前言


今天我们来总结一下bean的装配问题，一个软件需要不同功能的类之间建立合作，才能是组装成一个强大的系统，spring在其中就是一个调度者的角色，总结一句话就是：我知道你需要什么，我提供给你需要的，而你只需要大脑空空就可以了，专注于你要完成的业务逻辑就好了，别的事情交给我来做。

有没有被spring感动到，比如一台电脑，他包含了许多组件，cup知道他需要一个硬盘吗？不知道吧，这需要工人给他组装到一起，拿到手上的就是所有配件齐全的一台机器，而spring就是这个组装工人

装配




  
创建应用对象之间协作关系的行为通常称为装配（wiring），这也是DI（依赖注入）的本质


三种配置方式：

在XML中进行显示配置
在JAVA中进行显示配置
隐式的bean发现机制和自动装配
自动化装配bean

组件扫描：Spring会自动发现应用上下文中所创建的bean
自动装配：Spring自动满足bean之间的依赖
实例：（取自《spring实战》）



这个小例子以cd机为原型，cd机如果没有加入唱片，那么他也没有用处，所以这里的依赖关系就是cd机要依赖唱片才能播放

一、创建唱片



public interface CompactDisc {
    void play();
}


  
值得思考的编码哲学：将唱片定义为一个接口，他定义了cd机对一盘唱片所能进行的操作，他将cd机的任意实现与CD本身的耦合降低到了最小的程度


二、唱片的实现



@Component
public class SgtPeppers implements CompactDisc {

    //beatles1967年发行的专辑
    private String title="Sgt.Perpper's Lonely Hearts Club Band";
    private String artist="The Beatles";

    public void play() {
        System.out.println("Playing "+title+" by "+artist);
    }

}

p.s. @Component、@Repository、@Service 和@Controller的区别

@Service用于标注业务层组件
@Controller用于标注控制层组件（如struts中的action）
@Repository用于标注数据访问组件，即DAO组件
@Component泛指组件，当组件不好归类的时候，我们可以使用这个注解进行标注。
他们都是元注解，用于标注其他注解，在这里的作用：标注在某个类上，此类就会自动的被Spring容器注册为BeanDefinition(扫描包的时候，如果有以上四个注解，则将此类管理到spring容器中)

三、配置spring

组件扫描默认是不启动的，需要显示配置一下Spring，有两种方式进行配置，一种是使用Java代码定义Spring的装配规则，第二种是使用xml配置文件

方法一：

@Configuration
@ComponentScan
public class CDPlayerConfig {
}

带有@Configuration注解，说明这个类是一个配置类，而@ComponentScan默认会扫描会配置类相同的包

测试方法：



//在测试开始的时候自动创建Spring的应用上下文
@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
//会告诉他需要在CDPlayerConfig中加载配置。因为CDPlayerConfig包含了@ComponentScan，最终的应用上下文中应该包含CompactDisc bean
@ContextConfiguration(classes=CDPlayerConfig.class)
public class CDPlayerTest {
    @Autowired
    private CompactDisc cd;

    @Test
    public void cdShouldNotBeNull(){
        assertNotNull(cd);
    }

}

方法二： 

在xml文件中配置包扫描器



<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
    xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context" 
    xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
    xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans 
    http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-4.2.xsd
    http://www.springframework.org/schema/context 
    http://www.springframework.org/schema/context/spring-context-4.2.xsd">
    <!-- 配置包扫描器 -->
    <context:component-scan base-package="soundsystem"/>
</beans>

测试方法：



第二种测试方法：（配置文件）

public class CDPlayerTest {
    @Autowired
    private CompactDisc cd;

    @Test
    public void cdShouldNotBeNull(){
        ClassPathXmlApplicationContext context=new ClassPathXmlApplicationContext("classpath:spring/applicationContext-*.xml");
        context.start();
        cd=(CompactDisc) context.getBean("lonelyHeartsClub");
        assertNotNull(cd);
    }

