基于 Kubesphere 流水线的 GitOps 最佳实践

基于 Kubesphere 流水线的 GitOps 最佳实践

背景

​​Kubesphere 3.3.0​​​ 集成了 ​​ArgoCD​​​，但与笔者目前使用的 K8S 版本不兼容。再者，目前 ​​Kubesphere​​ 中持续集成和流水线打通还是不太友好，也缺少文档说明（可能是笔者没有找到）。

目前遇到最主要的问题就是流水线制作完成的镜像如何更新到 Git 仓库，然后触发 Application 的同步。

基于上述问题，目前有两种方法：

ArgoCD 官方的​​argocd-image-updater​​（根据镜像仓库的镜像 Tag 变化，完成服务镜像更新）Kubesphere 提供了一个​​ks app update 工具​​（支持 Kubesphere v3.3.0 中 Application，不支持原生 ArgoCD Application）

为此笔者基于 Kubesphere v3.1.1 的流水线，根据笔者的场景，实现了 GitOps 的服务发布流程，作此记录，暂且称之为最佳实践。

目标

基于 Kubesphere 的流水线：

自动创建服务部署清单自动创建服务 pipeline提交到服务部署清单仓库流水线风格统一通过服务流水线发布版本之后在一段时间内可以回滚实现 GitOps 方式管理服务部署清单和流水线清单，做到版本控制

设计

GitLab 项目规划

服务源代码和部署清单仓库分离，方便做权限管理；模板仓库 argocd-gitops-templates 是单独的 GitLab 仓库；每个 DevOps 项目对应一个 GitLab 仓库。（仓库名称为​​argocd-gitops-{devops 项目名}​​）；所有 GitLab 仓库都放在同一个 GitLab Group 下；每个仓库中包含了服务不同环境的清单，如：uat 和 prod；一个服务包含一个 pipeline Application 和服务部署清单 Application。服务部署清单通过 Application CR 管理；服务 pipeline 清单通过 pipeline Application CR 管理。

模板仓库目录结构

​​argocd-gitops-templates​​项目存储了生成服务流水线和部署清单、argocd Application 的模板。

.|-- app-manifests-templates| |-- go| | |-- base| | | |-- deployment.yaml| | | |-- kustomization.yaml| | | `-- service.yaml| | |-- canary| | | |-- deployment_overlay.yaml| | | |-- kustomization.yaml| | | `-- service_overlay.yaml| | |-- ga| | | `-- kustomization.yaml| | |-- kustomization.yaml| ||-- application-templates| |-- README.md| |-- application-pipeline.yaml| `-- application.yaml|-- pipeline-templates| `-- pipeline| `-- ks-pipeline-jenkinsfile.yaml|-- top-pipeline| |-- README.md| |-- dev| | |-- application.yaml| | |-- only-test-deploy-by-argo-top-pipeline.jenkinsfile| | `-- pipeline| | `-- deploy-by-argo-top-pipeline.yaml| |-- prod| | |-- application.yaml| | |-- only-test-deploy-by-argo-top-pipeline.jenkinsfile| | `-- pipeline| | `-- deploy-by-argo-top-pipeline.yaml

app-manifests-templates：包含 go、java、nodejs 的服务部署清单模板，使用 overlay 的方式 和 base 文件夹中的配置进行合并（利用 kustomize 工具实现），生成最终的部署清单。application-templates：包含服务 argocd Application，服务 pipeline argocd Application 清单模板。top-pipeline：包含 dev、prod K8S 集群中的 top pipeline 清单和管理它的 argocd Application。pipeline-templates：包含了服务 pipeline 模板，整体用​​Groovy​​ 语法实现

注意： app-manifests-templates、pipeline-templates、application-templates，在发布 GitOps 服务时，执行 Top pipeline 生成服务 pipeline，会自动拷贝，并根据运行 Top pipeline 时输入的参数生成清单，到服务对应的 GitLab 仓库中。

服务部署清单仓库目录结构

例如：devops1 项目的 GitLab 部署清单仓库目录结构如下：

.|-- README.md`-- appsmanifests |-- kubeinfo-svc1 | |-- prod | | |-- application-pipeline.yaml | | |-- application.yaml | | `-- manifests | | |-- base | | | |-- deployment.yaml | | | |-- kustomization.yaml | | | `-- service.yaml | | |-- canary | | | |-- deployment_overlay.yaml | | | |-- kustomization.yaml | | | `-- service_overlay.yaml | | |-- ga | | | |-- deployment_overlay.yaml | | | `-- kustomization.yaml | | |-- kustomization.yaml | | |-- pipeline | | | `-- ks-pipeline-jenkinsfile.yaml | `-- uat | |-- application-pipeline.yaml | |-- application.yaml | `-- manifests | |-- base | | |-- deployment.yaml | | |-- kustomization.yaml | | `-- service.yaml | |-- canary | | |-- deployment_overlay.yaml | | |-- kustomization.yaml | | `-- service_overlay.yaml | |-- ga | | |-- deployment_overlay.yaml | | `-- kustomization.yaml | |-- kustomization.yaml | |-- pipeline | | `-- ks-pipeline-jenkinsfile.yaml

服务清单在​​appsmanifests/{服务名}​​文件夹下。每个服务根据环境（用 top pipeline 创建服务流水线的时候需要选择）又划分为不同的文件夹。每个环境文件夹下有两个 Application 清单，分别去管理 manifests 中的部署清单和 pipeline 清单。canary、ga 文件夹根据 STAGE_LEVEL（用 top pipeline 创建服务流水线的时候需要选择）的值会自动在 kustomization.yaml 中进行管理。

