what & why

Compose 項目是 Docker 官方的開源項目，負責實現對 Docker 容器集群的快速編排。使用前面介紹的Dockerfile我們很容易定義一個單獨的應用容器。然而在日常開發工作中，經常會碰到需要多個容器相互配合來完成某項任務的情況。例如要實現一個 Web 項目，除了 Web 服務容器本身，往往還需要再加上後端的數據庫服務容器；再比如在分佈式應用一般包含若干個服務，每個服務一般都會部署多個實例。如果每個服務都要手動啟停，那麼效率之低、維護量之大可想而知。這時候就需要一個工具能夠管理一組相關聯的的應用容器，這就是Docker Compose。
Compose有2個重要的概念

• 項目（Project）：由一組關聯的應用容器組成的一個完整業務單元，在 docker-compose.yml 文件中定義。
• 服務（Service）：一個應用的容器，實際上可以包括若干運行相同鏡像的容器實例。

docker compose 安裝與卸載

安裝

二進制包在線安裝

curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/1.25.0/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` -o /usr/local/bin/docker-compose 

sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

這個方法現在基本行不通，下載太慢了，不推薦使用。

二進制包離線安裝

從https://github.com/docker/compose/releases/download/1.25.0/docker-compose-Linux-x86_64下載對應的安裝包，比如我下載了Linux-x86_64的。

將下載好的安裝包剪切到/usr/local/bin/docker-compose目錄下
mv /app/download/docker-compose-Linux-x86_64 /usr/local/bin/docker-compose

添加執行權限
sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

pip安裝

• 先安裝好pip工具

#安裝依賴 
yum -y install epel-release 
#安裝PIP 
yum -y install python-pip 
#升級PIP 
pip install --upgrade pip

• 驗證pip 版本

[root@tymonitor bin]# pip --version
pip 8.1.2 from /usr/lib/python2.7/site-packages (python 2.7)

• 安裝docker compose
  pip install -U docker-compose==1.25.0

• 驗證docker compose版本

[root@tymonitor bin]# docker-compose --version
docker-compose version 1.25.0, build b42d419

安裝補全插件

curl -L https://raw.githubusercontent.com/docker/compose/1.25.0/contrib/completion/bash/docker-compose > /etc/bash_completion.d/docker-compose

卸載

二進制卸載

rm /usr/local/bin/docker-compose

pip卸載

pip uninstall docker-compose

docker compose 重要命令

命令選項

• -f, –file FILE 指定使用的 Compose 模板文件，默認為 docker-compose.yml，可以多次指定。
• -p, –project-name NAME 指定項目名稱，默認將使用所在目錄名稱作為項目名。
• –x-networking 使用 Docker 的可拔插網絡後端特性
• –x-network-driver DRIVER 指定網絡後端的驅動，默認為 bridge
• –verbose 輸出更多調試信息。
• -v, –version 打印版本並退出。

常用&重要命令

• config
  驗證 Compose 文件格式是否正確，若正確則显示配置，若格式錯誤显示錯誤原因。
  如：docker-compose -f skywalking.yml config
  此命令不會執行真正的操作，而是显示 docker-compose 程序解析到的配置文件內容：

• images
  列出 Compose 文件中包含的鏡像。如docker-compose -f skywalking.yml images

• ps
  列出項目中目前的所有容器。如docker-compose -f skywalking.yml ps

• build
  構建（重新構建）項目中的服務容器。如：docker-compose -f skywalking.yml build，一般搭配自定義鏡像，比如編寫的Dockfile，功能類似於docker build .

