持续集成

01 继续性能分析简介更好的利用性能，能够提供更好的用户体验，能够升高企业IT老本，能够让零碎更稳固和牢靠。在利用性能分析技术呈现以前，开发人员排查问题只能依赖各种日志和监控，这须要提前在利用代码中埋点，岂但对利用代码侵入性较大且可能因为埋点不全而无奈提供足够信息，诊断问题十分费时，很多时候无奈找出起因。 随着利用性能分析技术呈现，开发人员能够很不便的找出应用程序性能瓶颈（如CPU利用率高、内存占用低等），从而进行优化。但因为晚期利用性能分析技术开销较大，只能在开发环境而不能在生产长时间开启，生产环境出问题时很可能没有被记录下来，开发人员在开发环境模拟和复现问题很艰难，导致解决问题的效率很低，也很有可能无奈解决。 近些年来，性能分析技术继续倒退，性能越来越丰盛，开销也显著改善，达到生产环境继续开启水准，不过离宽泛遍及还存在诸多阻碍。性能分析个别过程有三步：生产环境抓取、保留性能分析文件、性能分析文件可视化。当利用体量较大时，这3个步骤每步都存在着难度，须要解决大量计算、存储、产品设计等多方面问题。 ARMS Continuous Profiler[1]应运而生，由阿里云ARMS（利用实时监控服务[2]）团队和Dragonwell[3]团队联结研发。它基于以后最成熟的性能分析技术，将整个性能分析过程产品化，适宜在生成环境继续开启。与惯例性能分析相比，ARMS Continuous Profiler减少工夫维度，外围性能如下：• 定位任意时刻的性能问题（比方CPU占用高、内存占用高）• 反对两个时段的性能比照，找出利用演进过程中的性能差别• 观测利用的调用栈，以便更好的扫视和了解代码设计 残缺内容请点击下方链接查看： https://developer.aliyun.com/article/1174927?utm_content=g_10... 版权申明：本文内容由阿里云实名注册用户自发奉献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不领有其著作权，亦不承当相应法律责任。具体规定请查看《阿里云开发者社区用户服务协定》和《阿里云开发者社区知识产权爱护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌剽窃的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立即删除涉嫌侵权内容。

新增性能大家心心念念心心念念的缓存性能终于上线了！ 有了缓存之后可能防止反复下载依赖，让节点执行速度变快，上面以maven节点为例，给大家演示一下如何增加缓存 两种形式都是两步走：1、定义缓存 2、在节点中援用缓存并填写缓存目录 情谊提醒：缓存目录很重要，写不对你可能会发现所有白干... 图形化编排 DSL DSL具体应用形式能够参考文档 第一次执行流程须要下载缓存，第二次节点执行速度就会变快很多。快去试试吧！ 性能优化优化慢SQL BUG修复1、已有我的项目增加cron触发器，下次执行工夫展现有误 2、webhook触发器批改为cron触发器时，未革除Trigger中的webhook数据 3、在事务内，@Retryble重试机制触发异样，Transaction rolled back because it has been marked as rollback-only 4、2.6.3版本 icon隐没 5、右侧抽屉点进去后，页面右侧无余白 6、上游节点有雷同ref的输出/输入参数时，上游节点有可能会援用上游节点的输出参数反复登录问题 7、终止流程，无奈删除volume 8、Worker重启之后，如果有运行中的工作，Worker会阻塞，期待工作执行实现，无奈执行新的工作 9、重启worker时，复原中的工作，终止流程时无奈终止 官⽹：https://jianmu.dev代码：https://gitee.com/jianmu-dev文档：https://docs.jianmu.dev示例：https://ci.jianmu.dev

本文转载 CodeSheep。作者受邀加入 Techo Day 腾讯技术开放日线上流动，播种颇丰，有感而发。前言上期 Techo Day 腾讯技术开放日流动讲的是「轻量级工具」，这一期次要讲的是「云原生」。 在所有课题里，集体比较关心的是 CI 设计这个课题——CODING CI 3.0，比传统 CI 好在哪里？ 传统 CI 的问题和痛点CI 的概念CI 全称 Continuous Integration，名为「继续集成」，传统的 CI 含意指的是代码仓库只有有代码变更（或者说有人想推代码入库），就会主动执行事后设计好的查看、防护流程，运行一系列构建、测试、部署等流程，并最终告知每一步的运行后果，确保人提交上来的代码没有问题后，才有机会将新代码合并到骨干分支，而骨干分支无论何时都肯定是正确可运行的高质量版本，能够随时交付客户应用。 继续集成的词面意思其实某一水平上也道出了该做法思维的精华：即小步快走，继续地去做代码集成。 不得不说继续集成在古代软件研发流程中，表演了非常重要的角色。 平时的工程中，总有一部分工作是绝对机械化，易出错的（例如打包、部署），咱们能够把这部分工作交给机器来做。让继续集成构建打算进行自动化的单元测试、代码查看、编译构建、契约测试，甚至主动部署，可能大大降低开发人员的工作累赘，缩小许多不必要的重复劳动，继续晋升代码品质和开发效率。 传统 CI 问题和痛点聊到 CI 零碎，那不得不提的就是 Jenkins 了，它是一个应用宽泛的继续集成工具。 然而不少团队或我的项目应用 Jenkins 零碎的眼光还局限于在 Jenkins 上建各种各样的 Job 来实现 CI 工作，所以仍然存在不少痛点，典型的比方： 配置繁琐且不灵便，尤其是对于新拉分支的 CI 部署比拟麻烦，配置的可扩展性和可复用性有待进步。传统的 Jenkins Job 难以灵便高效地并行（包含 Job 间、节点间、工作间、甚至工作内等各个维度的并行），所以工作执行效率有待进步。传统的 Jenkins Job 日益失控的趋势让咱们措手不及，Job 太多，CI 脚本太离散，保护老本切实太高了，而且很危险，一旦 Jenkins Server 挂了，所有都 Game Over 了，须要从新搭建了。现在很多的业务上云了当前，如何对云端代码疾速构建一个高效的 CI 零碎也成了一个必须要面对的问题。什么是 CODING CI 3.0CODING 继续集成是 CODING DevOps 的子产品，其全面兼容 Jenkins 的继续集成服务，反对 Java、Python、Node.js 等支流语言，并且反对 Docker 镜像构建，图形化编排，高配集群多打算并行构建全面提速您的构建工作。反对支流的 Git 代码仓库，包含 CODING 代码托管、GitHub、GitLab 等等。在构建依赖拉取方面，应用专用网络优化包含 Maven，NPM 等支流镜像源，保障拉取速度，进一步晋升构建速度。 ...

各位GitLink的小伙伴，最近有没有发现引擎模块的流水线卡片有所变动呢～ 旧版-Old 新版-New 为了给用户更好的应用体验，建木团队的小伙伴实现了这次卡片降级。最新版的卡片丰盛了展现信息，重要内容高深莫测，相比旧版卡片更加直观。具体做了哪些调整呢？一起来看看吧！ 执行状态不再困惑 降级前 黑的白的红的黄的紫的绿的蓝的灰的你的我的他的她的...这条流水线当初到底是什么状态？只依据色彩辨别真的很让人抓狂有木有？ 降级后 保留色彩的同时，减少了文字标识，无须再盲猜执行状态。 流水线执行状态有： （1）未启动：流水线新建后未触发执行 （2）待启动 （3）执行中：正在执行 （4）挂起 （5）失败 （6）胜利 注：待启动、挂起、执行中的流水线可手动终止，终止后主动失败 执行次数分明明了 卡片展现了最近一次触发的次数，流水线应用高频低频高深莫测 执行工夫残缺展现 降级前 展现了最初执行工夫 降级后展现了最近执行开始工夫+执行/挂起时长 定时配置更加清晰 定时配置极大地加重了人们对工夫记忆的累赘，置信很多小伙伴都会设置定时流水线。降级前定时流水线会展现下次执行的具体工夫；非定时流水线下次执行工夫为“无” 降级后（1）定时流水线减少⏰标识，可无效与非定时流水线辨别开来。 （2）鼠标滑过闹钟标识，有下次执行的精确工夫 （3）卡片上显示间隔下次执行剩余时间 以上，就是GitLink引擎卡片降级的内容啦，心愿这次的优化你能喜爱～ 点击下方链接，新版卡片，快来体验！ https://www.gitlink.org.cn/ji... 体验账号：jianmu明码：jianmu.dev 建木与GitLink单干详情，速戳建木×GitLink，解锁高效开发新体验 官⽹：https://jianmu.dev代码：https://gitee.com/jianmu-dev文档：https://docs.jianmu.dev示例：https://ci.jianmu.dev