注意： 目前只提供最基本的部署清单：如果需要 Configmaps、Secrets、Ingress、增加环境变量、label 等，需要手动增加或修改。具体可以参考下面的实践说明文档：

Top Pipeline 流程

Top Pipeline 用来自动化创建 GitOps 仓库，生成服务部署清单、pipeline CR 清单、Application CR 清单，将清单提交到 GitLab 仓库，并将 Application 创建到 K8S 集群中。整体用 ​​Groovy​​ 语法实现。

黄色部分为需要人为干预的，绿色为自动执行的。

每个服务的发布，流水线都隶属于一个 DevOps 项目下，如果这个 DevOps 项目不存在，则需要手动新建。

检查 GitLab 中是否存在该 DevOps 项目的仓库，不存在会自动新建仓库；自动克隆 模板仓库，生成服务部署清单、pipeline CR 清单、两个 Application CR 清单，提交到 GitLab自动执行​​kubectl apply -f {两个 application yaml}​​创建 argocd Application CR；

服务 Pipeline 发布版本流程

细节解析

Application 怎么创建？

通过 kubectl 命令行直接创建到 ArgoCD 所在 K8S 集群。

每个服务对应几个 Application？

一个服务对应 2 个 Application，一个管理 pipeline CR，另一个管理 deployment 等部署清单。

流水线上编译的镜像 Tag 如何提交到 Git？

用 Git 命令行实现。

一个 DevOps 项目下的多个 Pipeline 同时运行，一定程度可能会提交失败。比如： B 克隆代码到本地，此时 A 提交一次，B 提交时就失败，需要重新 pull 后再提交。所以需要加重试机制，失败重新 pull。

容易提交冲突，所以需要先 pull 再 push，并增加失败之后重试

CI 更新镜像 Tag 到 GitLab 后，如何触发 CD 同步？

开启自动同步后，默认是 3~4 分钟 sync，时间较长。如何及时触发 CD 同步？

集成 argocd 命令行工具到 Agent 镜像中，新建一个 gitops 账号，并通过 RBAC 控制该账号的权限。

执行 argocd sync 命令也可能失败，需要加失败之后重试

具体请参看：​​​ArgoCD 用户管理、RBAC 控制、命令行登录、App 同步​​

Agent 镜像制作

kubesphere/builder-base:v3.2.2 镜像中包含了 kustomize 和 Git，更新镜像 Tag 时，用 base-3.2.2 作为 Pipeline Agent。

并将 argocd 命令行集成到上面镜像中，生成新的镜像： harbor.kubeinfo-/library/kubesphere/builder-base:v3.2.2-argocd

如何回滚

回滚的时候，通过 git revert 命令回退某一次提交。

跨集群发布服务

没有启用 DevOps 系统的 K8S 集群中，不存在 pipeline CRD。

所以 pipeline 用单独的 Application 管理，其中的 destination cluster 只能为 ArgoCD 所在的集群。

只要加入到了 argocd 中的 k8s 集群（即使没有被 Kubesphere 纳管），都可以走这一套 GitOps 流程，将服务部署到这个 k8s 集群中。

清单管理

目前采用 Kustomize，kustomize 利用 overlay 机制覆盖某些配置，虽然在可定制化方面不如 helm，如：不支持模板语法和变量，但 helm 对于笔者来说太重。目前的场景采用 Kustomize，基本可以满足需求。

kustomize 命令行用于更新 kustomization.yaml 中镜像 Tag，以及校验语法是否正确，避免语法不正确提交。

kustomize edit set image kubeinfo-svc=harbor-kubeinfo-/argocd/kubeinfo-svc:${DOCKER_TAG}

kustomize 已经在上面的 Agent 镜像中包含。

实例数如何适配 HPA 自动伸缩

注释掉 deployment 中的​​spec.replicas​​，argocd 将不管理 deployment 的实例数。

在 Kubesphere 中修改了清单，argocd 会还原吗？

argocd Application 中有个 ​​selfHeal​​ 配置，表示：指定当仅在目标 Kubernetes 集群中更改资源且未检测到 git 更改时(默认为 false) ，是否应执行部分应用程序同步。

所以当 K8S 资源对象被修改时，Git 中清单没变化的情况下，不需要自愈修复，argocd 不会做还原；

但下一次流水线发布版本时，Git 上的清单会发生变化，此时 K8S 资源会被还原。

凭证统一

用 top pipeline 生成的流水线，有统一的格式，所以凭证必须统一。

DevOps 项目有很多，维护凭证成本很高。如何统一、自动化创建管理？如：harbor、argocd 的 gitops 账户、GitLab 的账号凭证。

通过 kubed + kyverno 实现：在 kubesphere-devops-system 下创建的源 secret，将会自动同步到所有 devops project 下。

参考：​​​如何跨命名空间共享 Secret 和 ConfigMap？Kubesphere 凭证如何同步？​​

展望

引入了 GitOps，发现要做的东西更多了，但也确实带来很多好处。本文旨在记录分享笔者的 GitOps 落地经验，有些方案细节可能只适用于笔者当前的场景，笔者也处于摸索阶段。欢迎大佬们拍砖。

同时也期待 ​​Kubesphere​​​ 服务的发布可以和流水线一条龙创建，将 ​​GitOps​​​ 做的更易用，而不用在​​项目​​​和​​DevOps项目​​之间切换；同时将灰度发布集成到流水线、可以回滚。

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