• up
  該命令十分強大（重點掌握），它將嘗試自動完成包括構建鏡像，（重新）創建服務，啟動服務，並關聯服務相關容器的一系列操作。如docker-compose -f skywalking.yml up。默認情況，docker-compose up 啟動的容器都在前台，控制台將會同時打印所有容器的輸出信息，可以很方便進行調試。

  如果使用docker-compose up -d將會在後台啟動並運行所有的容器。一般推薦生產環境下使用該選項。
  默認情況，如果服務容器已經存在，docker-compose up 將會嘗試停止容器，然後重新創建（保持使用 volumes-from 掛載的卷），以保證新啟動的服務匹配 docker-compose.yml 文件的最新內容。如果用戶不希望容器被停止並重新創建，可以使用 docker-compose up --no-recreate。這樣將只會啟動處於停止狀態的容器，而忽略已經運行的服務。如果用戶只想重新部署某個服務，可以使用 docker-compose up --no-deps -d <SERVICE_NAME> 來重新創建服務並後台停止舊服務，啟動新服務，並不會影響到其所依賴的服務。此命令有如下選項：
  ①：-d 在後台運行服務容器。
  ②：--no-color 不使用顏色來區分不同的服務的控制台輸出。
  ③：--no-deps 不啟動服務所鏈接的容器。
  ④：--force-recreate 強制重新創建容器，不能與 –no-recreate 同時使用。
  ⑤：--no-recreate 如果容器已經存在了，則不重新創建，不能與 –force-recreate 同時使用。
  ⑥：--no-build 不自動構建缺失的服務鏡像。
  ⑦：-t, --timeout TIMEOUT 停止容器時候的超時（默認為 10 秒）。

• down
  此命令停止用up命令所啟動的容器並移除網絡，如docker-compose -f skywalking.yml down

• stop
  格式為 docker-compose stop [options] [SERVICE...]
  停止已經處於運行狀態的容器，但不刪除它。通過 docker-compose start 可以再次啟動這些容器，如果不指定service則默認停止所有的容器。如docker-compose -f skywalking.yml stop elasticsearch
  選項：
  -t, --timeout TIMEOUT 停止容器時候的超時（默認為 10 秒）。

• start
  啟動已經存在的服務容器。用法跟上面的stop剛好相反,如docker-compose -f skywalking.yml start elasticsearch

• restart
  重啟項目中的服務。用法跟上面的stop,start一樣

• logs
  格式為docker-compose logs [options] [SERVICE...]
  查看服務容器的輸出。默認情況下，docker-compose 將對不同的服務輸出使用不同的顏色來區分。可以通過 –no-color 來關閉顏色。該命令在調試問題的時候十分有用。如docker-compose -f skywalking.yml logs 查看整體的日誌，docker-compose -f skywalking.yml logs elasticsearch 查看單獨容器的日誌

docker compose 模板文件

模板文件是使用 Compose 的核心，涉及到的指令關鍵字也比較多。本文主要列出幾個常見&重要的指令，其他指令大家可以自行百度。
默認的模板文件名稱為 docker-compose.yml，格式為 YAML 格式。

version: '3'
services:
  elasticsearch:
    image: elasticsearch:6.8.5
    container_name: elasticsearch
    restart: always
    volumes:
      - /app/skywalking/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data:rw
      - /app/skywalking/elasticsearch/conf/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml
      - /app/skywalking/elasticsearch/conf/jvm.options:/usr/share/elasticsearch/config/jvm.options
      - /app/skywalking/elasticsearch/logs:/usr/share/elasticsearch/logs:rw
    environment:
      - TZ=Asia/Shanghai
      - xpack.monitoring.enabled=false
      - xpack.watcher.enabled=false
    ports:
      - "9200:9200"
      - "9300:9300"

注意每個服務都必須通過 image 指令指定鏡像或 build 指令（需要 Dockerfile）等來自動構建生成鏡像。如果使用 build 指令，在 Dockerfile 中設置的選項(例如：CMD, EXPOSE, VOLUME, ENV 等) 將會自動被獲取，無需在 docker-compose.yml 中重複設置。