前言：该系列文章，围绕继续集成：Jenkins+Docker+K8S相干组件，实现自动化治理源码编译、打包、镜像构建、部署等操作；本篇文章次要形容流水线集成Docker用法。 一、背景形容微服务架构是以后支流的技术选型，在业务具体落地时，会存在很多业务服务，不论是在开发、测试、上线的任意节点中，如果基于手动编译的形式打包服务，操作老本不仅极高，而且很容易呈现纰漏。 通过Pipeline流水线的形式，将服务镜像构建编排成一键触发执行，实现自动化的治理流程，是微服务架构中的必要的功能模块。 二、流程设计本篇中的流程节点，次要针对打包好的利用Jar包，在docker模块中的解决流程，次要是镜像构建治理与容器运行： 构建docker文件目录与内容；拷贝Jar包，创立Dockerfile脚本文件；执行docker镜像构建，推送云仓库；拉取镜像文件并运行docker容器；整个流程的都放在Pipeline流水线中，连接在本地Jar包生成之后。 三、实现过程1、插件装置首先装置流程中Docker集成的相干插件：Docker Pipeline，Docker plugin，CloudBees Docker Hub/Registry Notification。 在之前的流水线篇幅中，曾经通过流水线实现Gitee仓库代码pull和本地打包，上面开始解决docker环节。 2、镜像构建脚本对于Dockerfile的脚本语法也能够参考之前docker篇幅，上面看流水线中的用法： environment { docker_directory = 'docker-app' docker_repository = '仓库URL' } stage('Dockerfile') { steps { sh ''' rm -rf ${docker_directory} mkdir -p ${docker_directory} cp auto-client/target/auto-client-1.0-SNAPSHOT.jar ${docker_directory}/auto-client.jar cd ${docker_directory}cat>Dockerfile<<EOFFROM java:8MAINTAINER cicadasmileVOLUME /data/docker/logsADD auto-client.jar application.jarENTRYPOINT ["java","-Dspring.profiles.active=dev","-Djava.security.egd=file:/dev/./urandom","-jar","/application.jar"]EOF cat Dockerfile ''' echo "create Dockerfile success" } }脚本阐明： 在流水线的工作空间创立目录docker-app；每次执行都清空一次docker目录，再把Jar包和Docker脚本放进去；cat-EOF-EOF：即创立Dockerfile文件，并把两头的内容写入；脚本中的内容必须在文件中顶行写入；3、打包推送这里即进入docker目录，执行镜像打包的操作，并把镜像推送到云端仓库，很多仓库都是公有的，须要身份验证，通过配置凭据去拜访： stage('DockerImage'){ steps { script { dir("${docker_directory}") { sh 'ls' docker.withRegistry("${docker_directory}", '拜访凭据') { docker.build("doc-line-app:latest").push() } } echo "build DockerImage success" } }}4、凭据配置关上Manage Jenkins界面，Manage Credentials选项； ...

背景云效依靠于阿里巴巴研发效力多年规模化继续交付，赋能云上开发者专为云端用户提供的一站式研发合作平台。Kubernetes，由Google开源的容器集群治理平台，面向运维侧提供自动化的集群和利用治理解决方案。 一站式交付体验：云效+Kubernetes，云效继续集成流水线 Flow属于企业级继续集成和继续交付工具，通过构建自动化、集成自动化、验证自动化、部署自动化，实现从开发到上线CICD过程。通过继续向团队提供及时反馈，让交付过程高效顺畅。 外围能力通过联合云效与Kubernetes能够无效买通从研发合作，继续交付以及自动化运维的整个软件交付生命周期。 研发治理：通过看板继续治理和跟踪团队需要，缺点。并通过继续度量发现研发中的瓶颈并作出改良。 继续交付：通过流水线治理代码的继续集成，测试，部署以及公布行为，通过自动化的形式定义软件的整个交付过程。 Kubernetes: 屏蔽云端基础设施差别，提供多云的一致性基础设施和利用治理体验。 全功能团队合作在一个典型的全功能团队中，个别会蕴含以下角色： 开发人员：继续提交代码并且通过继续集成运行单元测试，构建等工作，疾速获取反馈。在实现继续集成后，可能主动部署代码到开发测试环境，以便在须要的时候可能对新开发的性能进行疾速验证。测试人员：绝对于开发来说，测试心愿有一个绝对较稳固的验收测试环境，并且能按需部署代码到测试环境（个别是开发人员自测实现后）。运维人员：惟一领有将版本部署到生产环境改的权限，能一键实现生产环境部署，但对权限和平安公布有更高的要求。继续交付流水线 继续交付流水线专一于从代码到公布的端到端自动化过程。基于云效提供的流水线编排能力，如上所示，基于云效继续交付流水线，咱们能够疾速编排一个继续交付流水线来承载全功能团队合作的需要。 阐明立刻体验：云效流水线Flow 基于流水线的团队合作 在流水线中咱们别离创立：CI(继续集成)，Dev(开发环境部署)，Test（测试环境部署）,Prod（生产环境部署）4个阶段。同时为了实现不同角色之间的合作与工作流转。咱们将CI，Dev阶段设置为主动执行，Test，Prod为手动执行，并且减少了相应的人工卡点以确保只有相应角色的人员可能确认开始执行部署动作。 如下所示，每次开发人员提交代码后都可能触发并主动实现CI以及Dev环境的部署，如果CI流程有工作的异样都可能通过钉钉以及其余形式疾速获取到反馈。 因为Test阶段定义为手动执行，因而当须要部署测试环境时，测试人员能够手动触发该阶段的部署，为了确保测试环境不被其它角色进行误操作，在执行部署动作前须要具备测试owner角色的人员来手动验证，以开始测试环境部署。 当Dev以及Prod阶段均胜利当前，运维人员就能够按需对生产环境进行部署。 上述咱们定义了一个最简略的反对开发，测试，运维进行协同工作的继续交付流水线。 更多扩大玩法 基于流水线的流程编排能力，咱们能够在上述流水线根底上按需扩大更多的玩法。 例如：在生产公布之前，咱们能够增加一个Beta测试环境减少更多的环境来确保生产环境的平安部署。 或者在Beta以及Prod阶段再减少一个只蕴含人工卡点的阶段，在这种场景中咱们能够由专门角色的人员负责正式部署前Beta环境的验证，并且只有在验证通过之后能力进行Prod环境的公布： 一站式交付体验：云效+Kubernetes，云效继续集成流水线 Flow属于企业级继续集成和继续交付工具，通过构建自动化、集成自动化、验证自动化、部署自动化，实现从开发到上线CICD过程。通过继续向团队提供及时反馈，让交付过程高效顺畅。

什么是云效继续集成？如何关联Jenkins进行继续集成？云效流水线 Flow是一款企业级、自动化的研发交付流水线， 提供灵便易用的继续集成、继续验证、 继续公布性能，帮忙企业高质量、高效率的交付业务。本文介绍如何应用 Codeup 代码库关联 Jenkins 进行继续集成。次要波及内容包含关联代码源、配置触发器的过程。 什么是云效继续集成？ 继续集成/CI： 继续集成（英语：Continuous integration，缩写为 CI），一种软件工程流程，将所有工程师对于软件的工作复本，每天集成数次到共用主线（mainline）上。这个名称最早由葛来迪·布区（Grady Booch）在他的布区办法中提出，然而他并没有提到要每天集成数次。之后成为极限编程（extreme programming，缩写为XP）的一部分。在测试驱动开发（TDD）的作法中，通常还会搭配主动单元测试。继续集成的提出，次要是为了解决软件进行系统集成时面临的各项问题，极限编程称这些问题为集成天堂（integration hell）。ps：阐明来自维基百科 Jenkins插件装置 插件治理点击①处「系统管理」，接着点击②处「插件治理」： Git 源码治理在③处「可选插件」中输出“Git plugin”找到代码源治理的插件并装置： WebHook 插件同理，在可选插件中搜寻 “Generic Webhook Trigger Plugin”，并装置。 装置后需重启Jenkins。Jenkins 代码源配置 Step1：新建 Jenkins 工作 首先，新建冀望的 Jenkins 工作，而后筹备配置代码源。 Step2：进入工作配置页面 抉择源码治理-Git： Step3：源码治理配置 抉择Git，填入Codeup仓库地址，例如：https://codeup.aliyun.com/xxx...此时须要填写认证信息： 抉择Credentials，如果没有，须要新建： 这里须要填写的用户名和明码，就是Codeup代码仓库的克隆用户名和明码。获取地位如下图所示： 配置实现后如页面不再报错，则鉴权通过。 Step4：配置触发器 持续在设置页中找到「构建触发器」： 抉择「Generic Webhook Trigger」： 配置获取 Codeup Webhook 的申请参数： 参数阐明：以 Codeup Push 事件为例，push webhook 申请 body 如下。如上在 Variable 中填 ref，示意获取 post 申请 body 中 ref 字段，Expression 中填 $.ref 示意获取 body 中 ref 的 value 值。 ...