}

总结


今天简单的了解了一些spring的装配的最基本的应用，这只是最简单的一个实例，业务复杂的时候就会出现各种各样的其他场景，spring的强大才会慢慢体现出来

我们经常会通过不同的词进行组合来生成长尾词，比如“海尔和春兰的洗衣机哪个好？”这个句话实际上是：“品牌词”和“品牌词”“判断词”。那么我们可以用一些列的词作为品牌词，比如“海尔、春兰、博世、科龙、格力...",判断词可以用”哪个好、相比怎么样、哪个便宜...“等等，这样就可以组合出大量长尾词。这个小软件就是可以把各种词元素组自动组合成各种长尾词。

介绍一下如何操作：先把不同类别的词元素放在不同的文本文件里，一个词一行。有多少个类别就有多少个文件，比如说品牌词1放在”ppc1.txt"里，品牌词2放在"ppc2.txt"里，判断此放在文件"pdc.txt“里。

 
  





 

然后按照你想组合的顺序,通过点击“1、加入词元素文件”，依次加入这些文件。



 



然后点击“生成长尾词”，让软件自动生成，生成完毕后，就可以在右边的文本框里看到已经组合好的长尾词了。



 



如果想把这些词保存到文件或者别的地方，可以点击“拷贝到剪贴板”，这样就可以拷贝出来。如果还需要生成别的词，点击“清除词元素文件”，又可以重新开始。

这里可以下载，完全免费哦！

链接: http://pan.baidu.com/s/11u6hK 密码: e6e4

gitea+drone+kubernetes搭建devops平台
DevOps基本介绍
DevOps 一词的来自于 Development 和 Operations 的组合，突出重视软件开发人员和运维人员的沟通合作，通过自动化流程来使得软件构建、测试、发布更加快捷、频繁和可靠。DevOps 其实包含了三个部分：开发、测试和运维。换句话 DevOps 希望做到的是软件产品交付过程中IT工具链的打通，使得各个团队减少时间损耗，更加高效地协同工作。
关于devops的基础概念可以参考关于DevOps落地方案的个人观点了解，一般来说一次版本发布包含如下Checklist：


代码的下载构建及编译
运行单元测试，生成单元测试报告及覆盖率报告等
在测试环境对当前版本进行测试
为待发布的代码打上版本号
编写 ChangeLog 说明当前版本所涉及的修改
构建 Docker 镜像
将 Docker 镜像推送到镜像仓库
在预发布环境测试当前版本
正式发布到生产环境


单人开发模式


clone 项目到本地， 修改项目代码， 如将 Hello World 改为 Hello World V2。
git add .，然后书写符合约定的 commit 并提交代码， git commit -m "feature: hello world v2”
推送代码到代码库git push，等待数分钟后，开发人员会看到单元测试结果，gitea 仓库会产生一次新版本的 release，release 内容为当前版本的 changeLog， 同时线上已经完成了新功能的发布。


虽然在开发者看来，一次发布简单到只需 3 个指令，但背后经过了如下的若干次交互，这是一次发布实际产生交互的时序图，具体每个环节如何工作将在后面中详细说明。
多人开发模式：


Clone 项目到本地，创建一个分支来完成新功能的开发, git checkout -b feature/hello-world-v3。在这个分支修改一些代码，比如将Hello World V2修改为Hello World V3
git add .，书写符合规范的 Commit 并提交代码， git commit -m "feature: hello world v3”
将代码推送到代码库的对应分支， git push origin feature/hello-world
如果功能已经开发完毕，可以向 Master 分支发起一个 Pull Request，并让项目的负责人 Code Review
Review 通过后，项目负责人将分支合并入主干，Github 仓库会产生一次新版本的 release，同时线上已经完成了新功能的发布。