常用&重要命令

• images
  指定為鏡像名稱或鏡像 ID。如果鏡像在本地不存在，Compose 將會嘗試拉取這個鏡像。

image: apache/skywalking-oap-server:6.5.0
image: apache/skywalking-ui:6.5.0

• ports
  暴露端口信息。
  使用宿主端口：容器端口 (HOST:CONTAINER) 格式，或者僅僅指定容器的端口（宿主將會隨機選擇端口）都可以，端口字符串都使用引號包括起來的字符串格式。

ports: 
    - "3000" 
    - "8080:8080" 
    - "127.0.0.1:8001:8001"

• volumes
  數據卷所掛載路徑設置。可以設置為宿主機路徑(HOST:CONTAINER)或者數據卷名稱(VOLUME:CONTAINER)，並且可以設置訪問模式 （HOST:CONTAINER:ro）。

volumes:
      - /app/skywalking/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data:rw
      - conf/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml

version: "3"
services:
  my_src:
    image: mysql:8.0
    volumes:
      - mysql_data:/var/lib/mysql
volumes:
  mysql_data:

• ulimits
  指定容器的 ulimits 限制值。
  例如，指定最大進程數為 65535，指定文件句柄數為 20000（軟限制，應用可以隨時修改，不能超過硬限制） 和 40000（系統硬限制，只能 root 用戶提高）。

ulimits:
   nproc: 65535
   nofile:
     soft: 20000
     hard: 40000

• depends_on
  解決容器的依賴、啟動先後的問題。以下例子中會先啟動 redis mysql 再啟動 web

version: '3'
services:
  web:
    build: .
    depends_on:
      - db
      - redis     
  redis:
    image: redis    
  db:
    image: mysql

• environment
  設置環境變量。你可以使用數組或字典兩種格式。

environment:
      SW_STORAGE: elasticsearch
      SW_STORAGE_ES_CLUSTER_NODES: elasticsearch:9200
      
environment:
      - SW_STORAGE= elasticsearch
      - SW_STORAGE_ES_CLUSTER_NODES=elasticsearch:9200

• restart
  指定容器退出后的重啟策略為始終重啟。該命令對保持服務始終運行十分有效，在生產環境中推薦配置為 always 或者 unless-stopped。
  restart: always

docker-compose 實戰

首先我需要推薦兩件事：

• 配置docker加速鏡像
  創建或修改/etc/docker/daemon.json

sudo mkdir -p /etc/docker
sudo tee /etc/docker/daemon.json <<-'EOF'
{
    "registry-mirrors": [
        "https://hub-mirror.c.163.com",
        "https://mirror.ccs.tencentyun.com",
        "https://reg-mirror.qiniu.co"
    ]
}
EOF
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker

• 給你的ide工具裝上docker插件

本次實戰我們以docker-compose部署skywalking為例。編寫skywalking.yml，內容如下。

version: '3.3'
services:
  elasticsearch:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:6.8.5
    container_name: elasticsearch
    restart: always
    ports:
      - 9200:9200
      - 9300:9300
    environment:
      discovery.type: single-node
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
  oap:
    image: skywalking/oap
    container_name: oap
    depends_on:
      - elasticsearch
    links:
      - elasticsearch
    restart: always
    ports:
      - 11800:11800
      - 12800:12800
    environment:
      SW_STORAGE: elasticsearch
      SW_STORAGE_ES_CLUSTER_NODES: elasticsearch:9200
  ui:
    image: skywalking/ui
    container_name: ui
    depends_on:
      - oap
    links:
      - oap
    restart: always
    ports:
      - 8080:8080
    environment:
      SW_OAP_ADDRESS: oap:12800

部署完成后將其上傳至服務器，執行docker-compose -f /app/skywalking.yml up -d即可。

個人公眾號：JAVA日知錄 ,

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  本文講解如何使用C#調用只有.h頭文件的c++類的虛函數（非實例函數，因為非虛函數不存在於虛函數表，無法通過類對象偏移計算地址，除非用export導出，而gcc默認是全部導出實例函數，這也是為什麼msvc需要.lib，如果你不清楚但希望了解，可以選擇找我擺龍門陣），並以COM組件的c#直接調用（不需要引用生成introp.dll）舉例。