导读：云效DevOps实际-8分钟疾速实现继续交付，随着企业疾速倒退和竞争的加剧，产品和合作的复杂度晋升，业务对研发效力的冀望越来越高，如何进步团队软件交付速度都要求企业具备疾速响应的能力，这正是推动继续集成、继续交付、继续部署的能源。利用云效DevOps帮忙你疾速实现继续交付。 1、用户的诉求或问题 团队没有对立的研发治理流程，工具无约束，恪守流程标准根本靠盲目；公布工夫长，须要人工染指多，无论从工夫老本，还是因为人工染指带来的危险都很大？不足对立的研发平台，自动化水平低，没有无效的品质保障体系，基础设施保障的建设往往落后于企业的疾速倒退？业界有很多很好的实际，然而复用到本人团队却很难，无从下手。2、云效继续交付架构图 云效，企业级一站式DevOps解决方案，源于阿里巴巴先进的治理理念和工程实际，提供从“需要->开发->测试->公布->运维”端到端的协同服务和研发工具，反对多种部署状态。通过代码扫描、代码评审等能力，助力企业继续、疾速、高质量地交付软件。步骤1.晨会上团队基于精益看板进行需要、工作对齐，实现工作指派；2.开发同学依据个性开发，创立变更分支；3.通过线下或云端开发环境进行编程工作，而后提交代码；4.代码提交主动触发代码扫描，并做完分支级别的验证，发送给指定代码评审员进行评审；5.实现评审的代码主动触发集成公布流水线，自动化的实现构建，生成Docker镜像，别离在开发环境、集成环境及预发环境进行部署，实现相应的验证工作；验证完之后处于待发布状态，触发上线审核流程，运维实现审核公布上线；6.过程中任何问题通过钉钉，遵循no news is good news的准则，自动化地及时反馈到指定负责人，做到精确反馈、即时响应，疾速复原。尽量避免垃圾短信式反馈，过多的乐音，反而会升高合作的效率。 3、场景介绍及操作指南 第一步：通过代码平台进行代码托管和评审 阐明立刻体验：云效代码治理 Codeup创立一个代码库 于个性分支编码 基于平台新建分支，开发进入编码阶段，能够通过代码平台在线形式或者本地编码模式，代码实现后提交远端分支；在代码提交时能够应用#ID语法建设代码和工作的关联，如gitcommit -m "#id" 开始代码扫描 因为设置了代码提交触发扫描查看，这里能够清晰看到查看的运行状况； 发动代码评审 通过新建合并申请发动代码评审，强制代码评审有利于进步代码品质，帮忙开发人员尽早发现问题，进步问题修复的效率； 代码合入集成分支 分支通过代码评审后，合并到集成分支，行将进入编译、部署、验证、公布阶段； 第二步：通过流水线实现继续交付 阐明 立刻体验：云效流水线Flow创立一条流水线点击流水线列表右上角【新建流水线】按钮，您能够疾速抉择一款适宜企业场景的模版； 编辑流水线场景 通过流水线编辑性能，联合企业场景疾速配置以下2条流水线： •集成环境流水线 【步骤阐明】 *触发形式抉择：代码提交触发；*集成分支开始代码扫描和单元测试；*测试通过开始代码构建；*编译通过部署测试环境；*测试同学测试验证；*验证通过代码合并公布分支；•公布环境流水线 【步骤阐明】 *公布分支开始构建编译；*编译通过部署预发环境；*预发环境验收测试；*验证通过开始公布单审核；*审核通过部署生产环境； 配置品质红线 增加红线卡点，以后测试工作必须达到规范能力进入下阶段；例如【代码扫描】抉择“增加红线”，能够设置： •Blocker的问题为0•Major的问题为0•Critial的问题为0 开始运行流水线 开始触发集成分支流水线，发展代码扫描和单元测试，通过流水线能够直观看到扫描后果是否胜利，具体后果能够通过测试报告查看； 品质红线后果 测试工作会依据对应的品质红线判断，如果不通过，无奈进入流水线下一阶段；思考在一些非凡的状况下，未通过品质红线的流程也须要持续往下执行，云效也提供了“跳过”的能力，能够由管理员将红线跳过。 查看流水线运行后果 所见即所得，流水线运行过程直观展现，企业可残缺看到以后流水线运行所处阶段和场景； •集成分支流水线 •公布分支流水线 钉钉音讯告诉 基于工作能够疾速配置钉钉音讯告诉，能够便于在流水线执行过程中及时接管音讯告诉，疾速定位排查和解决问题； 总结 通过【代码平台和流水线】组合出击标准代码治理和利用公布，疾速实现继续交付。云效DevOps实际-如何疾速实现继续交付，进步团队软件交付速度都要求企业具备疾速响应的能力而阿里云云效就可能做到，属于云原生时代新DevOps平台，反对公共云、专有云和混合云多种部署状态，通过云原生新技术和研发新模式，助力翻新守业和数字化转型企业疾速实现研发麻利和组织麻利，打造“双敏”组织，实现多倍效力晋升。

一、CI/CD & Pipeline随着DevOps的理念在泛滥公司的驳回，CI/CD也慢慢落地。 CI（Continuous Integration）继续集成，是把代码变更主动集成到骨干的一种实际。CI的呈现解决了集成天堂的问题，让产品能够疾速迭代，同时还能放弃高质量。它的外围措施是，代码集成到骨干之前，必须通过一系列自动化测试，比方编译、单元测试、lint、代码格调查看。CD包含继续交付和继续部署。继续交付（Continuous Delivery）指的是团队主动地、频繁地、可预测地交付高质量软件版本的过程，能够看做继续集成的下一个阶段，强调的是无论代码怎么更新，软件都是随时能够交付的；继续部署（continuous deployment）更强调的是应用自动化测试来保障变更的正确性和稳定性，以便在测试通过后立刻部署，是继续交付的更进一步。二者的区别是，继续交付须要人为染指，须要确保能够部署到生产环境时，才去进行部署。 图1 继续集成 & 继续交付 & 继续部署 CI/CD Pipeline是软件开发过程中避免浪费的一种实际，展示了从代码提交、构建、部署、测试到公布的整个过程，为团队提供可视化和及时反馈。Pipeline举荐的施行形式是，把软件部署的过程分为不同的阶段(Stage)，其中工作(Step)在每个阶段中运行。在同一阶段，能够并行执行工作，帮忙疾速反馈，只有一个阶段中所有工作都通过时，下一阶段的工作才能够启动。比方图中，从git push到deploy to production的整个流程，就是一条CD Pipeline。能够利用Pipeline工具，如Jenkins、Buildkite、Bamboo，来帮忙咱们更不便的施行C/ICD。 图2 CI/CD Pipeline 二、CI/CD Pipeline的反模式尽管有Pipeline宽泛的利用，但咱们却会听见开发人员埋怨蹩脚的Pipeline对他们的挫伤，如阻塞开发流程，影响变更的部署效率，升高交付品质。咱们收集了我的项目上经常出现的Pipeline的八大反模式，依照呈现频率排序，别离论述这些坏滋味，剖析可能产生的起因、影响及解决形式，心愿可能缩小埋怨，让Pipeline更大程度上晋升工作效率。 2.1 没有代码化反模式：Pipeline的定义没有齐全代码化，进行版本控制，存储在代码仓库，而是在Pipeline 工具上间接输出shell脚本定义Pipeline的运行过程。 起因：因为晚期的CI工具不反对代码化，始终可能保留到当初，没有做重构和降级。 影响：Pipeline的创立和治理都是通过CI工具的界面交互来的，难以保护，因而须要专门的管理员来保护，而有人工操作的局部就会出错，因而会升高Pipeline的可靠性。如果Pipeline因为一些起因失落就没有方法很快复原，就会影响交付速率。 解决方案：Pipeline as code这个理念曾经提了很多年了，在ThoughtWorks 2016年的技术雷达里就曾经驳回了，须要强调的是，用于构建、测试和部署咱们应用程序或基础设施的交付Pipeline的配置，都应以代码模式展示。随着组织逐步演变为构建微服务或微前端的去中心化自治团队，人们越来越须要以代码模式治理Pipeline这种工程实际，来保障组织外部构建和部署软件的一致性。 通常，针对某个我的项目的Pipeline配置，应和我的项目代码放在我的项目的源码治理仓库中。同业务代码一样要做code review。这种需要使得业界呈现了很多反对Pipeline工具，它们能够以规范的形式构建、部署服务和利用，如Jenkins、Buildkite、Bamboo。这些工具用大多有一个Pipeline的蓝图，来执行一个交付生命周期中不同阶段的工作，如构建、测试和部署，而不必关怀实现细节。以代码模式来实现构建、测试和部署流水线的能力，应该成为抉择CI/CD工具的评估规范之一。 2.2 运行速度慢反模式：一条Pipeline的执行工夫超过半小时，就属于运行速度慢的Pipeline。（这里的运行速度与交付的产品无关，在不同的我的项目中，运行时长的限定也有所不同） 起因：很多起因都会导致运行一次Pipeline工夫很长，比方： 该并行的工作没有并行执行，期待的工作拉长了执行工夫；执行Pipeline的agent节点太少，或者性能有余，导致排队工夫太长，效率太低；执行的工作太重，雷同测试场景被不同的测试笼罩了很屡次。比方同样的逻辑在不同测试中都测了一遍；没有正当利用缓存，比方每个工作里都要下载全副依赖，在构建Dockerfile时没有正当利用layer，每次都会构建一个全新的image。影响：这是开发人员埋怨最多的一个反模式。麻利开发模式须要Pipeline疾速反馈后果，受这一反模式制约，在个性开发过程中，经常出现开发人员改一行代码，等半天CI的成果。如果呈现一个线上事变须要批改一行代码来修复，最终须要很长的周期能力让这一更改利用在生产环境。 解决：不同的起因导致的Pipeline速度慢，有不同的解决办法。比方针对下面的问题，咱们能够去： 查看Pipeline的设计是否正当，尽可能让工作并行;对代码的各种测试深刻理解，让测试尽量正交，防止过多的反复；查看代码中的依赖，正当利用好缓存。包含Docker Image、Gradle、Yarn、Rubygem的缓存，以及Dockerfile是否正当的设计，最大化的将不可变的layer集中的开始阶段；查看执行构建的节点资源是否短缺，是否在任务量大时做弹性伸缩，缩小期待和执行工夫。2.3 执行后果不稳固 图3 执行屡次后果不稳固 反模式：构建雷同代码的Pipeline运行屡次，失去后果不同。比方，基于同一代码基线，一条Pipeline构建了5次，只有最初一次通过了。 起因：呈现执行后果不稳固的起因也多种多样，比方测试用例的实现不合理，导致测试后果时过期不过；代码中应用了不牢靠的依赖源，比方来自国外的依赖源，下载依赖常常超时；由或是在Pipeline运行过程中没有正当设计各个阶段，导致有些工作同时运行抵触了。 影响：Pipeline作为代码公布的最初一道防火墙，最根本的个性是幂等性，即在一个雷同的代码基线，执行Pipeline的任意工作，不论是10次、100次，失去的后果都雷同。Pipeline不稳固会间接导致代码的部署速率升高。更重要的是，影响开发人员对Pipeline的信赖。如果不稳固Pipeline不及时解决，缓缓这条Pipeline会失去保护，开发最初会转向手工部署。 解决 要构建幂等的、牢靠的Pipeline，就要剖析这些不稳固因素呈现的起因。晋升测试的稳定性，比方用mock代替不稳固的源。采纳Pipeline的重试性能，或者采纳稳固的镜像源，或者提前构建好根底镜像。引入Pipeline的插件保障工作不会并行执行。2.4 滥用job解决生产环境数据反模式：应用Pipeline的定时工作的个性，运行生产环境的负载。比方常常会定期做数据备份、数据迁徙，数据抓取。 起因：因为对Pipeline的意识不够清晰，将重要的工作交由Pipeline做。Pipeline一旦有了某个生产环境的拜访权限，做这些数据处理相干的工作就很不便，缩小了很多人为的操作。 影响：Pipeline是用来做构建、部署的工具，不能用于业务逻辑的执行。因为Pipeline是一个外部服务，他的SLO/SLI必然和生产环境不同，如果强依赖势必影响生产环境的SLO。如果某天Pipeline挂掉了，生产环境就无奈失去想要的数据。另外，工作和Pipeline严密耦合，是咱们前面会探讨的另一个反模式。 解决办法：用生产环境本身的工具解决这种数据问题，比方 采纳AWS的lambda，定时触发数据处理工作。 2.5 简单难懂 图4 Pipeline的定义逻辑简单 反模式：Pipeline的定义蕴含了太多的逻辑，简单难懂。只有在一条Pipeline运行起来能力晓得这里会运行哪些步骤，会将这个版本部署到哪些环境。 起因：Pipeline的代码不够整洁。有人认为Pipeline只是给CI工具提供的，就随便编写，认为能实现指定的工作就够了。 影响：Pipeline的复杂性，会间接晋升学习老本。如果想反复执行上一次构建，会破费较长时间。 解决：Pipeline的代码要简洁，把复杂性放在部署脚本或代码侧。通过每个阶段的的题目能够间接理解所要执行的工作。如果存在很多雷同的逻辑，能够通过开发Pipeline的Plugin来简化配置。 2.6 耦合太高 图5 （左）耦合太高的Pipeline定义 （右）期待的Pipeline定义 ...

