AzureDevOps中Dapr项目自动部署流程实践

注：本文中主要讨论 .NET6.0项目在 k8s 中运行的 Dapr 的持续集成流程, 但实际上不是Dapr的项目部署到K8s也是相同流程，只是k8s的yaml配置文件有所不同

流程选择

基于 Dapr 的项目持续集成包含以下流程

1. 编译并打包项目
2. 构建 Dockerfile,并推送镜像push image至私有仓库
3. 准备 k8s 部署的配置文件
4. 通过 kubectl 部署镜像至 k8s 中

这里面有多种方案

-	Pipeline的操作	Publish的操作	优点	缺点
1. 直接BuildImage并发布	1. 直接使用 Docker Build Image 2. push image 3.复制Yaml至Artifacts	K8s 直接发布 对应版本的yaml + 指定Image	直接,操作简单	1. 产生大量不必要的Image 2.持续集成消耗时间较长3.每次持续集成都有Image产生
2. Publish时再进行Build	1. 仅 dotnet publish zip	1. Build Image / Push Image （可选 ）2. K8S 部署+指定Image	单次部署减慢，多次增快	部署过程会比直接接取镜像慢
3. 仅发布 Zip，并Build一个使用Volume的专署镜像	仅 dotnet publish zip	使用编译好的镜像修改Volume参数	快	跨环境部署时会导致对于文件系统依赖过重

鉴于以上优缺点，最终我选择了第二种折衷方案，这种方案既不影响持续集成的速度，也不会产生过多的镜像，只是在部署时会产生多余的镜像构建时间。

项目结构

• 每个要发布的API的 project 文件夹中增加以下文件
  • dapr.yaml
  • Dockerfile

dapr.yaml

kind: DeploymentapiVersion: apps/v1metadata:  name: demo  namespace: dapr-api  labels:    app: .api    service: demospec:  replicas: 1  selector:    matchLabels:      service: demo  template:    metadata:      labels:        app: .api        service: demo      annotations:        dapr.io/enabled: "true"        dapr.io/app-id: "demo-api"        dapr.io/app-port: "80"        dapr.io/log-as-json: "true"    spec:      containers:        - name: demo-api          image: 仓库地址/镜像名:220310.13          ports:            - name: http              containerPort: 80              protocol: TCP          imagePullPolicy: IfNotPresent---kind: ServiceapiVersion: v1metadata:  name: demo-api  namespace: dapr-api  labels:    app: .api    service: demospec:  type: NodePort  selector:    service: demo  ports:  - protocol: TCP    port: 80    targetPort: 80    nodePort: 30004

Dockerfile

FROM mcr.microsoft.com/dotnet/aspnet:6.0 AS finalWORKDIR /appEXPOSE 80COPY ["./projectfolder", "/app"]ENTRYPOINT ["dotnet", "projectdll.dll"]

这两个文件需要每个项目不同，后面在编译和部署流程中会用到。

Pipelines 持续集成的配置文件

trigger:  batch: truepool:  name: Defaultname: $(Date:yy)$(Date:MM)$(Date:dd)$(Rev:.r)variables:    BuildConfiguration: 'Release'steps:- task: UseDotNet@2  displayName: 'Check and Install .NET SDK 6.0'  inputs:    version: '6.0.x'    includePreviewVersions: false- task: DotNetCoreCLI@2  displayName: 'Publish to zip'  inputs:    command: publish    publishWebProjects: false    projects: './src/projectfolder/project.csproj'    arguments: '--configuration $(BuildConfiguration) --output $(build.artifactstagingdirectory) -v n'    zipAfterPublish: false    workingDirectory: '$(Build.SourcesDirectory)/src'## 复制上文中的两个文件到 Artifact- task: CopyFiles@2  displayName: 'Copy dapr.yaml to: $(build.artifactstagingdirectory)'  inputs:    SourceFolder: './src/${{ parameters.project }}/'    Contents: |      Dockerfile      dapr.yaml    TargetFolder: '$(build.artifactstagingdirectory)'- task: PublishBuildArtifacts@1  displayName: 'Publish Artifact'  inputs:    PathtoPublish: '$(build.artifactstagingdirectory)'

Release 发布流程配置文件

发布流程新建两个作业

作业1 Build Image

variables:  image: '自定义镜像名'steps:- task: Docker@2  displayName: buildAndPush  inputs:    containerRegistry: harbor    repository: '$(image)'    Dockerfile: '$(System.DefaultWorkingDirectory)/_dapr-demo/drop/Dockerfile'    tags: '$(Build.BuildNumber)'

作业2 KubeDeploy

variables:  image: '自定义镜像名,与上文须一致'steps:- task: KubernetesManifest@0  displayName: deploy  inputs:    kubernetesServiceConnection: online    namespace: '$(ns)' ## k8s的部署目标命名空间    strategy: canary ## 灰度部署策略    percentage: 50    manifests: '$(System.DefaultWorkingDirectory)/_dapr-demo/drop/dapr.yaml'    containers: '$(harborUrl)/$(image):$(Build.BuildNumber)'

这样，在首次部署时执行全部管道。

后期回滚版本只，手动执行第二个管理即KubeDeploy即可

其它流程

本流程全部依赖 Azure DevOps 自身的配置，并不依赖 Agent 环境配置，如果依赖 Agent 环境的话有更多做法。