  我們都知道，C#支持調用非託管函數，使用P/Inovke即可方便實現，例如下面的代碼

[DllImport("msvcrt", EntryPoint = "memcpy", CallingConvention = CallingConvention.Cdecl)]
public static extern void memcpy(IntPtr dest, IntPtr src, int count);

不過使用DllImport只能調用某個DLL中標記為導出的函數，我們可以使用一些工具查看函數導出，如下圖

一般會導出的函數，都是c語言格式的。

  C++類因為有多態，所以內存中維護了一個虛函數表，如果我們知道了某個C++類的內存地址，也有它的頭文件，那麼我們就能自己算出想要調用的某個函數的內存地址從而直接call，下面是一個簡單示例

#include <iostream>

class A_A_A {
public:
    virtual void hello() {
        std::cout << "hello from A\n";
    };
};

//typedef void (*HelloMethod)(void*);

int main()
{
    A_A_A* a = new A_A_A();
    a->hello();

    //HelloMethod helloMthd = *(HelloMethod *)*(void**)a;
    
    //helloMthd(a);
    (*(void(**)(void*))*(void**)a)(a);

    int c;
    std::cin >> c;
}

（上文中將第23行註釋掉，然後將其他註釋行打開也是一樣的效果，可能更便於閱讀）
從代碼中大家很容易看出，c++的類的內存結構是一個虛函數表二級指針（數組，多重繼承時可能有多個），每個虛函數表又是一個函數二級指針（數組，多少個虛函數就有多少個指針）。上文中我們假使只知道a是一個類對象，它的第一個虛函數是void (*) (void)類型的，那麼我們可以直接call它的函數。

  接下來開始騷操作，我們嘗試用c#來調用一個c++的虛函數，首先寫一個c++的dll，並且我們提供一個c格式的導出函數用於提供一個new出的對象（畢竟c++的new操作符很複雜，而且實際中我們經常是可以拿到這個new出來的對象，後面的com組件調用部分我會詳細說明），像下面這樣

dll.h

class DummyClass {
private:
    virtual void sayHello();
};

dll.cpp

#include "dll.h"
#include <stdio.h>

void DummyClass::sayHello() {
    printf("Hello World\n");
}

extern "C" __declspec(dllexport) DummyClass* __stdcall newObj() {
    return new DummyClass();
}

我們編譯出的dll長這樣

讓我們編寫使用C#來調用sayHello

using System;
using System.Runtime.InteropServices;

namespace ConsoleApp2
{
    class Program
    {
        [DllImport("Dll1", EntryPoint = "newObj")]
        static extern IntPtr CreateObject();

        [UnmanagedFunctionPointer(CallingConvention.ThisCall)]
        delegate void voidMethod1(IntPtr thisPtr);

        static void Main(string[] args)
        {
            IntPtr dummyClass = CreateObject();
            IntPtr vfptr = Marshal.ReadIntPtr(dummyClass);
            IntPtr funcPtr = Marshal.ReadIntPtr(vfptr);
            voidMethod1 voidMethod = (voidMethod1)Marshal.GetDelegateForFunctionPointer(funcPtr, typeof(voidMethod1));
            voidMethod(dummyClass);

            Console.ReadKey();
        }
    }
}

（因為調用的是c++的函數，所以this指針是第一個參數，當然，不同調用約定時它入棧方式和順序不一樣）
下面有一種另外的寫法

using System;
using System.Reflection;
using System.Reflection.Emit;
using System.Runtime.InteropServices;

namespace ConsoleApp2
{
    class Program
    {
        [DllImport("Dll1", EntryPoint = "newObj")]
        static extern IntPtr CreateObject();

        //[UnmanagedFunctionPointer(CallingConvention.ThisCall)]
        //delegate void voidMethod1(IntPtr thisPtr);

        static void Main(string[] args)
        {
            IntPtr dummyClass = CreateObject();
            IntPtr vfptr = Marshal.ReadIntPtr(dummyClass);
            IntPtr funcPtr = Marshal.ReadIntPtr(vfptr);
            /*voidMethod1 voidMethod = (voidMethod1)Marshal.GetDelegateForFunctionPointer(funcPtr, typeof(voidMethod1));
            voidMethod(dummyClass);*/