从CI/CD过程开始，蕴含所有阶段并负责创立自动化和无缝的软件交付的一系列步骤称为CI/CD管道工作流。应用CI/CD管道，软件公布工件能够从代码提交阶段到测试、构建、部署和生产阶段在管道中挪动和后退。这个概念十分弱小，因为一旦指定了一个管道，它的一部分或全副就能够实现自动化，从而放慢流程并缩小谬误。换句话说，CI/CD管道使企业更容易一天主动屡次交付软件。 DevOps工程师常常会因为CI/CD中各个阶段的自动化而与CI/CD管道混同。尽管不同的工具能够使CI/CD中的各个简单阶段实现自动化，但因为人工干预，CI/CD的整个软件供应链依然可能被突破。那么，就首先理解CI/CD过程中的各个阶段，以及CI/CD管道为什么对于组织疾速、大规模地交付代码至关重要。 CI/CD阶段：理解人员、过程和技术企业应用程序开发团队通常由开发人员、测试人员/QA工程师、经营工程师和SRE（站点可靠性工程师）或IT经营团队组成。他们严密单干，将高质量的软件交付给客户。CI/CD是两个独立过程的组合:继续集成和继续部署。上面列出了其中的次要步骤。 CI继续集成继续集成(CI)是构建软件并实现初始测试的过程。继续部署(CD)是将代码与基础设施联合起来的过程，确保实现所有测试并遵循策略，而后将代码部署到预期的环境中。当然，许多公司都有本人的流程，但次要步骤如下。 CI：代码提交 人员：开发人员和工程师、数据库管理员（DBA）、基础架构团队 技术：GitHub、Gitlab、BitBucket过程：代码提交阶段也称为版本控制。提交是将开发人员编写的最新更改发送到存储库的操作。开发人员编写的代码的每个版本都被无限期地存储。在与合作者探讨和审查变更之后，开发人员将编写代码，并在软件需要、性能加强、bug修复或变更申请实现后提交。治理编辑和提交变更的存储库被称为源代码治理（SCM工具）。在开发人员提交代码（代码推送申请）后，代码更改被合并到存储在地方存储库（如GitHub）中的根本代码分支中。 CI：动态代码剖析人员：开发人员和工程师、数据库管理员（DBA）、基础设施团队、测试人员 技术：GitHub、Gitlab、BitBucket过程：一旦开发人员编写了代码并将其推送到存储库，零碎就会主动触发，开始下一个代码剖析过程。设想一下这样一个步骤：提交的代码间接进行构建，但在构建或部署过程中失败了。就资源利用率而言，无论是机器还是人力，这都是一个迟缓而低廉的过程。必须查看代码的动态策略。SAST（Static Application Security Test）：SAST是一种白盒测试方法，应用SonarQube、Veracode、Appscan等SAST工具从外部查看代码，以发现软件缺陷、破绽和弱点（如SQL注入等）。这是一个疾速查看过程，查看代码是否有语法错误。尽管此阶段短少查看运行时谬误的性能，但这将在稍后的阶段执行。 将附加的策略查看放到自动化管道中能够显著缩小稍后在该过程中发现的谬误数。 CI：build人员：开发人员和工程师 技术：Jenkins,、Bamboo CI、Circle CI、Travis CI、Maven、Azure DevOps过程：继续集成流程的指标是承受惯例的代码提交，并继续构建二进制工件。继续集成过程通过查看增加的新模块是否与现有模块配合良好，有助于更快地发现bug。这有助于缩小验证新代码更改的工夫。构建工具有助于编译和创立可执行文件或包（.exe、。dll， .jar等）取决于用于编写源代码的编程语言。在构建过程中，还会生成SQL脚本，而后与基础设施配置文件一起测试。简而言之，构建阶段是编译应用程序的阶段。构建过程的其余子流动包含工件存储、构建验证和单元测试。 CI：测试阶段人员：测试人员和QA工程师 技术：Selenium、Appium、 Jmeter、SOAP UI、Tarantula过程：公布一个构建过程一系列自动化测试来验证代码的准确性。这一阶段有助于避免谬误达到产品。依据构建的大小，此查看能够继续数秒到数小时。对于由多个团队提交和构建代码的大型组织，这些查看将在并行环境中运行，以节俭贵重的工夫并尽早将Bug告诉给开发人员。 这些自动化测试是由测试人员（或者称为QA工程师）建设的，他们曾经依据用户故事建设了测试用例和场景。他们进行回归剖析，压力测试，以查看与预期产出的偏差。测试中波及的流动有健全性测试、集成测试和压力测试。这是一个十分先进的测试程度。在这里会发现开发代码的开发人员可能不晓得的问题。 集成测试：集成测试是应用Cucumber、Selenium等工具来执行的，其中各个利用程序模块作为一个组进行组合和测试，同时评估是否合乎指定的性能需要。在集成测试之后，须要有人批准将该组中的更新集挪动到下一阶段，这通常是性能测试。这个验证过程可能很麻烦，但它是整个过程的重要组成部分。核查过程中呈现了一些新的解决办法。 负载和压力测试：负载平衡和压力测试也应用自动化测试工具（如Selenium、JMeter等）来执行，以查看应用程序在高流量环境下是否稳固和性能良好。此测试通常不会在每个更新上运行，因为残缺的压力测试是长期运行的。在公布次要的新性能时，将对多个更新进行分组，并实现残缺的性能测试。在单个更新被转移到下一个阶段的状况下，管道可能包含金丝雀测试作为代替计划。 继续部署：bake和部署人员：基础设施工程师、现场可靠性工程师（SRE）、运维工程师 技术：Spinnaker、Argo CD、Tekton CD过程：测试阶段实现后，革除了规范的代码就能够部署到服务器中，在那里它们将与主应用程序集成。在部署到生产环境之前，它们将被部署到产品团队外部应用的测试/暂存或beta环境中。在将构建挪动到这些环境之前，构建必须通过两个子阶段Bake和Deploy。这两个阶段都是Spinnaker固有的。 CD：BakeBake是指从源代码中创立一个不可变的映像实例，该实例在生产环境中具备以后配置。这些配置可能是数据库更改和其余基础设施更新之类的内容。Spinnaker能够触发Jenkins来执行这个工作，有些组织更喜爱应用Packer。 CD：部署Spinnaker将主动将烘焙的映像传递到部署阶段。这是将服务器组设置为部署到集群的地位。与上述测试过程相似，在部署阶段执行性能雷同的过程。部署首先转移到测试、阶段，最初转移到生产环境，而后进行批准和查看。整个过程由Spinnaker之类的工具解决。 CD：验证这也是团队优化整个CI/CD流程的关键所在。因为当初曾经进行了很多测试，所以失败应该很少。但此时的任何故障都须要尽快解决，以便将对最终客户的影响降到最低。团队也应该思考自动化这部分流程。 部署到生产环境是应用部署策略（如蓝绿部署、金丝雀剖析、滚动更新等）执行的。在部署阶段，将监督正在运行的应用程序，以验证以后部署是否正确或是否须要回滚。 CD：监控人员：SRE，运维团队 技术：Zabbix、Nagios、Prometheus、Elastic Search、Splunk、Appdynamics、Tivoli过程：要使一个软件发行版具备故障安全性和健壮性，在生产环境中跟踪发行版的运行状况是至关重要的。应用程序监控工具将跟踪CPU利用率和公布提早等性能指标。日志分析器将扫描底层中间件和操作系统产生的日志流，以辨认行为并跟踪问题的起源。在生产过程中呈现任何问题时，都会告诉相干人员，以确保生产环境的安全性和可靠性。此外，监督阶段帮忙企业收集无关新软件更改如何为支出做出奉献的信息，并帮忙基础架构团队跟踪零碎行为趋势和进行容量布局。 继续部署：反馈和合作工具 人员：SRE、Ops和保护团队 技术：禅道、ServiceNow、Slack、Email、HipchatDevOps团队的指标是更迅速、继续地公布，而后一直缩小谬误和性能问题。这是通过slack或电子邮件频繁地向开发人员和项目经理反馈新版本的品质和性能，并在ITSM工具中及时进步票价来实现的。通常，反馈系统是整个软件交付过程的一部分；因而交付过程中的任何更改都会频繁地记录到零碎中，以便交付团队能够对其采取行动。 企业必须评估一个整体的继续交付解决方案，它能够自动化或促成上述阶段的自动化。