这个流程相比单人开发来多了 2 个环节，很适用于小团队合作，不仅强制加入了 Code Review 把控代码质量，同时也避免新人的不规范行为对发布带来影响。实际项目中，可以在 Gitea 的设置界面对 master 分支设置写入保护，这样就从根本上杜绝了误操作的可能。当然如果团队中都是熟手，就无需如此谨慎，每个人都可以负责 PR 的合并，从而进一步提升效率。

GitFlow 开发模式：
在更大的项目中，参与的角色更多，一般会有开发、测试、运维几种角色的划分；还会划分出开发环境、测试环境、预发布环境、生产环境等用于代码的验证和测试；同时还会有多个功能会在同一时间并行开发。可想而知 CI 的流程也会进一步复杂。
能比较好应对这种复杂性的，首选 GitFlow 工作流， 即通过并行两个长期分支的方式规范代码的提交。而如果使用了 Gitea，由于有非常好用的 Pull Request 功能，可以将 GitFlow 进行一定程度的简化，最终有这样的工作流：

这个模式主要遵循以下约定


以 dev 为主开发分支，master 为发布分支
开发人员始终从 dev 创建自己的分支，如 feature-a
feature-a 开发完毕后创建 PR 到 dev 分支，并进行 code review
review 后 feature-a 的新功能被合并入 dev，如有多个并行功能亦然
待当前开发周期内所有功能都合并入 dev 后，从 dev 创建 PR 到 master
dev 合并入 master，并创建一个新的 release


上述是从 Git 分支角度看代码仓库发生的变化，实际在开发人员视角里，工作流程是怎样的呢。假设我是项目的一名开发人员，今天开始一期新功能的开发：


Clone 项目到本地，git checkout dev。从 dev 创建一个分支来完成新功能的开发, git checkout -b feature/feature-a。在这个分支修改一些代码，比如将Hello World V3修改为Hello World Feature A
git add .，书写符合规范的 Commit 并提交代码， git commit -m “feature: hello world feature A”
将代码推送到代码库的对应分支， git push origin feature/feature-a:feature/feature-a
由于分支是以feature/命名的，因此 CI 会运行单元测试，并自动构建一个当前分支的镜像，发布到测试环境，并自动配置一个当前分支的域名如 test-featue-a.avnpc.com
联系产品及测试同学在测试环境验证并完善新功能
功能通过验收后发起 PR 到 dev 分支，由 Leader 进行 code review
Code Review 通过后，Leader 合并当前 PR，此时 CI 会运行单元测试，构建镜像，并发布到测试环境
此时 dev 分支有可能已经积累了若干个功能，可以访问测试环境对应 dev 分支的域名，如 test.avnpc.com，进行集成测试。
集成测试完成后，由运维同学从 Dev 发起一个 PR 到 Master 分支，此时会 CI 会运行单元测试，构建镜像，并发布到预发布环境
测试人员在预发布环境下再次验证功能，团队做上线前的其他准备工作
运维同学合并 PR，CI 将为本次发布的代码及镜像自动打上版本号并书写 ChangeLog，同时发布到生产环境。


由此就完成了上文中 Checklist 所需的所有工作。虽然描述起来看似冗长，但不难发现实际作为开发人员，并没有任何复杂的操作，流程化的部分全部由 CI 完成，开发人员只需要关注自己的核心任务：按照工作流规范，写好代码，写好 Commit，提交代码即可。
总结


如果搭建了Gerrit服务，可以使用Gerrit作为ReviewCode的中间代码仓库
golang静态分析工具有sonarqube和golangci-lint等，运行静态分析可以保证代码没有明显的错误。