            AssemblyName MyAssemblyName = new AssemblyName();
            MyAssemblyName.Name = "DummyAssembly";
            AssemblyBuilder MyAssemblyBuilder = AppDomain.CurrentDomain.DefineDynamicAssembly(MyAssemblyName, AssemblyBuilderAccess.Run);
            ModuleBuilder MyModuleBuilder = MyAssemblyBuilder.DefineDynamicModule("DummyModule");
            MethodBuilder MyMethodBuilder = MyModuleBuilder.DefineGlobalMethod("DummyFunc", MethodAttributes.Public | MethodAttributes.Static, typeof(void), new Type[] { typeof(int) });
            ILGenerator IL = MyMethodBuilder.GetILGenerator();

            IL.Emit(OpCodes.Ldarg, 0);
            IL.Emit(OpCodes.Ldc_I4, funcPtr.ToInt32());

            IL.EmitCalli(OpCodes.Calli, CallingConvention.ThisCall, typeof(void), new Type[] { typeof(int) });
            IL.Emit(OpCodes.Ret);

            MyModuleBuilder.CreateGlobalFunctions();

            MethodInfo MyMethodInfo = MyModuleBuilder.GetMethod("DummyFunc");

            MyMethodInfo.Invoke(null, new object[] { dummyClass.ToInt32() });

            Console.ReadKey();
        }
    }
}

上文中的方法雖然複雜了一點，但……就是沒什麼用。不用懷疑！

文章寫到這裏，可能有童鞋就要發問了。你說這麼多，tmd到底有啥用？那接下來，我舉一個栗子，activex組件的直接調用！
以前，我們調用activex組件需要做很多複雜的事情，首先需要使用命令行調用regsvr32將dll註冊到系統，然後回到vs去引用com組件是吧

  仔細想想，需要嗎？並不需要，因為兩個原因：

• COM組件規定DLL需要給出一個DllGetClassObject函數，它就可以為我們在DLL內部new一個所需對象
• COM組件返回的對象其實就是一個只有虛函數的C++類對象（COM組件規定屬性和事件用getter/setter方式實現）
• COM組件其實不需要用戶手動註冊，執行regsvr32會操作註冊表，而且32位/64位會混淆，其實regsvr32隻是調用了DLL導出函數DllRegisterServer，而這個函數的實現一般只是把自己註冊到註冊表中，這一步可有可無（特別是對於我們已經知道某個activex的dll存在路徑且它能提供的服務時，如果你非要註冊，使用p/invoke調用該dll的DllRegisterServer函數是一樣的效果）

因此，假如我們有一個activex控件（例如vlc），我們希望把它嵌入我們程序中，我們先看看常規的做法（本文沒有討論帶窗體的vlc，因為窗體這塊兒又複雜一些），直接貼圖：

看起來很簡單，但當我們需要打包給客戶使用時就很麻煩，涉及到嵌入vlc的安裝程序。而當我們會動態內存調用之後，就可以不註冊而使用vlc的功能，我先貼出代碼：

using System;
using System.Runtime.InteropServices;

namespace ConsoleApp3
{
    class Program
    {
        [DllImport("kernel32")]
        static extern IntPtr LoadLibraryEx(string path, IntPtr hFile, int dwFlags);
        [DllImport("kernel32")]
        static extern IntPtr GetProcAddress(IntPtr dll, string func);

        delegate int DllGetClassObject(Guid clsid, Guid iid, ref IntPtr ppv);

        delegate int CreateInstance(IntPtr _thisPtr, IntPtr unkown, Guid iid, ref IntPtr ppv);

        delegate int getVersionInfo(IntPtr _thisPtr, [MarshalAs(UnmanagedType.BStr)] out string bstr);

        static void Main(string[] args)
        {
            IntPtr dll = LoadLibraryEx(@"D:\Program Files\VideoLAN\VLC\axvlc.dll", default, 8);
            IntPtr func = GetProcAddress(dll, "DllGetClassObject");
            DllGetClassObject dllGetClassObject = (DllGetClassObject)Marshal.GetDelegateForFunctionPointer(func, typeof(DllGetClassObject));

