Gitlab
原文发表在我的博客: Level Up
最近离职，一张机票跨越小半个中国，来魔都找了一份喜欢的工作。稳定了就开始继续写东西啦 ?
毕业实习的时候在公司里面积极推 Git，考虑到同事的学习成本，在 和 之间，我选了 Gogs，不为别的，只为原生中文 ?。然后一大段时间，我都是在 Github 和 Gogs 这两个平台进行协作的，Gitlab 的大名也不时的在耳边响起。
现在的公司版本控制用的是 Gitlab，所以借此机会我也简单适应了一下，其实和 Github 差不太多，更多的是 Gitlab 提供了一整套的解决方案，其中就包含了 CI/CD。
我还是比较崇尚那句话的：一切能自动化的工作都应该被自动化掉！
.gitlab-ci.yml
在 Gitlab 官网上有很多关于 gitlab CI 如何搭建的介绍，在此我就不多做介绍了，就是照着代码敲到命令行执行即可，现在要讲的是如何配置一个简单的 Gitlab CI 配置文件。
.gitlab-ci.yml 这个文件即是 Gitlab CI 的配置文件，你需要将这个文件放到你 repo 的根目录即可，然后你每次提交， Gitlab 都会自动地去读取执行该文件的内容，如果你提交了一个新的 .gitlab-ci.yml，那 gitlab CI 会使用你刚提交的那份配置文件进行 CI
下面就贴一份简单的用于部署前端项目的 .gitlab-ci.yml 文件:
# 这个是我现在项目初期使用的一个配置文件# 下面我就开始简单的讲一下各个配置的作用# yml 文件支持注释，像当前文字这样，左侧以 # 号开头即为注释# 下面这个是表示，我们运行 CI 用的镜像是 kkarczmarczyk/node-yarn:latest# 因为我司的 CI 任务是选的在 Docker 上运行，所以每次执行 CI 任务的时候，都会新启动一个 Docker 容器# 然后在容器中依次执行下面的命令# 注意：不同的 stage 执行前，都会将该容器环境设置为初始化时的状态image: kkarczmarczyk/node-yarn:latest# 定义全局的缓存策略，如上所说，每个不同的 stage，CI 都会重新启动一个新的容器，所以我们之前 stage 中的文件都会消失# 那在前端开发中，就意味着每个 stage 都要重新完整装一次 node_modules，这样的时间和网络成本都不低# 所以我们选择将这些文件缓存下来# 但是，缓存也要讲究实效性，例如我在第二次的提交中增加了一个库，那第二次的 CI 就不能再重复使用上一次的 node_modules 缓存了# 在 .gitlab-ci.yml 中，我们通过设置 cache 的 key 来区分不同的缓存cache: # 该 Key 的值为一个系统变量，gitlab 在运行的时候内置了不少的系统变量供使用，下面的配置表示 # 以每次提交的 ref 号为 key 来区分不同缓存，效果就是同一次提交中的所有 stage 用同一份 cache key: ${CI_COMMIT_REF_SLUG}# 定义 stage，stage 可以简单的理解为“步骤”，会顺序执行，如果上一步错了，那不会继续执行下一步# 比如像下面我定义的，第一步先初始化，第二步检查代码规范，第三步进行单元测试，第四步构建，第五步就直接将项目部署到服务器stages: - init - lint - unit_test - build - deploy# 这个是某个任务的名称，你可以随意起名install_packages: # 指定该任务所属的步骤，每到一个步骤，该步骤所对应的所有任务都会并行执行 stage: init # 指定要缓存的文件以及文件夹 cache: # 这个属性是 gitlab 比较新版本里面加的特性，意思是在这一步，我只上传这个缓存，我不会拉取该缓存 policy: push # 指定缓存的内容，在下面我缓存了 node_modules 这个文件夹，你还可以在下面继续添加文件或者文件夹 paths: - node_modules/ # 该任务要运行的脚本，顺序执行 # 都是 bash 命令 # 默认当前目录就是 repo 的根目录 script: # 我先列出所有文件的列表，便于 script 出错后进行调试 - "ls -la" # 设置 yarn 的源，会快一些 - 'yarn config set registry "https://registry.npm.taobao.org"' # 安装所有依赖，也就是 node_modules - "yarn"# 执行完 init 这个 stage（步骤）后，我们的 node_modules 目录就缓存下来了# 然后我们就开始执行代码检查lint_code: # 对应的步骤是代码检查，可以多个任务指向同一个 stage，这些任务将会被并行执行 stage: lint # 定义缓存 cache: # 下面的配置指示，我们当前只拉取缓存，不上传，这样会节省不少时间 policy: pull # 指定要缓存的文件/文件夹 paths: - node_modules/ # 该任务要运行的 bash 脚本 script: - "ls -la" - "yarn lint"# 单元测试unit_test: # 隶属于 单元测试 这个步骤 stage: unit_test # 同 lint_code 任务，拉取缓存，我们就不用再重新下载 node_modules 了 cache: policy: pull paths: - node_modules/ # 执行 bash 命令 script: - "ls -la" - "yarn test:unit"build: stage: build cache: policy: pull paths: - node_modules/ # artifacets 是打包你指定的文件或者文件夹，然后你可以通过 gitlab 的页面进行下载的 artifacts: # artifacets 的名字 name: "dist" # artifacets 的过期时间，因为这些数据都是直接保存在 Gitlab 机器上的，过于久远的资源就可以删除掉了 expire_in: 60 mins # 制定需要打包的目录，这里我把 dist 目录给打包了，准备发布到服务器 paths: - dist/ script: - "ls -la" - "yarn build"# 部署任务deploy: stage: deploy # 该命令指定只有 master 分支才能够执行当前任务 only: - master # 部署脚本，在下面的代码中，我用到了很多类似 ${AMAZON_PEM} 的变量，由于我们的私钥、Ip 都算是不宜公开显示的信息， # 所以我用到了 Gitlab 的变量工具，在 repo 的 Setting > CI/CD > Secret variables 中，这些变量值只有项目管理员才有权限访问 script: - "ls -la" - "ls -Rl dist" - 'echo "${AMAZON_PEM}" > amazon.pem' - "chmod 600 amazon.pem" - "scp -o StrictHostKeyChecking=no -i amazon.pem -r dist/* ${AMAZON_NAME_IP}:/usr/share/nginx/html/" 坑 s
在使用的过程中，还是经历了一些坑的，也记录下来
- 公司的 Gitlab 估计是版本问题，cache 基本是失效的，所以无奈，我直接添加了一个 before_script 来在每个 jobs 执行前都完整安装一次 node_modules
- 将服务器私钥保存到 Gitlab 的 CI 变量中后，本想通过
echo ${AMAZON_PEM} > amazon.pem，把私钥存储为文件使用，结果发现 echo 出来的文本没有了换行，最终解决办法是echo "${AMAZON_PEM}" > amazon.pem（就只需要加两个引号）
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