使用docker-compose实现CI
具体的代码库可以访问drone_gitea_devops仓库查看，这部分只实现了持续集成，并未实现持续发布和持续部署。
代码管理
git基本使用
详情访问赵布的学习笔记-Git的使用查看
gitea部署代码仓库
采用如下docker-compose部署:
version: "3.7"

networks:
  dronenet:
    name: dronenet
services:
  # 使用nginx做反向代理
  # nginx:
  #   image: nginx:alpine
  #   container_name: drone_nginx
  #   ports:
  #     - "8080:80"
  #   restart: always
  #   networks:
  #     - dronenet
  #   volumes:
  #     - ./nginx/conf:/etc/nginx/conf.d:rw
  #     - ./nginx/nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf
  #     - ./nginx/hosts:/etc/hosts:rw

  # gitea 服务
  gitea_server:
    image: gitea/gitea:latest
    ports:
      - 3000:3000
      # 必须映射22端口,不然只能使用http cloen仓库
      - "3022:22"
    volumes:
      - ./gitea_server/data:/data
      - ./gitea_server/conf/app.ini:/data/gitea/conf/app.ini
    restart: always
    container_name: gitea_server
    environment:
      - USER_UID=1000
      - USER_GID=1000
      - HTTP_PORT=3000
      - DB_TYPE=postgres
      - DB_HOST=gitea_postgres:5432
      - DB_USER=${POSTGRES_USER}
      - DB_NAME=${POSTGRES_DB}
      - DB_PASSWD={POSTGRES_PASSWORD}
      - APP_NAME="DROG (gitea + drone) test"
      # this exposes to end users
      - ROOT_URL=http://${HOST}:3000
    networks:
      dronenet:

  # gitea 可以用postgres也可以用mysql
  gitea_postgres:
    image: postgres:alpine
    # ports:
    #   - 5432:5432
    restart: always
    container_name: gitea_postgres
    volumes:
      - ./gitea_postgres/data:/var/lib/postgresql/data
    environment:
      - POSTGRES_USER=${POSTGRES_USER}
      - POSTGRES_PASSWORD=${POSTGRES_PASSWORD}
      - POSTGRES_DB=${POSTGRES_DB}
    networks:
      dronenet:

gitea部署需要注意点:

gitea可以使用postgress也可使用mysql,但是mysql在映射volume时如果想映射到当前目录,会出现读写问题,具体的问题,可以试一下就会明白
ports端口映射时需要映射两个端口,一个是默认的3000,可以使用http/https协议进行git clone,还有需要映射内部的22端口,才能使用git协议

创建drone使用的token
访问http://192.168.0.90:3000/登录gitea，点击个人信息，应用，然后新建一个oAuth2应用程序,名称随便填，重定向url填http://192.168.0.90:8080/login

然后记录下客户端id，客户端密匙

修改.env文件中的

DRONE_GITEA_CLIENT_ID=dd94066a-df64-4d0c-b49c-e4c2d50bb025

DRONE_GITEA_CLIENT_SECRET=ZmYdYjtaLYLF8fiGYMCBistpQeHuxtyDdQgo3A5dnlY=

然后启动drone容器
Harbor镜像仓库
在drone的pipline中build完镜像后需要提交镜像到images仓库。在持续发布和持续部署阶段需要用到
按照docker-compose-manager仓库里面的harbor目录里的docker-compose启动Harbor镜像仓库，访问http://192.168.0.90:8180/登录harbor，并且记录用户名和密码

使用Drone实现CI
启动Drone容器
version: "3.7"

networks:
  dronenet:
    name: dronenet
# volumes:
#   portainerdata:
#     name: portainerdata

services:
  # 使用nginx做反向代理
  # nginx:
  #   image: nginx:alpine
  #   container_name: drone_nginx
  #   ports:
  #     - "8080:80"
  #   restart: always
  #   networks:
  #     - dronenet
  #   volumes:
  #     - ./nginx/conf:/etc/nginx/conf.d:rw
  #     - ./nginx/nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf
  #     - ./nginx/hosts:/etc/hosts:rw