            Guid vlc = new Guid("2d719729-5333-406c-bf12-8de787fd65e3");
            Guid clsid = new Guid("9be31822-fdad-461b-ad51-be1d1c159921");
            Guid iidClassFactory = new Guid("00000001-0000-0000-c000-000000000046");
            IntPtr objClassFactory = default;
            dllGetClassObject(clsid, iidClassFactory, ref objClassFactory);
            CreateInstance createInstance = (CreateInstance)Marshal.GetDelegateForFunctionPointer(Marshal.ReadIntPtr(Marshal.ReadIntPtr(objClassFactory) + IntPtr.Size * 3), typeof(CreateInstance));
            IntPtr obj = default;
            createInstance(objClassFactory, default, vlc, ref obj);
            getVersionInfo getVersion = (getVersionInfo)Marshal.GetDelegateForFunctionPointer(Marshal.ReadIntPtr(Marshal.ReadIntPtr(obj) + IntPtr.Size * 18), typeof(getVersionInfo));
            string versionInfo;
            getVersion(obj, out versionInfo);

            Console.ReadKey();
        }
    }
}

  上文中的代碼有幾處可能大家不容易懂，特別是指針偏移量的運算，這裏面有比較複雜的地方，文章篇幅有限，下來咱們細細研究。

  從11年下半年開始學習編程到現在已經很久了，有時候會覺得沒什麼奔頭。其實人生，無外乎兩件事，愛情和青春，我希望大家能有抓住的，就不要放手。兩年前，我為了要和一個女孩子多說幾句話，給人家講COM組件，其實我連c++有虛函數表都不知道，時至今日，我已經失去了她。今後怕是一直會任由靈魂遊盪，半夢半醒，即是人生。

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0.前言
　　前段時間，考慮到要練習部署一套CI/CD的系統。一開始考慮到Jenkins，隨着這两天的了解，發現最新版的GitLab已經提供有CI/CD集成了。所以本次博客，乾脆一步到位，直接用GitLab裏面的CI/CD模塊。Jenkins可能需要更高級的應用場合。經過測試GitLab自帶的功能完全符合我的需求。

1. 安裝GitLab和GitLab-CI(gitlab-runner)
　　英語比較好的，可以直接看官方文檔。https://docs.gitlab.com/omnibus/docker/#install-gitlab-using-docker-compose https://docs.gitlab.com/ee/ci/quick_start/README.html
　　下面提供我使用的 docker-compose.yml

 1 version: '3'
 2 services:
 3     gitlab:
 4         image: twang2218/gitlab-ce-zh:latest
 5         #image: gitlab/gitlab-ce:rc
 6         restart: always
 7         hostname: '172.16.23.203'
 8         environment:
 9             GITLAB_OMNIBUS_CONFIG: |
10                 external_url 'http://172.16.23.203:8929'
11                 gitlab_rails["time_zone"] = "Asia/Shanghai"
12         ports:
13             - 8929:8929
14             - 1080:80
15             - 1443:443
16             - 1022:22
17         volumes:
18             - /root/workspace/docker/gitlab/1/config:/etc/gitlab
19             - /root/workspace/docker/gitlab/1/logs:/var/log/gitlab
20             - /root/workspace/docker/gitlab/1/data:/var/opt/gitlab
21     gitlab-runner:
22         image: gitlab/gitlab-runner:latest
23         restart: always
24         volumes:
25             - /root/workspace/docker/gitlab/2/config:/etc/gitlab-runner
26             - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock

