton中Task、Taskrun、Pipeline、Pipelinerun以及Triggers触发器等对象的简单示例样式，帮助各位看友可以快速入门学习及上手Tekton这款云原生的CI/CD工具，让各位运维人减少工作时间https://mp.weixin.qq.com/s/TMYdGw4A4G-3zDYzmFWrrw

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目录:

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0x02 简单使用

1.tekton 最小单位 Task 任务创建运行

描述: Task在API中表示为一种Task对象，它定义了一系列按顺序运行的步骤，以执行Task所需的逻辑。每个Task都作为一个pod在Kubernetes集群上运行，每个步骤都在自己的容器中运行。

Step 1.创建一个最简单的Task资源清单, 执行输出一段字符串。

# create a Task
tee Hello-World-Task.yaml <<'EOF'
apiVersion: tekton.dev/v1beta1
kind: Task
metadata:
  name: hello
spec:
  steps:
    - name: echo
      image: alpine:3.18
      script: |
        #!/bin/sh
        echo "Hello World, Tekton!" 
EOF
 
 
# create a TaskRun
tee Hello-World-TaskRun.yaml <<'EOF'
apiVersion: tekton.dev/v1beta1
kind: TaskRun
metadata:
  name: hello-task-run
spec:
  taskRef:
    name: hello
EOF

Step 2.创建运行Task 并查看运行的 TaskRun 任务。

# 部署 Task & TaskRun
kubectl apply --filename Hello-World-Task.yaml
  # task.tekton.dev/hello createdkubectl apply --filename Hello-World-TaskRun.yaml 
  # taskrun.tekton.dev/hello-task-run created
 
 
# 查看部署的 TaskRun 任务与Pod
kubectl get taskrun hello-task-run
  # NAME             SUCCEEDED   REASON      STARTTIME   COMPLETIONTIME
  # hello-task-run   True        Succeeded   118s        12s
kubectl get pod hello-task-run-pod
  # NAME                 READY   STATUS      RESTARTS   AGE
  # hello-task-run-pod   0/1     Completed   0          2m28s

Step 3.查看Task任务运行的结果

kubectl logs --selector=tekton.dev/taskRun=hello-task-run
  # Hello World, Tekton!

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2.使用pipeline流水线调用带有参数的Task任务

描述: 此小节作者创建并运行第一个 Tekton 管道，可以预定义参数。

Step 1.创建一个名为user的 Task 任务，根据参数输出一段字符串，需要注意的是在没有设置默认值时必须传入指定的参数值。

tee User-Task.yaml <<'EOF'
apiVersion: tekton.dev/v1beta1
kind: Task
metadata:
  name: user
spec:
  params:
  - name: username
    type: string
  - name: url
    type: string
  steps:
    - name: hi
      image: ubuntu
      script: |
        #!/bin/bash
        echo "Hi, $(params.username)!"
        echo "Blog: $(params.url)"
EOF

Step 2.创建一个名为hello-user的 Pipeline 以及运行 PipelineRun 流水线资源清单。

# Tekton-Pipeline
tee Tekton-Pipeline.yaml <<'EOF'
apiVersion: tekton.dev/v1beta1
kind: Pipeline
metadata:
  name: hello-user
spec:
  params:
  - name: username
    type: string
  - name: url
    type: string
  tasks:
    - name: hello
      taskRef:
        name: hello
    - name: user
      runAfter:
        - hello
      taskRef:
        name: user
      params:
      - name: username
        value: $(params.username)
      - name: url
        value: $(params.url)
EOF
 
 
# Tekton-PipelineRun : 传入预定义的参数值并调用执行 pipeline。
tee Tekton-PipelineRun.yaml <<'EOF'
apiVersion: tekton.dev/v1beta1
kind: PipelineRun
metadata:
  name: hello-user-run
spec:
  pipelineRef:
    name: hello-user
  params:
  - name: username
    value: "Tekton"
  - name: url
    value: "https://blog.weiyigeek.top"
EOF

Step 3.依次部署Task、Pipeline以及PipelineRun。

kubectl apply -f User-Task.yaml
  # task.tekton.dev/user created
 
 
kubectl apply -f Tekton-Pipeline.yaml 
  # pipeline.tekton.dev/hello-user created
 
 
kubectl apply -f Tekton-PipelineRun.yaml
  # pipelinerun.tekton.dev/hello-user-run created

Step 4.查看部署运行结果。

kubectl get pipelines hello-user
  # NAME         AGE
  # hello-user   81s
 
 
kubectl get pipelineruns hello-user-run
  # NAME             SUCCEEDED   REASON      STARTTIME   COMPLETIONTIME
  # hello-user-run   True        Succeeded   37s         11s
  
kubectl get pod -l tekton.dev/pipelineRun=hello-user-run     
  # NAME                      READY    STATUS      RESTARTS   AGE
  # hello-user-run-hello-pod   0/1     Completed      0          59s
  # hello-user-run-user-pod    0/1     Completed       0          55s
 
 
kubectl logs -l tekton.dev/pipelineRun=hello-user-run
  # Hello World, Tekton!
  # Hi, Tekton!
  # Blog: https://blog.weiyigeek.top