前言Github 反对通过创立同名仓库的模式自定义主页。比方我的 Github 用户名是 azl397985856，那么新建一个名为 azl397985856 的仓库即可。接下来你能够通过批改此仓库的 README 文件来自定义 Github 主页。也就是说，你想要自定义主页就新建一个同名仓库并批改 README 就行了。 批改 README 能玩出什么花色呢？请接着往下看。 装修成果先上一下我的装修成果： 开始入手增加数据统计上图的那几个 Github 数据统计以及奖杯应用的是一个内部服务。想要显示哪个就增加相应代码即可： 数据统计： 留神将 username 改成本人的用户名哦(上面也是一样，不再赘述)，不然就显示的 lucifer 我的信息啦。奖杯： 自动更新博客如上图我的装修主页，其中博客的文章列表不是写死的，而是每隔一个小时定时读取我的博客 内容，并提取前 5 篇文章。 如果你也想要这个性能，就在 README 中增加如下代码即可： ## ???? Latest Blog Posts<!-- BLOG-POST-LIST:START --><!-- BLOG-POST-LIST:END -->之后读取的博客列表会填充在两个正文之间，也就是说你能够通过扭转正文的地位，将其放到页面任意地位。 为了实现每个小时定时更新的性能，咱们能够应用 Github Action 的定时工作来实现。 具体操作步骤如下： 接下来将如下内容复制粘贴进去： name: Blog Postson: # Run workflow automatically schedule: # Runs every hour, on the hour - cron: "0 * * * *"jobs: update-readme-with-blog: name: Update this repo's README with latest blog posts runs-on: ubuntu-latest steps: - uses: actions/checkout@v2 - uses: gautamkrishnar/blog-post-workflow@master with: # comma-separated list of RSS feed urls feed_list: "https://lucifer.ren/blog/atom.xml"留神：这里的 cron: "0 * * * *" 的意思是每个小时进行一次，并且是每个小时的 0 分。 因为你须要等到下一个整点能力看到成果，有时候 Github 会有延时，晚几分钟也失常，大家不要焦急，急躁期待即可。请将 feed_list 替换为你本人的 RSS 订阅地址。如果有多个订阅地址，则用英文半角逗号宰割。 ...

背景传统的银行IT零碎研发流程从需要提出到产品交付往往具备较长的研发周期，纵观银行当下面临的市场环境，集体信贷生产降级，资管需要旺盛，普惠金融成为国家策略，来自银行同业和互联网金融的压力扑面而来，谁先推出合乎市场需求的产品谁就霸占了先机，对银行IT研发的疾速交付能力提出了新的要求和挑战。 传统银行IT零碎研发过程中的弊病次要体现在研发流程不连贯难追溯、人工解决效率低时效差、不足无效的代码审查机制、人力资源节约等，针对上述问题，咱们基于继续集成、继续交付的理念，设计了针对某银行大型管理系统（下称C零碎）的CI/CD流水线，开发了一系列外围组件，基于TFS (现已改名为 Azure DevOps Server)实现了端到端、线上化、全自动的继续交付。 一、CI/CD流水线的设计与实现C零碎是某银行重要的大型管理系统，具备多团队合作、多我的项目并行、多技术体系并用、多产品/模块协同、多环境并存、多时点交付等特点，是一个典型的银行大型IT零碎。咱们以C零碎为试点，基于TFS，设计了从需要治理、任务分配、分支建设、代码提交、版本合并、自动化构建公布到自动化测试的笼罩研发全流程的继续集成和交付流水线。开发人员通过全线上操作发动版本公布申请，将代码收集、版本核查、构建公布等重复性工作自动化、线上化，进步了版本交付的效率与品质、开释了人力资源。 图1 继续集成和交付流水线模型 1.1 自动化代码动态扫描代码动态扫描是控制代码品质的重要伎俩。对于C零碎来说，原有的人工触发全量查看形式是一种被动的预先查看策略，在公布生产环境前查看，每次查看至多须要3个小时，且须要人工甄别增量违例，时效性差、工作效率低、批改老本低等问题突出。 为解决上述问题，咱们深入研究了TFS API和JTest、CChecker等动态查看工具，通过文件哈希值比对等技术手段，对代码合规查看组件和邮件告诉组件进行了深度定制，造成了一套按需增量查看+定时全量查看相结合的代码合规查看策略，并可能向相干负责人精准发送违例代码告诉。 表1 代码合规查看调用的TFS API列表 咱们将代码合规性查看集成到继续集成和交付流水线中，在开发人员申请将代码合并到测试版本库或准生产版本库时，主动触发代码合规性查看步骤，并主动解析检查报告，若存在新增违例，则禁止代码合并，并向代码提交人发送邮件告诉。 图2 分支策略中配置的代码合规性查看 图3 代码合规性查看存在新增违例的日志信息 1.2 代码强制评审代码评审次要包含两方面内容：一是C零碎由多个模块形成，每个模块由不同的开发人员负责，当呈现跨模块的代码批改时，须由该模块的负责人评审改变内容的准确性；二是零碎中存在一些公共配置文件，这些文件改变后可能会对整个零碎产生影响，须由资深的零碎研发人员进行评审。 咱们借助TFS拉取申请中的审阅者性能，设计了满足C零碎特点的代码强制评审策略，无效防止了误审、漏审、甚至不审等弊病。 咱们首先在TFS中创立了C零碎各模块的开发人员团队，并在分支策略中配置了各模块对应的代码门路。 图4 分支策略中配置的模块负责人 当开发人员提交代码时，TFS会主动判断是否存在跨模块的代码批改，并在拉取申请的审阅者中主动增加模块负责人作为必须的审核人员，只有通过审核能力进行后续的代码合并。 图5 代码合并时的强制代码审核 1.3 继续集成继续交付继续集成继续交付是进步研发效率、保障产品质量至关重要的一环，咱们编写了一系列构建组件，通过TFS进行组件编排，实现不同环境的继续集成和交付需要。 图6 TFS构建中的组件编排 C零碎前台应用java语言开发，以一个残缺程序包的模式进行公布。对于日常的研发，将构建公布配置为定时模式，每周一至周五12:00和18:00定时主动构建公布，满足日常测试须要。 图7 定时构建公布配置 对于时效性强的敏捷类我的项目，将构建公布配置为实时模式，每当有代码提交时便触发构建公布，测试人员可及时染指，缩短开发测试周期。 图8 实时构建公布配置 C零碎后盾性能应用c语言开发，运行在AIX平台，无奈间接应用TFS的构建性能，通过一系列的技术攻关，咱们借助Jenkins自主实现了一套c程序构建公布的办法，解决了TFS Agent不反对AIX平台的技术难题，对立了C零碎前后台的构建公布流程，为开发人员提供了简洁统一的应用体验。 图9 基于AIX平台的C程序构建流程 c程序具备绝对独立、依赖关系弱的特点，所以均采纳由开发人员自主触发的实时交易构建公布模式，每个开发人员可按需独立公布程序，在构建参数中填入待发布的程序名即可。 图10 C程序自主构建公布 1.4 自动化测试版本品质是研发的基本落脚点。咱们构建了基于Ant+Junit+Selenium的功能测试框架，将测试流程集成到继续集成和交付流水线，实现了业务测试版本和准生产版本的回归测试，每日定时执行业务外围流程案例，缩短了版本验证工夫，晋升了投产版本的可靠性，无效升高了投产危险。 二、端到端的版本交付流程设计与实现2.1 需要条目化和开发项目经理从我的项目的角度，以“我的项目->模块->性能->工作”构造对需要进行条目化拆分，录入TFS，由我的项目组成员实现工作认领。随后基于各自的工作发展需要剖析、设计、开发和测试等工作。 图11 TFS工作项治理档次 图12 TFS工作项示例 在TFS中配置开发分支主动编译，当TFS检测到新的提交后，获取代码并主动编译，若编译失败，则会主动向代码提交人发送邮件告诉。 ...

在 Github 上看到一些不错的仓库，想要奉献代码怎么办？在 Github 上看到一些有用的网站，想部署到本人的服务器怎么办？。。。我想很多人都碰到过这个问题。 如果要奉献代码，之前我的做法通常是将代码克隆到本地，而后在本地的编辑器中批改并提交 pr。如果想部署到本人的服务器，之前我的做法通常是克隆到本地，而后本地批改一下部署的配置，最初部署到本人的服务器或者第三方的云服务器（比方 Github Pages）。而当初随着云技术的遍及，咱们没有必要将代码克隆到本地进行操作，而是间接在云端编辑器中实现批改，开发，并间接部署到云服务器。明天就给大家举荐一个工具，一键将代码部署到云服务器。 什么是一键部署？明天给大家介绍的就是一键部署。那什么是一键部署呢？顾名思义，就是有一个按钮，点击一下就能实现部署工作。 如下是一个领有一键部署按钮的我的项目： 点击之后进入如下页面，你能够对一些默认配置进行批改（也能够间接应用默认配置）: 批改后点击Deploy app 即可。部署胜利之后就能够通过相似如下的地址拜访啦~ 图中演示地址是：https://leetcode-cheat.heroku...大家能够间接进我的仓库 https://github.com/leetcode-p...，点击部署按钮试试哦。 它是如何实现的呢？我是一个喜爱探索事物原理的人，当然对它们的原理一目了然才行。其实它的原理很容易，咱们从头开始说。 1. 如何在 Github 中显示公布按钮。下面的部署按钮就是如下的一个 Markdown 内容渲染的: [](https://heroku.com/deploy)下面内容会被渲染成如下的 DOM： <a href="https://heroku.com/deploy" rel="nofollow" ><img src="https://camo.githubusercontent.com/6979881d5a96b7b18a057083bb8aeb87ba35fc279452e29034c1e1c49ade0636/68747470733a2f2f7777772e6865726f6b7563646e2e636f6d2f6465706c6f792f627574746f6e2e737667" alt="Deploy" data-canonical-src="https://www.herokucdn.com/deploy/button.svg" style="max-width:100%;"/></a>也就是说其实就是一个被 a 标签包裹的 svg 图片，点击之后会实现 url 跳转。 2. 云服务厂商如何获取默认配置？这里以 heroku 为例，其余厂商（比方腾讯）原理都差不多。 因为下面的起因，实际上咱们传递给第三方云厂商的形式只可能是 url。因而咱们能够间接将配置通过 ur 的形式传输。比方 https://heroku.com/deploy?a=1... 。 这种形式对于大量数据是足够的，那如何数据量很大呢？咱们晓得浏览器 url 的长度是无限的，而且不同的浏览器限度也不尽相同。 那怎么解决呢？当初比拟风行的思路是约定。以 heroku 来说，就约定根目录的 app.json 文件中存配置，这种约定的形式我集体强烈推荐。 比方我的仓库的 app.json 就是： { "name": "LeetCode Cheatsheet", "description": "力扣加加，或者是西湖区最好的算法题解", "repository": "https://github.com/leetcode-pp/leetcode-cheat", "logo": "https://tva1.sinaimg.cn/large/008eGmZEly1gnm68epc0kj30u00tsaav.jpg", "keywords": ["github", "leetcode", "cheatsheet", "91algo", "algorithm"], "env": { "REACT_APP_BUILD_TARGET": { "description": "枚举值：extension 和 web", "value": null }, "PUBLIC_URL": { "description": "动态资源寄存地位（可应用 cdn 减速）", "value": "https://cdn.jsdelivr.net/gh/leetcode-pp/leetcode-cheat@gh-pages/" } }, "buildpacks": [ { "url": "https://buildpack-registry.s3.amazonaws.com/buildpacks/mars/create-react-app.tgz" } ]}能够看出，除了配置仓库，logo，形容这些惯例信息，我还配置了环境变量和 buidpacks。buildpacks 简略来说就是构建利用的形式， 对于 buildpacks 的更多信息能够参考 heroku 官网文档 ...

