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持续集成指南:GitHubAction 自动构建+部署AspNetCore项目

curl -o actions-runner-osx-arm64-2.311.0.tar.gz

1前言

之前研究了使用 GitHub Action 自动构建和发布 nuget 包:开发现代化的.NetCore控制台程序:(4)使用GithubAction自动构建以及发布nuget包

现在更进一步,使用 GitHub Action 在其提供的 runner 里构建 docker 镜像,之后提交到阿里云镜像私有仓库,再在本地的 runner 将镜像 pull 下来运行。

本文以 AIHub 项目为例。

AIHub 是一个集成多种模型的AI平台,提供了大模型、计算机视觉、自然语言处理等多种功能,基于 AspNetCore + Blazor Server 技术开发。

2准备 Dockerfile

首先准备好构建镜像的 Dockerfile

一般来说使用 dotnet cli 创建项目的时候可以自动生成这个 Dockerfile

没有的话可以参考我这个

  1. FROM mcr.microsoft.com/dotnet/aspnet:7.0 AS base
  2. WORKDIR /app
  3. EXPOSE 80
  4. EXPOSE 443
  5. FROM mcr.microsoft.com/dotnet/sdk:7.0 AS build
  6. WORKDIR /src
  7. COPY ["AIHub.Blazor/AIHub.Blazor.csproj""AIHub.Blazor/"]
  8. RUN dotnet restore "AIHub.Blazor/AIHub.Blazor.csproj"
  9. COPY . .
  10. WORKDIR "/src/AIHub.Blazor"
  11. RUN dotnet build "AIHub.Blazor.csproj" -c Release -o /app/build
  12. FROM build AS publish
  13. RUN dotnet publish "AIHub.Blazor.csproj" -c Release -o /app/publish /p:UseAppHost=false
  14. FROM base AS final
  15. WORKDIR /app
  16. COPY --from=publish /app/publish .
  17. ENTRYPOINT ["dotnet""AIHub.Blazor.dll"]

可以先在本地试一下 build 有没有问题

docker build .

一切正常可以进入下一步

3创建私有镜像仓库

可以自行搭建,也可以使用云服务产品,我这里使用阿里云的「容器镜像服务 ACR」,个人版是免费的。

创建一个镜像仓库,代码源选择「本地仓库」,可以通过命令行推送镜像到镜像仓库。

PS: 我看里面还有 GitHub 仓库作为代码源,不过我还没测试。

创建之后有个操作指南,这不是很重要,我们只需要关注用户名和密码就行。

用于登录的用户名为阿里云账号全名,密码为开通服务时设置的密码。

可以在访问凭证页面修改凭证密码。

OK,这些信息保存好,接下来需要用到。

本文使用的仓库地址是: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/deali/aihub-test

4配置 GitHub Action Secret

将阿里云仓库的地址、用户名、密码等信息配置到 Action Secret 中

这里我设置的名字是

  • ALIYUN_DOCKER_REPO

  • ALIYUN_USERNAME

  • ALIYUN_PWD

5构建镜像

编写 GitHub workflow 配置,细节不再赘述,不清楚的同学可以参考这篇文章: 开发现代化的.NetCore控制台程序:(4)使用GithubAction自动构建以及发布nuget包

GitHub 提供的 workflow

这是 GitHub 提供的,我没有使用这个方案,有兴趣的同学可以自行尝试一下。

  1. # 此工作流使用未经 GitHub 认证的操作。
  2. # 它们由第三方提供,并受
  3. # 单独的服务条款、隐私政策和支持
  4. # 文档。
  5. # GitHub 建议将操作固定到提交 SHA。
  6. # 若要获取较新版本,需要更新 SHA。
  7. # 还可以引用标记或分支,但该操作可能会更改而不发出警告。
  8. name: Publish Docker image
  9. on:
  10.   release:
  11.     types: [published]
  12. jobs:
  13.   push_to_registry:
  14.     name: Push Docker image to Docker Hub
  15.     runs-on: ubuntu-latest
  16.     steps:
  17.       - name: Check out the repo
  18.         uses: actions/checkout@v4
  19.       
  20.       - name: Log in to Docker Hub
  21.         uses: docker/login-action@f4ef78c080cd8ba55a85445d5b36e214a81df20a
  22.         with:
  23.           username: ${{ secrets.DOCKER_USERNAME }}
  24.           password: ${{ secrets.DOCKER_PASSWORD }}
  25.       
  26.       - name: Extract metadata (tags, labels) for Docker
  27.         id: meta
  28.         uses: docker/metadata-action@9ec57ed1fcdbf14dcef7dfbe97b2010124a938b7
  29.         with:
  30.           images: my-docker-hub-namespace/my-docker-hub-repository
  31.       
  32.       - name: Build and push Docker image
  33.         uses: docker/build-push-action@3b5e8027fcad23fda98b2e3ac259d8d67585f671
  34.         with:
  35.           context: .
  36.           file: ./Dockerfile
  37.           push: true
  38.           tags: ${{ steps.meta.outputs.tags }}
  39.           labels: ${{ steps.meta.outputs.labels }}