Step 5.我们也可以使用前面安装的tkn命令tkn pipelinerun logs hello-user-run -f -n default，来查看创建的pipelinerun执行结果。

Step 6.除此之外，我们也可以使用前面安装的Tekton Dashboard的UI界面查看运行情况。

---

3.使用Triggers触发器来调用流水线从而带有参数的Task任务

描述: 此处小节将快速演示triggers触发器创建及其使用，在前面编写的 Task 与 Pipelines 下进行。

Step 1.首先创建一个 TriggerTemplate 以及 TriggerBinding 对象.

# Create a TriggerTemplate
tee Tekton-TriggerTemplate.yaml <<'EOF'
apiVersion: triggers.tekton.dev/v1beta1
kind: TriggerTemplate
metadata:
  name: hello-user-template
spec:
  params:
  - name: username
    default: "WeiyiGeek"
  - name: url
    default: "https://www.weiyigeek.top"
  resourcetemplates:
  - apiVersion: tekton.dev/v1beta1
    kind: PipelineRun
    metadata:
      generateName: hello-user-run-
    spec:
      pipelineRef:
        name: hello-user
      params:
      - name: username
        value: $(tt.params.username)
      - name: url
        value: $(tt.params.url)
EOF
 
 
# Create a TriggerBinding 
tee Tekton-TriggerBinding.yaml <<'EOF'
apiVersion: triggers.tekton.dev/v1beta1
kind: TriggerBinding
metadata:
  name: hello-user-binding
spec: 
  params:
  - name: username
    value: $(body.username)
  - name: url
    value: $(body.url)
EOF

Step 2.然后再创建 EventListener RABC 以及 EventListener （事件监听器）

# Create an EventListener RABC
tee Tekton-Trigger-Rabc.yaml <<'EOF'
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: tekton-robot
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: RoleBinding
metadata:
  name: triggers-example-eventlistener-binding
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: tekton-robot
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: tekton-triggers-eventlistener-roles
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: triggers-example-eventlistener-clusterbinding
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: tekton-robot
  namespace: default
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: tekton-triggers-eventlistener-clusterroles
EOF
 
 
#  Create an EventListener
tee Tekton-Trigger-EventListener.yaml <<'EOF'
apiVersion: triggers.tekton.dev/v1beta1
kind: EventListener
metadata:
  name: hello-user-listener
spec:
  serviceAccountName: tekton-robot
  triggers:
    - name: hello-trigger 
      bindings:
      - ref: hello-user-binding
      template:
        ref: hello-user-template
EOF

Step 3.将上述资源清单配置到Kubernetes集群中

kubectl apply -f Tekton-TriggerTemplate.yaml
  # triggertemplate.triggers.tekton.dev/hello-user-template created
 
 
kubectl apply -f Tekton-TriggerBinding.yaml
  # triggerbinding.triggers.tekton.dev/hello-user-binding created
 
 
kubectl apply -f Tekton-Trigger-Rabc.yaml
  # serviceaccount/tekton-robot created
  # rolebinding.rbac.authorization.k8s.io/triggers-example-eventlistener-binding created
  # clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/triggers-example-eventlistener-clusterbinding created
  
kubectl apply -f Tekton-Trigger-EventListener.yaml
  # eventlistener.triggers.tekton.dev/hello-user-listener created

Step 4.验证触发器部署情况

# 查看创建的 triggertemplates,triggerbindings,eventliste 等资源
kubectl get triggertemplates,triggerbindings,eventliste
 
 
# 事件触发地址
eventlistener.triggers.tekton.dev/hello-user-listener  
http://el-hello-user-listener.default.svc.cluster.test:8080

Step 5.管理与验证触发器是否能触发Pipeline流水线的执行, 此处我直接使用SVC服务名进行演示请求，在实际场景中你可能需要使用ingress进行暴露。

# 查看 K8S 集群的DNS
$ kubectl get svc -n kube-system
  NAME             TYPE        CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP   PORT(S)                  AGE
  kube-dns         ClusterIP   10.96.0.10      <none>        53/UDP,53/TCP,9153/TCP   405d
 
 
# 设置集群DNS的地址到主机resolv.conf文件中
vim /etc/resolv.conf
 
 
# 验证解析
ping el-hello-user-listener.default.svc.cluster.test
 
 
# 使用 curl 模拟请求触发，注意传递的参数哟。
curl -v \
   -H 'content-Type: application/json' \
   -d '{"username": "Tekton","url": "https://www.weiyigeek.top"}' \
   http://el-hello-user-listener.default.svc.cluster.test:8080