  # gitea 服务
  gitea_server:
    image: gitea/gitea:latest
    ports:
      - 3000:3000
      # 必须映射22端口,不然只能使用http cloen仓库
      - "3022:22"
    volumes:
      - ./gitea_server/data:/data
      - ./gitea_server/conf/app.ini:/data/gitea/conf/app.ini
    restart: always
    container_name: gitea_server
    environment:
      - USER_UID=1000
      - USER_GID=1000
      - HTTP_PORT=3000
      - DB_TYPE=postgres
      - DB_HOST=gitea_postgres:5432
      - DB_USER=${POSTGRES_USER}
      - DB_NAME=${POSTGRES_DB}
      - DB_PASSWD={POSTGRES_PASSWORD}
      - APP_NAME="DROG (gitea + drone) test"
      # this exposes to end users
      - ROOT_URL=http://${HOST}:3000
    networks:
      dronenet:

  # gitea 可以用postgres也可以用mysql
  gitea_postgres:
    image: postgres:alpine
    # ports:
    #   - 5432:5432
    restart: always
    container_name: gitea_postgres
    volumes:
      - ./gitea_postgres/data:/var/lib/postgresql/data
    environment:
      - POSTGRES_USER=${POSTGRES_USER}
      - POSTGRES_PASSWORD=${POSTGRES_PASSWORD}
      - POSTGRES_DB=${POSTGRES_DB}
    networks:
      dronenet:

  # drone使用mysql
  drone_mysql:
    image: mysql
    restart: always
    container_name: drone_mysql
    # ports:
    #   - 3306:3306
    environment:
      - MYSQL_ROOT_PASSWORD=${MYSQL_ROOT_PASSWORD}
      - MYSQL_DATABASE=${MYSQL_DATABASE}
      - MYSQL_USER=${MYSQL_USER}
      - MYSQL_PASSWORD=${MYSQL_PASSWORD}
    networks:
      dronenet:
    volumes:
      - ./drone_mysql/conf/my.cnf:/etc/mysql/my.cnf:rw
      - ./drone_mysql/data:/var/lib/mysql/:rw
      - ./drone_mysql/logs:/var/log/mysql/:rw

  # drone 服务端
  drone_server:
    image: drone/drone
    container_name: drone_server
    ports:
      - 8080:80 # drone comtainer serves via port 80, we expose to end users via port 8381
      # - 8443:443
    volumes:
      - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock
      - ./drone_server/data:/data:rw
      - ./drone_server/drone:/var/lib/drone:rw
    restart: always
    environment:
      # db Config
      - DRONE_DATABASE_DATASOURCE=${MYSQL_DATABASE}:${MYSQL_PASSWORD}@tcp(drone_mysql:3306)/drone?parseTime=true #mysql配置，要与上边mysql容器中的配置一致
      - DRONE_DATABASE_DRIVER=mysql

      - DRONE_TLS_AUTOCERT=false

      # gitea Config
      # - DRONE_AGENTS_ENABLED=true
      - DRONE_GITEA_SERVER=http://${HOST}:3000 # this is internal communication with gitea server on the same network
      - DRONE_GITEA_CLIENT_ID=${DRONE_GITEA_CLIENT_ID}
      - DRONE_GITEA_CLIENT_SECRET=${DRONE_GITEA_CLIENT_SECRET}
      - DRONE_RPC_SECRET=${DRONE_RPC_SECRET} #RPC秘钥
      - DRONE_SERVER_HOST=${HOST}:8080
      - DRONE_SERVER_PROTO=http
      - DRONE_RUNNER_CAPACITY=2
      - DRONE_USER_CREATE=username:zhaobu,admin:true #管理员账号，是你想要作为管理员的Gitea用户名
      # droneclient Config