简单版 workflow

这是我自己写的 workflow 比 GitHub 提供的例子简单一些

  1. name: Docker Image CI
  2. run-name: ${{ github.actor }} is building a image
  3. on: [push]
  4. jobs:
  5.   build:
  6.     runs-on: ubuntu-latest
  7.     steps:
  8.     - uses: actions/checkout@v3
  9.     - name: Build the Docker image
  10.       run: docker build . --file ./next-antd/AIHub.Blazor/Dockerfile --tag ${{ secrets.ALIYUN_DOCKER_REPO }}:${{ github.run_id }}
  11.     - name: Login to aliyun docker repository
  12.       run: docker login -u ${{ secrets.ALIYUN_USERNAME }} -p ${{ secrets.ALIYUN_PWD }} ${{ secrets.ALIYUN_DOCKER_REPO }}
  13.     - name: Push image to aliyun docker repository
  14.       run: docker push ${{ secrets.ALIYUN_DOCKER_REPO }}:${{ github.run_id }}

这个 build 步骤,在 GitHub 托管的 runner 上构建 docker 镜像,并且推送到私有镜像仓库。

镜像的 tag 版本,我使用了 run_id 这个环境变量,代表本次构建任务的唯一ID,例如 1658821493

也可以使用 ${{ github.sha }} 代表这次的 commit sha ,但我觉得太长了就没有使用

GITHUB_SHA: 触发工作流的提交 SHA。 此提交 SHA 的值取决于触发工作流程的事件。 有关详细信息,请参阅“触发工作流的事件”。 例如,ffac537e6cbbf934b08745a378932722df287a53

PS:官方提供的例子使用的是 $(date +%s) 时间戳,但我还没探索出在环境变量里拼接字符串的方法。

6搭建本地 runner

镜像构建完事了,还得在本地的服务器上跑。

很简单,就是把镜像 pull 下来,然后 docker compose up 就行,现在我们把这一步也加入到 workflow 里。

添加 runner

访问这个页面: https://github.com/star-plan/aihub/settings/actions/runners

点击 New self-hosted runner 按钮

选择对应的系统和架构,然后根据里面的命令来就完事了。

本文选择的是 Linux - x64 的方案

GitHub 提供的命令是这样(这里只是给出例子,实际要以自己的项目配置页面为准)

  1. # Create a folder
  2. $ mkdir actions-runner && cd actions-runner# Download the latest runner package
  3. $ curl -o actions-runner-linux-x64-2.311.0.tar.gz -L https://github.com/actions/runner/releases/download/v2.311.0/actions-runner-linux-x64-2.311.0.tar.gz# Optional: Validate the hash

其中下载这一步可能会遇到问题,因为某些莫名其妙的原因,GitHub 访问不了,这时候需要使用 proxychains 工具,请自行搜索 + 配置。

PS:好家伙,这个 runner 居然有 180M

接着运行命令 runner

./config.sh --url [REPO_URL] --token [TOKEN]
  • 提示输入 runner group 名称,默认即可

  • 提示需要输入 runner 名字,我输入了个 aihub

  • 接着还可以输入 label 啥的,根据需求来就行

配置搞定之后就启动 runner

./run.sh

安装服务

./run.sh 启动的 runner 并不稳定,退出登录之后就无了,就算使用 & 或者 Ctrl+Z 切换到后台执行,也不是那么稳定。

GitHub runner 可以作为 Linux 服务运行,使用也很简单。

先关掉正在运行的 runner

  1. ps aux | grep run.sh
  2. # 找到 pid 之后 kill 掉
  3. kill -9 pid

安装服务

sudo ./svc.sh install

启动服务

sudo ./svc.sh start

更多操作请查看第四条参考资料。

查看 runner 列表

在 GitHub 页面上查看当前运行的 runner

地址: https://github.com/star-plan/aihub/settings/actions/runners

可以看到已经有一个叫 aihub 的 runner 了

e4fd4240d97276be200a12624389400f.png

runner 网络代理

这波我只能说 GitHub 太贴心了!他已经考虑到了不能上 GitHub 的情况,他真的,我哭死

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