执行结果: {"eventListener":"hello-user-listener","namespace":"default","eventListenerUID":"6a6f31ab-47c7-4ef0-9d78-46450fbbc334","eventID":"7accd3ec-21b6-4d38-a164-145a84a3347e"}

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Step 6.最后验证是否触发绑定的流水线的执行，此时检查PipelineRun日志该名称是自动生成的，每次运行都添加一个后缀，在本例中为hello-user-run-s29pd。

kubectl get pipelineruns -l triggers.tekton.dev/eventlistener=hello-user-listener
  # NAME                   SUCCEEDED   REASON      STARTTIME   COMPLETIONTIME
  # hello-user-run         True        Succeeded   142m        142m
  # hello-user-run-s29pd   True        Succeeded   4m44s       118s
 
 
# 再使用tkn命令中指定PiepelineRun名称查看对应日志
tkn pipelinerun logs hello-user-run-s29pd -f
  [hello : echo] Hello World, Tekton!
  
  [user : hi] Hi, Tekton!
  [user : hi] Blog: https://www.weiyigeek.top

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4.使用dashboard来创建运行 TaskRuns 与 PipelineRuns 触发任务执行

描述: 此处简单使用 tekton-dashboard 界面来创建运行 TaskRuns 与 PipelineRuns 示例，值得注意的是tekton-dashboard 不支持Task任务以及Pipeline对象创建，所以你需要提前在K8S中执行创建。

Step 1.首先，我们需要在集群中使用kubectl命令来创建Tekton的最小单元Task资源清单, 此处模拟拉取作者的主页HTML源码。

tee Git-Task.yaml <<'EOF'
apiVersion: tekton.dev/v1beta1
kind: Task
metadata:
  name: git
spec:
  params:
  - name: project-name
    type: string
  - name: project-url
    type: string
  steps:
    - name: git
      image: bitnami/git:2.41.0
      script: |
        #!/usr/bin/env bash
        echo -e "Hello, Tekton Dashboard Test!\nAuthor:WeiyiGeek"
        echo "Project Name：$(params.project-name)"
        echo "Project Url：$(params.project-url)"
        pwd && git version && cd /tmp
        git clone $(params.project-url)
        cd ./$(params.project-name) && pwd && ls
EOF
 
 
# 部署该Task
kubectl apply -f Git-Task.yaml
  # task.tekton.dev/git created

Step 2.访问tekton-dashboard 界面创建 TaskRuns，点击 Tekton 资源 -> TaskRuns -> 创建名为 git-task -> 选择参数配置 或者YAML方式配置 (此处我将Yaml配置贴上)

apiVersion: tekton.dev/v1beta1
kind: TaskRun
metadata:
  name: git-task
  namespace: default
  labels:
    action: git
spec:
  taskRef:
    name: git
    kind: Task
  params:
    - name: project-name
      value: weiyigeek
    - name: project-url
      value: https://gitee.com/WeiyiGeek/weiyigeek.git
  serviceAccountName: default

Step 3.点击创建的git-task查看此Task运行结果

Step 4.前面完成TaskRun对象的创建执行，此处将演示PipelineRuns对象创建和触发执行，同样的你需要在K8S集群先执行部署。

tee Git-Pipeline.yaml <<'EOF'
apiVersion: tekton.dev/v1beta1
kind: Pipeline
metadata:
  name: git
spec:
  params:
  - name: project-name
    type: string
  - name: project-url
    type: string
  tasks:
    - name: git
      taskRef:
        name: git
      params:
      - name: project-name
        value: $(params.project-name)
      - name: project-url
        value: $(params.project-url)
EOF
 
 
kubectl apply -f Git-Pipeline.yaml 
  # pipeline.tekton.dev/git created

Step 5.点击，如上所创建 pipelineRuns -> 选择参数或者YAML方式配置, 此处我传递了存放我的主页的代码仓库信息。

apiVersion: tekton.dev/v1beta1
kind: PipelineRun
metadata:
  name: git-pipeline-run
  namespace: default
  labels:
    action: git
spec:
  pipelineRef:
    name: git
  params:
    - name: project-name
      value: weiyigeek
    - name: project-url
      value: https://gitee.com/WeiyiGeek/weiyigeek.git
  timeouts:
    pipeline: git
    tasks: git

亲，文章就要看完了，不关注一下【全栈工程师修炼指南】吗？

Step 6.然后点击创建的 git-pipeline-run 流水线任务查看其运行的结果。

温馨提示：更多的发现、搜索和共享可重复使用的任务和管道，可以参考官方提供的类似于Hub的地址 https://hub.tekton.dev/ , 作为新手应该多多学习。

至此，在Tekton-Dashboar中创建执行 TaskRuns 以及 PipelineRuns 对象演示完毕。

本文至此完毕，更多技术文章，尽情等待下篇好文！

原文地址: https://blog.weiyigeek.top/2023/7-22-768.html

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