      # dronelog
      - DRONE_LOGS_PRETTY=true
      - DRONE_LOGS_COLOR=true
      - DRONE_LOGS_TEXT=true
      - DRONE_LOGS_DEBUG=true
      - DRONE_LOGS_TRACE=true
    depends_on:
      - gitea_server
    networks:
      dronenet:

  drone_agent:
    image: drone/agent:latest
    container_name: drone_agent
    restart: always
    depends_on:
      - drone_server
    volumes:
      - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock
    environment:
      - DRONE_RPC_PROTO=http
      - DRONE_RPC_HOST=drone_server
      - DRONE_RPC_SECRET=${DRONE_RPC_SECRET} #RPC秘钥，要与drone_server中的一致
      - DRONE_RUNNER_CAPACITY=3
      - DRONE_LOGS_TRACE=true
      - DRONE_LOGS_DEBUG=true
      - DRONE_UI_USERNAME=root
      - DRONE_UI_PASSWORD=root
    networks:
      dronenet:

测试持续集成
使用drone_gitea_devops中的dronetest目录在gitea新建一个仓库dronetest，然后访问http://192.168.0.90:8080/登录drone，并且激活该仓库.

进入setting，添加访问Harbor的Secrets:


docker_username: admin

docker_password: Harbor12345


修改/etc/docker/daemon.json文件内容,新增"insecure-registries": ["192.168.0.90:8180"]


在dronetest仓库根目录有.drone.yml文件
kind: pipeline
type: docker
name: default

# Create a named volume to share this directory with all pipeline steps
volumes:
  - name: cache
    temp: {}

steps:
  # 代码分析
  - name: 静态检测
    image: aosapps/drone-sonar-plugin
    settings:
      sonar_host: http://192.168.0.90:9001
      sonar_token: 204403c2cd049c9d0a0439a5eff536027b4e89c8
      # sonar_host:
      #   from_secret: sonar_host
      # sonar_token:
      #   from_secret: sonar_token

  - name: 测试
    image: golang:alpine
    environment:
      CGO_ENABLED: 0
      GOPROXY: https://goproxy.io,direct
    commands:
      - go test
    registry: https://d8c5y6di.mirror.aliyuncs.com/
    volumes:
      - name: cache
        path: /go

  - name: 编译
    image: golang:alpine
    environment:
      CGO_ENABLED: 0
      GOPROXY: https://goproxy.io,direct
    commands:
      - go build
    registry: https://d8c5y6di.mirror.aliyuncs.com/
    volumes:
      - name: cache
        path: /go

  - name: 镜像发布
    image: plugins/docker
    environment:
      CGO_ENABLED: 0
      GOPROXY: https://goproxy.io,direct
    settings:
      use_cache: true
      repo: 192.168.0.90:8180/dronetest/testgo
      dockerfile: ./Dockerfile
      # context:
      # tags: latest
      auto_tag: true
      # auto_tag_suffix: linux-amd64
      username:
        from_secret: docker_username
      password:
        from_secret: docker_password
      registry: http://192.168.0.90:8180 # 如果使用自建的镜像仓库，例如 Harbor，这里可以通过 registry 指定
      # 启用不安全通讯,才能使用http
      insecure: true
      mirror: https://d8c5y6di.mirror.aliyuncs.com

    # 自动部署容器到服务器
  - name: 部署
    image: appleboy/drone-ssh # 用于连接服务器
    settings:
      host: 192.168.0.90
      username: root
      password: 12345
      port: 22
      # command_timeout: 1000 # ssh命令行执行超时时间，300秒
      script:
        - docker pull 192.168.0.90:8180/dronetest/testgo:latest
        - docker rm -f docker-demo || true # 这里这样是因为如果不存在docker-demo，rm会报错
        - docker run -d -p 8056:8080 --name docker-demo 192.168.0.90:8180/dronetest/testgo:latest