数联天下，智造生存数字化开始从抽象化、标准化走向智能化 2020 给全民遍及了什么是线上化、数字化、智能化，也减速了企业的数字化转型。“全数字化”时代，曾经不仅仅是简略粗放的数据采集、映射、形象。数字化开始迈入高级阶段——数据驱动的智能化：基于云管端 + AIoT 等为代表的新技术群落开始大量涌现，数智化企业思考的外围问题转向了如何以客户经营为外围，通过智能化伎俩进步客户全生命周期的体验。 作为物联网大数据行业的排头兵，深圳数联天下智能科技有限公司（以下简称数联天下）倾力打造的 C-Life 大数据综合计算服务平台，致力于为集体、行业、政府提供全周期、全链条、全维度、全方位的专业级经营参谋式服务。依靠着公司弱小的研发投入与技术实力，数联天下在智慧养老、智慧衰弱校园、智慧美业、智慧家庭、智慧酒店、智慧农业、智慧水生态等多个智慧畛域，打造了一批又一批的标杆示范我的项目。 DevOps 带动研发流程数字化企业的敏捷性、适应性、反脆弱性，决定其在这场数字化颠覆中的胜与负 在交付各个领域的智慧我的项目过程当中，数联天下的研发部门逐步发现问题：研发团队面对的是一个更加不确定、个性化、碎片化的市场需求。行业我的项目尽管存在着肯定的通用性，但也就地取材的存在大量定制化需要。如何让个性化与规模化齐头并进？多变的客户需要带动了研发组织发展与业务相适应的调整。通过研发流程数字化晋升研发流程的敏捷性、适应性、反脆弱性，数联天下开启了研发提效之路。 数联天下研发团队和咱们分享道：“客户我的项目周期缓和，需要变动比拟频繁，开发团队须要在短时间内实现软件开发并公布上线。而在之前的研发流程当中：公布流程长，审批环节多，公布节奏迟缓，开发运维之间没有良好合作来晋升公布效率。所以亟需突破跨部门之间的壁垒，缩小开发、测试、运维之间的沟通环节、沟通老本。DevOps 是咱们在较短开发周期内开发高质量软件的首选办法，心愿通过应用 DevOps 平台 —— CODING 来晋升客户满意度。” 区别于之前通过多个工具自建研发流程，数联天下团队首先基于 CODING 的继续集成、制品库、继续部署逐渐晋升交付带宽，再将项目管理、研发数据管理等流程对立至 CODING ，渐进式实现研发流程从需要提出到利用部署的价值交付，从而让研发团队各个角色基于对立平台通力协作，按期保质交付我的项目。 继续交付驱动业务减速 在应用 CODING 的过程中，数联天下研发团队遵循着循序渐进的路线。首先基于 CODING 继续集成、制品库、继续部署建设继续交付流水线。区别于自建 Jenkins 与 Nexus，CODING 的继续集成与制品库开箱即用，研发团队通过继续集成构建好的 Docker 镜像能够间接推送到 CODING 制品库中，再通过继续部署拉取指定版本镜像进行部署。 开箱即用的继续集成CODING 继续集成在构建脚本语法上全面兼容 Jenkins，反对数联天下无缝地迁徙 Jenkins 的构建到 CODING 中。并且反对 Docker 镜像的构建，在根底性能上满足了研发团队对构建制品的迁徙需要。 在应用上，CODING 比自建 Jenkins 要不便许多，关上浏览器就能够应用，不须要繁琐的机器配置、构建环境搭建、软件插件装置。而且 CODING 提供了多地区境内外构建节点，并优化国内拜访海内支流镜像链路，反对构建工作中开启缓存，大大晋升了构建速度。在构建资源的灵活性上，既反对数联天下应用 CODING 云主机进行构建，也反对数联天下将应用中的腾讯云机器设置为构建资源。 企业级的制品仓库在应用 CODING 制品库之前，数联天下团队基于开源我的项目自建制品库，在应用自建私服制品库经常遇到性能问题或易用性问题，比方一上传大容量的 Docker 镜像时，自建的制品库就经常服务不可用，导致后续一系列的版本公布碰壁，应用 CODING 后这类问题就迎刃而解了。CODING 制品库是专为生产环境打造的企业级制品库，无论是制品库的容量、散发效率都通过产品团队精心优化。数联天下团队将所有制品推送至 CODING 制品库，利用 CODING 制品库提供的版本策略、权限管制、平安扫描等能力对制品进行了标准治理。 ...

大家好，我是小菜，一个渴望在互联网行业做到蔡不菜的小菜。可柔可刚，点赞则柔，白嫖则刚！ 死鬼~看完记得给我来个三连哦！ 本文次要介绍 Jenkins如有须要，能够参考 如有帮忙，不忘 点赞 ❥ 微信公众号已开启，小菜良记，没关注的同学们记得关注哦！ “唉，每天提交完代码都得本人打包再部署到测试环境和开发环境，好麻烦啊！都快变成运维了” “啊？哦！的确，每天打包部署的确都成为了工具人了” 一段简白的对话疾速的隐灭在办公室中，却引发了我的思考，“这么麻烦的过程必定曾经有了很好的解决方案，毕竟程序员是面向懈怠编程，本人对 Jenkins 这个工具有所耳闻曾经很久了，看来明天得对它下手了” 说干就干，明天咱们就来求索一下 JenKins，看完你无妨也给你们我的项目整一个，给本人多减少点划水的工夫！ 读前须知： 本文较长，从装置到应用，一步步带你超神！微信公众号关注： [ 小菜良记 ] ，带你领略技术风骚！ 一、Jenkins 是什么Jenkins是一个开源软件我的项目，是基于java开发的一种继续集成工具，用于监控继续反复的工作，旨在提供一个凋谢易用的软件平台，使软件的继续集成变成可能。简略来说，它就是一个 继续集成 的工具！ 1. 继续集成继续集成（Continuous Integration），简称 CI。频繁地将代码集成到骨干之前，必须通过自动化测试，只有有一个测试用例失败，就不能集成。通过继续集成，团队能够疾速从一个性能到另外一个性能。 益处： 升高危险，因为继续集成一直去构建，编译和测试，能够很早发现问题缩小重复性的工作继续部署，提供可部署单元包继续交付可供使用的版本2. Jenkins 继续集成 咱们先通过这张图来看到 Jenkins 在其中起到的作用： 首先，开发人员将代码提交到 Git 仓库而后 Jenkins 应用 Git 插件来拉取 Git 仓库的代码，而后配合 JDK、Maven 等软件实现代码编译，测试、审查、、测试和打包等工作最初 Jenkins 将生成的 jar/war 推送到 测试/生产 服务器 ，供用户拜访整套步骤下来，作为开发人员咱们只须要提交下代码，剩下的工作都交给了 Jenkins ，真是美滋滋，怎么没有早点上这个工具的车！ 二、Jenkins 装置磨刀不误砍柴工，没刀的状况下说再多都是虚的。咱们就先来看下 Jenkins 是如何装置的吧！ 1. 装置JDK因为 Jenkins 是 java 写的，所以要运行起来必须要配置 java 运行环境。这里就不赘诉 JDK 的装置过程了 ...