　　執行docker-compose up -d 就運行起來，幾點需要說明的
　　　　1. gitlab的image，可以選擇中文版或者英文版
　　　　2. hostname 這裏指定本機IP地址
　　　　3. gitlab環境變量，external_url表示提供訪問的IP和端口，時區配置上海
　　　　4. 端口映射，默認是80端口，由於我上面配置了8929，所以映射8929到Host主機
　　　　5. volumes 配置持久化數據
　　　　6. 這裏的/var/run/docker.sock 要映射到主機，因為會用到主機的一些資源，同時還會在docker裏面安裝docker
　　下面是運行效果，第一次運行會比較久，因為要拉取鏡像和初始化GitLab

2. 登錄使用GitLab
　　首次登錄，設置密碼。 登錄默認用戶名是root
　　利用模版，新建一個Spring項目

　　利用IDE，或者其他工具，或者直接在GitLab修改代碼

3. 配置CI/CD，把機器（gitlab-runner）註冊到GitLab中
　　可以在項目配置CI/CD機器，也可以在個人所有項目下配置，也可以由管理員配置所有項目下CI/CD機器。原理和流程都是一樣的，只是比Jenkins更加細粒度控制而已。

　　進入gitlab-runner的Docker，執行初始化命令 gitlab-ci-multi-runner register，完整命令如下：

1 sudo docker exec -it gitlab-runner gitlab-ci-multi-runner register

　　需要錄入的信息，安裝上圖進行，填寫，後續還可以修改。

　　如果需要修改，可以修改之前volumes配置的路徑下, config/config.toml

 1 concurrent = 1
 2 check_interval = 0
 3 
 4 [session_server]
 5   session_timeout = 1800
 6 
 7 [[runners]]
 8   name = "myRunner"
 9   url = "http://172.16.23.203:8929/"
10   token = "96beefdaa54832b0c8369ffa3811c9"
11   executor = "docker"
12   [runners.custom_build_dir]
13   [runners.docker]
14     tls_verify = false
15     image = "docker:latest"
16     privileged = true
17     disable_entrypoint_overwrite = false
18     oom_kill_disable = false
19     disable_cache = false
20     volumes = ["/cache", "/root/.m2:/root/.m2", "/var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock"]
21     shm_size = 0
22   [runners.cache]
23     [runners.cache.s3]
24     [runners.cache.gcs]

　　上面這個是配置文件，裏面有幾個注意點
　　　　1. privileged 這裏要配置 true，因為要在docker裏面安裝docker
　　　　2. /root/.m2 這個是配置maven的倉庫使用宿主主機的緩存，這樣就不用每次CI都要下載依賴
　　　　3. /var/run/docker.sock 這個也要配置，在構建dockerfile的時候會用到
　　還有一個需要配置的就是，這個Runner需要設置tag，這個是標識Runner的名稱。在.gitlab-ci.yml中會用到

4. 配置CI/CD
　　默認GitLab是啟用該功能的，根目錄配置新增 .gitlab-ci.yml 文件，然後每次git push，都會觸發CI持續集成。當然可以在yml配置，在主線master觸發。
　　來個簡單的配置，測試一下

 1 image: maven:3-jdk-8
 2 cache:
 3     paths:
 4         - .m2/repository
 5 test:
 6     stage: test
 7     script:
 8         - mvn package
 9     tags:
10         - tag

　　上面這個配置，寫到.gitlab-ci.yml然後提交到repo，我們提交該文件到gitlab對應項目上去。

1 git add .gitlab-ci.yml
2 git commit -m "Add .gitlab-ci.yml"
3 git push origin master

　　如果嫌慢，pom.xml 可以換個阿里源

 1         <repository>
 2             <id>maven-ali</id>
 3             <url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/</url>
 4             <releases>
 5                 <enabled>true</enabled>
 6             </releases>
 7             <snapshots>
 8                 <enabled>true</enabled>
 9                 <updatePolicy>always</updatePolicy>
10                 <checksumPolicy>fail</checksumPolicy>
11             </snapshots>
12         </repository>