按照这个配置，每次推送到master分支，都会触发drone持续集成阶段。最终效果如下：

golang静态代码检测
使用sonarqube作为代码静态质量检测工具

使用如下docker-compose启动sonarqube服务:
version: "3.7"

networks:
  sonarqubenet:
    external: false
    name: sonarqubenet

# volumes:
#   sonarqubedata:
#     name: sonarqubedata

services:
  sonarqube:
    image: sonarqube:8.1-community-beta
    container_name: sonarqube
    restart: always
    volumes:
      - ./sonarqube/conf:/opt/sonarqube/conf
      - ./sonarqube/data:/opt/sonarqube/data
      - ./sonarqube/logs:/opt/sonarqube/logs
      - ./sonarqube/extensions:/opt/sonarqube/extensions
    ports:
      - 9001:9000
    env_file: .env
    environment:
      # - sonar.jdbc.url=jdbc:postgresql://sonarqube_postgres/${POSTGRES_DB}
      # - sonar.jdbc.username=${POSTGRES_USER}
      # - sonar.jdbc.password=${POSTGRES_PASSWORD}
      - sonar.jdbc.username=sonar
      - sonar.jdbc.password=sonar
      - sonar.jdbc.url=jdbc:postgresql://sonarqube_postgres/sonar
    # command: ["--init"]
    networks:
      - sonarqubenet
    depends_on:
      - sonarqube_postgres

  # gitea 可以用postgres也可以用mysql
  sonarqube_postgres:
    image: postgres:alpine
    ports:
      - 5432:5432
    restart: always
    container_name: sonarqube_postgres
    volumes:
      - ./postgres/data:/var/lib/postgresql/data
    env_file: .env
    # environment:
    #   - POSTGRES_USER=${POSTGRES_USER}
    #   - POSTGRES_PASSWORD=${POSTGRES_PASSWORD}
    #   - POSTGRES_DB=${POSTGRES_DB}
    networks:
      sonarqubenet:

的源码在

docker-compose-manager

访问:http://192.168.0.90:9001然后输入账号admin,密码admin登录,push代码后,可以看到结果



还可以学习一下sonarqub的使用方法,修改检测的规则
参考了:
持续发布
使用drone-ssh插件发布
在.drone.yml文件中使用到了drone-ssh插件,在持续集成最后,会在192.168.0.90服务器上启动测试的容器服务,

可以访问http://192.168.0.90:8056/health,返回结果说明部署成功


使用k8s部署
k8s的学习可以参考文档


容器环境下的持续集成最佳实践


嘿,我用Drone做CI


如果觉得有用，可随意赞赏

DevOps 一词的来自于 Development 和 Operations 的组合，突出重视软件开发人员和运维人员的沟通合作，通过自动化流程来使得软件构建、测试、发布更加快捷、频繁和可靠。DevOps 其实包含了三个部分：开发、测试和运维。换句话 DevOps 希望做到的是软件产品交付过程中IT工具链的打通，使得各个团队减少时间损耗，更加高效地协同工作；
DevOps基于持续构建、测试和集成的开发原则；
DevOps看作开发（软件工程）、技术运营和质量保障（QA）三者的交集；


DevOps 的转型过程中，如果希望前置时间从月或季度缩短为几分钟，那么一般需要依次

优化下面的约束点：环境搭建；代码部署；测试和准备的执行；紧密耦合的架构。
为部署流水线奠定基础 ； 实现快速可靠的自动化测试 ；实现并实践持续集成和持续测试 ；通过自动化、架构解耦等方式实现低风险发布。
DevOps 不是简单的开发软件化，而是企业的学习能力不断提升的结果，将企业改造成敏捷应对的学习型组织，运用新的工具，优化组织架构和流程，不断地进行自我革命和创新的方式。工具是辅助，而非基础。
Google 提出的 5 个 DevOps 原则，这套原则中必须依赖于工具辅助的部分只有后两点，更多的则是对于开发组织形式的内省：精简组织架构；愿意承担一部分试错带来的损失；分阶段地一小步一小步地进行转型；最大化地利用工具和自动化流程；对所有的过程和结果进行记录和分析。


DevOps工具博客一
DevOps工具博客二

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