本文来自OPPO互联网根底技术团队，转载请注名作者。同时欢送关注咱们的公众号：OPPO_tech，与你分享OPPO前沿互联网技术及流动。1. 背景分布式技术的倒退粗浅地扭转了咱们编程的模式和思考软件的模式。分布式很好的解决性能扩大，可靠性，组件可用性等问题，然而单机转变成分布式却加大了零碎的复杂性，对于组件的开发，测试，部署，公布都提出更高的要求。那么，针对简单的分布式系统怎么保障软件品质和零碎的稳定性？首先看下，传统软件产品流动的大抵流程，简化流程大略是 3 大块： 开发 -> QA -> 灰度上线!个别如下图： 流程有个很大的问题，品质全靠 QA 测，对接全靠人力，沟通老本大，脱漏问题多，个别有几个常见的问题： QA 很难每次都测试全面，毕竟QA毕竟是人，人的主观因素太大，有时候人为判断感觉简略，不必测的中央很可能有漏了。或者感觉批改点太简略，感觉不至于出问题，就不再全面的测试。以至于可能会有基本功能问题；测试速度慢，效率太低，QA 资源节约，如果每次 QA 都须要全量的测试，那么反复工作太多，效率太低，成果也不好，对于这些反复工作，本能够更好，更快的解决，不至于 QA 就为了测试这么点货色，而没有精力去做更多的事件；甚至说编译不过的代码都有可能脱漏到 QA；闭环太慢，开发性能如果有问题，等到 QA 测进去，让后再反馈到开发这个闭环就太慢了。更不用说，问题漏到线上，再反馈到开发人员，那么戴江就更大了；多个开发人员并行开发的时候，工作可能相互影响，小问题越积越多，性能集成的时候可能十分耗时；咱们提出的改良点： 外围点之一：问题发现要早，发现越早，代价越小；外围点之一：问题闭环要快，闭环越快，效率越高；反复工作自动化，缩小人的有效劳作；多开发人员的时候，性能继续集成，问题拆小，提前发现；最外围的一点就是：”自动化闭环问题“。 以后的简单的软件系统对品质和效率提出了更高的要求，所以响应的软件流动必须要高度自动化能力达到要求。自动化触发、自动化测试、自动化闭环、自动化公布、自动化卡点等一系列的保障，所有可能当时预知且可固化的行为都应该自动化，把效率和品质晋升，而让人去做更聪慧的事件。 咱们的思考：近些年来，对于自动化有 Continuous Integration，Continuous Delivery，Continuous Deployment 的一些实践和实际。这三者来说，突出“继续”二字，“继续”是为了达到“快”的目标，“疾速迭代”，“疾速响应”，“疾速闭环”，“快”是外围竞争力。个别大家的共识流程分类如下： 对于开发者来说，接触到更多的是 Continuous Integration（继续集成），CI 把通过自动化，把流程固化下来，保障代码集成的有序、牢靠，确保版本可控，问题可追溯，代码的流动中通过自动化，升高了人为主观的出错率，进步速度，进步版本品质和效率。 2. CI 是什么？CI 即是继续集成（Continuous Integration），是当今软件流动中至关重要的一环。CI 个别由开发人员递交代码改变所触发，CI 在两头环境做自动化验证，CI 验证过后，即通过了根本质量保证，那么就能够容许下一步的软件流动。 继续集成说白了就是一种软件开发实际，即团队开发成员尽可能的快的集成，每次集成通过自动化的构建(包含编译，公布，自动化测试)来验证，从而尽早地发现集成谬误。因为问题发现的越早，那么问题解决的老本就越少。 一般来说，继续集成须要买通几个环节： 代码提交（git）工作构建（jenkins）部署测试（ansible，shell，puppet）划重点：CI 过程由代码流动触发。 代码流动关注两个工夫点： Pre-Merge ：代码改变合入主干分支前夕触发。集成的对象是代码改变与骨干最新代码 Merge 之后的代码，目标是验证代码改变是否可能合入主干；Post-Merge ：代码改变合入主干分支之后触发。集成对象就是最新的骨干分支代码，目标是验证合入改变代码之后骨干是否可能失常工作；Pre-Merge 和 Post-Merge 关注点不同，缺一不可。差别在哪里？如果只有一个开发者，那么 Pre-Merge 和 Post-Merge 的测试对象是雷同的。在多个开发者递交代码的时候，Pre-Merge 和 Post-Merge 就会出现差别，他们的 CI 测试对象不同。 ...

摘要：多态从字面意思上看就是多种状态，在咱们python的面向对象里就是不同的对象在接管雷同办法或者函数时会产生不同的行为，也就是说，每个对象能够用本人的形式去响应独特的函数，不同的形式实现不同的后果。多态从字面意思上看就是多种状态，比方人有黑种人，黄种人，白种人等等，这就是一类事物的不同状态，在咱们python的面向对象里就是不同的对象在接管雷同办法或者函数时会产生不同的行为，也就是说，每个对象能够用本人的形式去响应独特的函数，不同的形式实现不同的后果。 多态1、多态多态指的是一类事物有多种状态 动物有多种状态：人，狗，猪 import abcclass Animal(metaclass=abc.ABCMeta): #同一类事物:动物 @abc.abstractmethod def talk(self): passclass People(Animal): #动物的状态之一:人 def talk(self): print('say hello')class Dog(Animal): #动物的状态之二:狗 def talk(self): print('say wangwang')class Pig(Animal): #动物的状态之三:猪 def talk(self): print('say aoao')文件有多种状态：文本文件，可执行文件 import abcclass File(metaclass=abc.ABCMeta): #同一类事物:文件 @abc.abstractmethod def click(self): passclass Text(File): #文件的状态之一:文本文件 def click(self): print('open file')class ExeFile(File): #文件的状态之二:可执行文件 def click(self): print('execute file')2、多态性一 什么是多态动静绑定（在继承的背景下应用时，有时也称为多态性） 多态性是指在不思考实例类型的状况下应用实例 在面向对象办法中个别是这样表述多态性： 向不同的对象发送同一条音讯（！！！obj.func():是调用了obj的办法func，又称为向obj发送了一条音讯func），不同的对象在接管时会产生不同的行为（即办法）。 也就是说，每个对象能够用本人的形式去响应独特的音讯。所谓音讯，就是调用函数，不同的行为就是指不同的实现，即执行不同的函数。 比方：老师.下课铃响了（），学生.下课铃响了()，老师执行的是上班操作，学生执行的是放学操作，尽管二者音讯一样，然而执行的成果不同peo=People()dog=Dog()pig=Pig()#peo、dog、pig都是动物,只有是动物必定有talk办法#于是咱们能够不必思考它们三者的具体是什么类型,而间接应用peo.talk()dog.talk()pig.talk()#更进一步,咱们能够定义一个对立的接口来应用def func(obj): obj.talk()鸭子类型逗比时刻： Python崇尚鸭子类型，即‘如果看起来像、叫声像而且走起路来像鸭子，那么它就是鸭子’ python程序员通常依据这种行为来编写程序。例如，如果想编写现有对象的自定义版本，能够继承该对象 也能够创立一个外观和行为像，但与它无任何关系的全新对象，后者通常用于保留程序组件的松耦合度。 例1：利用规范库中定义的各种‘与文件相似’的对象，只管这些对象的工作形式像文件，但他们没有继承内置文件对象的办法 例2：序列类型有多种状态：字符串，列表，元组，但他们间接没有间接的继承关系 #二者都像鸭子,二者看起来都像文件,因此就能够当文件一样去用class TxtFile: def read(self): pass def write(self): passclass DiskFile: def read(self): pass def write(self): pass点击关注，第一工夫理解华为云陈腐技术~ ...

摘要：对于CI/CD你搞懂了吗？据IDC统计，2017年，DevOps的寰球软件市场已达到约39亿美元的程度，预计到2022年市场将达到80亿美元左右！ 在麻利软件开发环境中，工作模型和操作须要对公司一直变动的需要具备超级灵便的能力。DevOps——一种工具和实际的联合，有助于软件开发与IT运维并携手共进。这种跨性能的工作模式旨在最小化零碎开发生命周期的持续时间，并提供继续的部署和交付。 施行CI和CD的形式你可能有很多想法，你的产品创意可能是最好的，但如果你不常常交付新版本，那么你将很难与周边的竞争对手匹敌。继续集成（CI）和继续交付与部署（CD）是对代码的所有次要和主要更改集成到一起并一起交付，或者增加新性能或产品，甚至能够是Bug修复。这些代码更改始终保持可部署状态，并主动公布到预生产环境中。通常状况下，这种状况会在一天内至多产生一次或屡次。这种实际将激励频繁地提交小的更改，而不是不频繁地提交大的更改。 CI/CD管道的渗透性CI/CD管道是将软件应用程序交付给客户或客户端的一种路径。这个过程要通过继续的集成，即增加代码更改或批改现有代码、自动测试阶段、交付更改，以及随后部署到登台环境中。它自动化了软件开发中波及的所有步骤。 CI/CD管道中的各个阶段源代码/提交阶段 这一阶段次要是减少新的性能，或者是对现有的工作模式进行一些小的批改，以便更无效地工作以满足客户的需要。管道在这里由源代码存储库触发。代码中的任何更改都会触发告诉。 构建阶段 编译源代码，零碎在构建阶段运行单元测试。一旦单元测试通过，集成测试就实现了。这个阶段呈现的所有问题都必须立刻解决。Docker工具用于创立服务器并将数据挪动到注册表中，以便为下一个测试阶段做好筹备。 测试阶段 自动测试在这个阶段进行，以确保整个软件中没有Bug，同时也查看软件是否满足预期性能。这些测试从最终用户的角度进行，以验证代码的品质。测试阶段的失败表明代码的不精确，这会导致开发人员返工，测试循环持续进行。 部署阶段 一旦软件通过测试阶段，可执行程序就能够部署到生产环境中了。在将它们间接推送到生产环境之前，最好有一个外部工作就像生产工具一样的登台环境。登台环境充当额定的测试和评审。一旦它通过测试和审查不存在Bug，程序被部署到生产中。 CI/CD管道长处一览表构建任何软件的次要目标都是为问题提供强壮的解决方案。软件必须是精确的，最小化所波及的危险，并且应该尽快交付给客户。CI/CD管道有助于构建这种强壮而精确的软件。如果一个公司适应了麻利办法中的CI/CD管道，那么它能够失去以下益处： ●通过单元测试和功能测试，在每次迭代中检测到不精确的代码和不统一的构造。 ●故障检测和修复率的进步导致新公布日的减少。这将有助于产品团队将更多精力集中在客户对产品工作的新需要上。对公布的性能进行疾速反馈是为了达到这个目标。 ●通过品质和压力测试来测试产品的耐用性。 ●CI/CD管道中的代码更改绝对较小，这是通过以更快的速度集成代码片段来实现的。 ●当代码谬误呈现时，通过拆散代码谬误，代码更改更小，均匀解决工夫越短。 CI/CD管道对开发和运维的重要性在软件反动的新时代，开发人员和运维人员一起工作。这种状况下，两者的指标往往是绝对独立且明确的，会导致环境中的凌乱。开发人员和运维人员通过一组正式称为“DevOps”的工具和实际进行联合。CI/CD管道是DevOps实际和工具的支柱。DevOps遵循继续集成、继续交付的准则，并通过自动化测试进行开发。 高速度 在其工作模型中蕴含CI/CD管道的软件应用程序通过一直的反馈流动对代码中的更改或新个性的增加做出更快的响应。 效率进步 随着响应变得更快，新的代码更改将无效地实现到应用程序中，从而进步了生产率。 开发周期较短的高质量软件 因为CI/CD流水线中的每个过程都可自动化，使得软件开发的生命周期缩短。尽管生命周期较短，但通过一直反馈和定期施行订正的程序，仍可对品质放弃亲密监督。 可靠性 CI/CD管道始终是牢靠的，在运行时不会反弹。当运行时因为多个失败而碰壁时，开发人员会感到丧气。因为在CI/CD管道中有恒定的反馈和故障拆散，使得软件更加牢靠和易于应用。 升高测试老本 因为测试是自动化的，管道能够在几秒钟内解决数百个测试，并提供牢靠的输入。在传统的软件开发模型中，成千盈百的测试破费了大量的老本。在DevOps中，测试老本不高，而且运行速度十分快。 华为云DevCloud 践行DevOps理念，从组织、流程、工具、环境等几个方面来承载DevOps的残缺实际过程。目前曾经提供13个服务，3个行业解决方案，笼罩软件交付的全生命周期，打造全云化研发场景，开发、测试、部署、运维、经营等一起研发流动都在云中实现，包含在云上编码调试，全面撑持落地DevOps。目前，曾经有30多万个软件我的项目运行在华为云DevCloud上，15万开发者抉择了华为云DevCloud作为工作平台，极大地晋升了开发者的工作效率。华为云DevCloud将逐渐汇聚百万开发者，构筑更加广大的软件生态。 点击关注，第一工夫理解华为云陈腐技术~