　　一提交，就會觸發自動構建

　　可以看到整個構建過程，如果出現錯誤，也是到這個日誌裏面排查問題。

5. 測試、打包、發布
　　這一步，我們實現一個簡單的測試、打包、發布
5.1 增加 Dockerfile

1 FROM openjdk:8-jdk-alpine
2 VOLUME /tmp
3 COPY  target/demo-0.0.1-SNAPSHOT.jar app.jar
4 ENV PORT 5000
5 EXPOSE $PORT
6 ENTRYPOINT ["java","-Djava.security.egd=file:/dev/./urandom","-Dserver.port=${PORT}","-jar","/app.jar"]

5.2 修改 .gitlab-ci.yml

 1 image: maven:3-jdk-8
 2 
 3 variables:
 4     DOCKER_TAG: test/demo-spring:0.1
 5 
 6 cache:
 7     paths:
 8         - .m2/repository
 9 
10 stages:
11     - test
12     - package
13     - deploy
14 
15 test:
16     stage: test
17     tags:
18         - tag
19     script:
20         - mvn test
21 
22 package:
23     stage: package
24     tags:
25         - tag
26     script:
27         - mvn clean package -Dmaven.test.skip=true
28     artifacts:
29         paths:
30             - target/*.jar
31 
32 deploy:
33     image: docker:latest
34     stage: deploy
35     services:
36         - docker:dind
37     tags:
38         - tag
39     script:
40         - docker version 
41         - docker build -t $DOCKER_TAG .
42         - docker rm -f test || true
43         - docker run -d --name test -p 5000:5000 $DOCKER_TAG

　　那個artifacts.paths 配置，提交target目錄下的文件到下一個流水線，因為不同流水線，由於是基於Docker，所以每一步都是隔離的。同時，上傳的附件還可以在構建成功后，在流水線pipelines界面進行下載。每一步的image都是可以指定的，那個tags也是可以指定的。可以提交到不同的機器進行構建。
　　上面一共就三步流程，先test（測試），然後package（打包編譯），最後deploy（發布測試）。前兩個比較好理解，就是maven的基本命令。最後那個deploy就是利用docker裏面的docker來進行打包成docker，然後運行起來，作為測試發布。
　　更新代碼.gitlab-ci.yml，然後提交，觸發持續集成。

　　查看構建日誌

　　查看宿主機鏡像和運行狀態

　　查看瀏覽器，已經發布到測試環境了

5.3 釘釘通知

 1 image: maven:3-jdk-8
 2 
 3 variables:
 4     DOCKER_TAG: test/demo-spring:0.1
 5 
 6 cache:
 7     paths:
 8         - .m2/repository
 9 
10 stages:
11     - test
12     - package
13     - deploy
14     - notify
15 
16 test:
17     stage: test
18     tags:
19         - tag
20     script:
21         - mvn test
22 
23 package:
24     stage: package
25     tags:
26         - tag
27     script:
28         - mvn clean package -Dmaven.test.skip=true
29     artifacts:
30         paths:
31             - target/*.jar
32 
33 deploy:
34     image: docker:latest
35     stage: deploy
36     services:
37         - docker:dind
38     tags:
39         - tag
40     script:
41         - docker version 
42         - docker build -t $DOCKER_TAG .
43         - docker rm -f test || true
44         - docker run -d --name test -p 5000:5000 $DOCKER_TAG
45 
46 notify:
47     image: appropriate/curl:latest
48     stage: notify
49     tags:
50         - tag
51     script: "curl 'https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=d6c15304c1***************************************' -H 'Content-Type: application/json' -d '{\"msgtype\": \"text\", \"text\": {\"content\": \"功能已更新部署至測試環境\"}}' "

　　有了這個通知，就可以做很多事情了，寫個腳本，封裝成一個Docker 鏡像，可以發送釘釘，發送郵件，可以對接到第三方系統等。

　　更多高級應用，如集成之前了解的Harbor，Rancher。使整個系統更加強大，更加智能化。

參考資料
　　
　　
　　
　　
　　

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volumes

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