明天的知识点 (2020.08.28) —— 第500天 (我也要出题)[html] 跨域通信有哪些形式？[css] 说说CSS对元素属性赋值的具体过程？[js] 在js中undefined和not defined的区别是什么？[软技能] 说说你对继续集成的了解，它解决什么问题以及如何在前端中使用？《论语》，曾子曰：“吾日三省吾身”（我每天屡次检查本人）。前端面试每日3+1题，以面试题来驱动学习，每天提高一点！让致力成为一种习惯，让奋斗成为一种享受！置信 保持 的力量！！！欢送在 Issues 和敌人们一起探讨学习！ 我的项目地址：前端面试每日3+1【举荐】欢送跟 jsliang 一起折腾前端，零碎整顿前端常识，目前正在折腾 LeetCode，打算买通算法与数据结构的任督二脉。GitHub 地址 微信公众号欢送大家前来探讨，如果感觉对你的学习有肯定的帮忙，欢送点个Star, 同时欢送微信扫码关注 前端剑解 公众号，并退出 “前端学习每日3+1” 微信群互相交换（点击公众号的菜单：交换）。 学习不打烊，充电加油只为遇到更好的本人，365天无节假日，每天早上5点纯手工公布面试题（死磕本人，愉悦大家）。心愿大家在这虚夸的前端圈里，放弃沉着，保持每天花20分钟来学习与思考。在这变幻无穷，类库层出不穷的前端，倡议大家不要等到找工作时，才狂刷题，提倡每日学习！（不忘初心，html、css、javascript才是基石！）欢送大家到Issues交换，激励PR，感激Star，大家有啥好的倡议能够加我微信一起交换探讨！心愿大家每日去学习与思考，这才达到来这里的目标！！！（不要为了谁而来，要为本人而来！）交换探讨欢送大家前来探讨，如果感觉对你的学习有肯定的帮忙，欢送点个[Star]

作者：CODING - 朱增辉前言本文是 CODING 持续集成自定义构建节点功能 的使用教程，通过一个为微信公众号启用开发配置的 Demo 演示，讲解如何接入自定义构建节点，如何使用自定义构建节点进行构建、测试、部署服务器。 准备工作环境本文会使用到如下工具，请确认已安装，或者根据链接的文档进行安装。 gitJavaMaven开发微信公众号还需要提前准备好下面两项资源。 微信公众号微信公众号可以在微信公众平台官网申请，平台也提供了详细的开发帮助文档。 服务器这里的服务器指的是能够让微信服务器访问到的计算机，用来运行本文的服务端程序。很多公司都提供了云服务器租赁，还是很方便获取的。这里推荐腾讯云平台的 CVM，临时用的话，竞价实例真的很划算。 代码本文重点是介绍 CODING 平台持续集成自定义构建节点功能，具体的业务逻辑并不重要，这里已提前准备好了一份演示代码，可以结合下面的步骤实际操作。 代码本身比较简单，需要特别说明的是，为了能够重复部署，代码引入了 Spring Boot Actuator 支持调用 API 退出服务器进程。 步骤一 准备构建计划在左侧菜单栏选择构建计划，在打开的页面中点击新建构建计划配置。 为简化构建计划配置，CODING 提供了丰富的模板供选择，这里我们选择 Java 编译部署 jar 包模板。 该模板支持将构建出的 jar 包通过 ssh 的方式传输到远端服务器，并执行命令启动。本文使用自定义构建节点的方式，可以直接在服务器上进行构建、部署，不需要传输，因此这里远端服务器的配置信息留空即可。 调整后的构建脚本（即代码中 Jenkinsfile 文件的内容）如下，您可以在此基础上按自己的需要调整。 def VERSION = ""pipeline { agent any stages { stage('检出') { steps { checkout([$class: 'GitSCM', branches: [[name: env.GIT_BUILD_REF]], userRemoteConfigs: [[ url: env.GIT_REPO_URL, credentialsId: env.CREDENTIALS_ID ]]]) script { def pom = readMavenPom() VERSION = pom.getVersion() println "current version ${VERSION}" } } } stage('单元测试') { steps { sh 'mvn clean test' } } stage('编译') { steps { sh 'mvn clean package -Dmaven.test.skip=true' } } stage('部署') { steps { sh "curl -X POST localhost/actuator/shutdown || true" sh "JENKINS_NODE_COOKIE=dontKillMe nohup java -Dserver.port=80 -jar ${env.WORKSPACE}/target/demo-${VERSION}.jar > log &" } } }}这里有两点需要特别说明： （1）为方便重复部署，构建脚本在部署前会调用 actuator/shutdown API 退出正在运行的服务进程。 （2）CODING CI 底层是基于 Jenkins 实现的，而 Jenkins 在构建任务结束后会停掉此次任务创建出来的所有进程，因此在部署时添加了环境变量 JENKINS_NODE_COOKIE=dontKillMe 以阻止 Jenkins 停掉部署的服务器进程。 ...

CODING 中提供了内置云主机用来执行持续集成（CI）中的构建计划，能够胜任大部分构建任务。但如果碰上了大型项目的构建，或者需要在本地服务器生成构建成果，单个计算资源就显得有点捉急了。针对这一部分需求，CODING 现已支持接入第三方计算资源作为构建节点，甚至可以接入多个服务器共同作为构建节点池，打造专属的计算集群。 下面将会以腾讯云 CVM 为例，演示如何在 CODING 持续集成中接入自己的计算资源。 开通安全组在购买了腾讯云 CVM 后，第一件要做的事情就是开放相应的安全组策略，入站和出站规则都需要设置。 登录服务器在【操作】中点击登录，按照提示输入 root 密码。如果忘记密码可以在【更多】>【密码/密钥】中点击【重置密码】后再次输入即可。 做完上述操作并成功登录服务器后，可以选择 Docker 或 cci-agent 两种方式将服务器接入至构建节点池。如果想使用与 CODING 官方提供的运行节点一致的环境，请选择使用 Docker 运行构建节点。如果想使用节点上自带的环境，譬如需要使用 MacOS 上的 Xcode 编译 iOS 应用，请选择 cci-agent 方式进行接入。 接入构建节点池使用 Docker（推荐）使用 Docker 的前提是服务器上已经安装了 Docker。需要注意的是，部分 openVZ 虚拟化的服务器因内核较低，无法成功安装 Docker，当然我们的腾讯云 CVM 是没有这个问题的。下面使用 curl 命令安装 Docker。 curl -fsSL https://get.docker.com/ | sh待 Docker 安装完成后，前往 CODING 进入【项目】>【持续集成】>【构建节点】，在构建节点页复制配置命令。 等待一小会，等镜像构建完成后便会提示构建成功。 在 CODING 构建节点页也可以看到新注册上线的服务器。 手动接入 cci-agent在 CODING 的构建节点页一键生成初始化命令，并在服务器中运行该命令。 ...

作者：CODING - 朱增辉前言make 工具非常强大，配合 makefile 文件可以实现软件的自动化构建，但是执行 make 命令依然需要经历手动输入执行、等待编译完成、将目标文件转移到合适位置等过程，我们真正关心的是最终的输出，却在这些中间过程上浪费了很多时间。利用 CODING 持续集成功能可以实现自动触发构建，构建全程自动化，无须分心看护，节省时间。 本文通过一个 C 语言 + Makefile Demo 项目讲解如何使用 CODING 持续集成功能创建构建计划，自动触发构建，以及如何将生成的目标文件发布到 CODING generic 制品库。 准备工作环境本文涉及到以下工具，请确认已存在，或者根据链接的文档进行安装。 gitmakegcc另外，您还需准备一个 CODING 项目。 代码我已经准备了一份简单的示例代码，使用 make 工具构建 Hello-world 程序。 // hello.c#include <stdio.h>int main() { printf("Hello, World!\n"); return 0;}您可以通过下面的命令克隆到本地。 git clone https://e.coding.net/coding-public/demo-c-make.git仓库中还包含了一个 makefile 文件，定义了简单的规则来完成软件构建。 all: hellohello: hello.o gcc -o hello hello.ohello.o: hello.c gcc -c hello.cclean: rm -rf hello.o hello您可以在本地执行 make 命令以验证构建正常。 下面我们正式开始通过一个 Demo 演示 CODING 平台持续集成功能的使用。 ...