普通打包部署方式：

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Jekins集成部署

Jekins：

可以看出，jenkins充当的是一个自动构建的作用，允许持续集成和持续交付项目，而Docker相当于虚拟机，或者说是一个容器。

1、持续、自动地构建/测试软件项目。
2、监控软件开放流程，快速问题定位及处理，提示开放效率。

补充：1、jenkins是一个插件的集合

K8s和Docker:

官方定义1：Docker是一个开源的应用容器引擎，开发者可以打包他们的应用及依赖到一个可移植的容器中，发布到流行的Linux机器上，也可实现虚拟化。

官方定义2：k8s是一个开源的容器集群管理系统，可以实现容器集群的自动化部署、自动扩缩容、维护等功能。

Docker:

Docker的核心概念和常用命令

Docker实际上就是一个虚拟机，只不过运行虚拟容器消耗的资源和单独运行引用程序差不多，即，能高效的运行虚拟机容器。Docker的三个核心概念就是：镜像、容器、仓库。

1、镜像

Docker镜像类似于虚拟机镜像，可以理解为我们常用的ios镜像。这是Docker容器的基础，运行容器前需要将镜像拉取到本地。常用镜像命令如下：

docker images 列出本地镜像
docker pull imageName 拉取镜像
docker search imageName 查找镜像
docker rmi imageName 删除镜像

2、容器

容器用来运行和隔离应用程序，像我们常说的沙箱。容器是通过镜像创建和运行的实例，一个镜像可以有多个容器实例。常用容器命令如下：

docker ps -a 查看所有容器
docker run -itd imageName 创建并启动容器
docker start name 启动容器
docker stop name 停止容器
docker attch name 进入运行中容器
docker rm -f name 删除容器

3、仓库

Docker仓库用于集中存放镜像文件。可以创建私有仓库。通常为了下载快会把仓库地址配置为国内仓库。

为什么需要Docker
1.环境(切换/配置)麻烦
2.应用之间需要隔离
比如我写了两个应用(网站)，这两个应用部署在同一台服务器上，那可能会出现什么问题？

如果一个应用出现了问题，导致CPU占100%。那另一个应用也会受到关联，跟着一起凉凉了。
这两个应用是完全不同技术栈的应用，比如一个PHP，一个.NET。这两个应用各种的依赖软件都安装在同一个服务器上，可能就会造成各种冲突/无法兼容，这可能调试就非常麻烦了。

Docker是如何解决上述的问题的
解决环境(切换/配置)
不知道大家有没有装过系统，比如说装Linux虚拟机，重装Windows系统，都是需要镜像的。

有了这个镜像，我们就可以运行这个镜像，来进行安装系统的操作(此处省略N个下一步)，于是我们的系统就装好了。一般来说，我们去官方渠道下载的镜像，都是纯净的。比如去官方下载Windows镜像，装完后之后桌面只有一个回收站。

Docker也是这种思路，可以将我们的想要的环境构建(打包)成一个镜像，然后我们可以推送(发布)到网上去。想要用这个环 境的时候，在网上拉取一份就好了。

有了Docker，我们在搭环境的时候，跟以前的方式就不一样了。

之前：在开发环境构建出了一个war包，想跑到Linux下运行。我们得先在Linux下载好Java、Tomcat、MySQL，配置好对应的环境变量，将war包丢到Tomcat的webapps文件夹下，才能跑起来。
现在：在Linux下直接拉取一份镜像(各种环境都配好了)，将镜像运行起来，把war包丢进去就好了。

将Docker的镜像运行起来就是一两秒的事情而已，十分方便的。

线程隔离：

Docker有容器，容器用来运行和隔离应用程序，像我们常说的沙箱。容器是通过镜像创建和运行的实例，一个镜像可以有多个容器实例。

Docker可以干嘛？
1.高效有序利用资源

2.单台机器得部署多个应用；

3.将一整套环境打包封装成镜像，无需重复配置环境，解决环境带来的种种问题。一次编译，到处运行，类似于java代码，应用及依赖的环境构建一次，可以到处运行。

4.Docker容器间是进程隔离的，谁也不会影响谁。

Docker采用的是什么机制？

K8s:
首先，我们从容器技术谈起，在容器技术之前，大家开发用虚拟机比较多，比如vmware和openstack，我们可以使用虚拟机在我们的操作系统中模拟出多台子电脑（Linux），子电脑之间是相互隔离的，但是虚拟机对于开发和运维人员而言，存在启动慢，占用空间大，不易迁移的缺点。举一个我亲身经历过的场景吧，之前在vmware中开发了一个线下平台，为了保证每次能够顺利使用，我们就把这个虚拟机导出为OVF，然后随身携带，用的时候在服务器中部署，这里就充分体现了虚拟机的缺点。

接着，容器化技术应运而生，它不需要虚拟出整个操作系统，只需要虚拟一个小规模的环境即可，而且启动速度很快，除了运行其中应用以外，基本不消耗额外的系统资源。Docker是应用最为广泛的容器技术，通过打包镜像，启动容器来创建一个服务。但是随着应用越来越复杂，容器的数量也越来越多，由此衍生了管理运维容器的重大问题，而且随着云计算的发展，云端最大的挑战，容器在漂移。在此业务驱动下，k8s问世，提出了一套全新的基于容器技术的分布式架构领先方案，在整个容器技术领域的发展是一个重大突破与创新。

那么，K8S实现了什么？

从架构设计层面，我们关注的可用性，伸缩性都可以结合k8s得到很好的解决，如果你想使用微服务架构，搭配k8s，真的是完美，再从部署运维层面，服务部署，服务监控，应用扩容和故障处理，k8s都提供了很好的解决方案。

具体来说，主要包括以下几点：

服务发现与调度
负载均衡
服务自愈
服务弹性扩容
横向扩容
存储卷挂载
总而言之，k8s可以使我们应用的部署和运维更加方便。

最后，我们看下k8s的架构：

k8s集群由Master节点和Node（Worker）节点组成。

Master节点

Master节点指的是集群控制节点，管理和控制整个集群，基本上k8s的所有控制命令都发给它，它负责具体的执行过程。在Master上主要运行着：

Kubernetes Controller Manager（kube-controller-manager）：k8s中所有资源对象的自动化控制中心，维护管理集群的状态，比如故障检测，自动扩展，滚动更新等。
Kubernetes Scheduler（kube-scheduler）： 负责资源调度，按照预定的调度策略将Pod调度到相应的机器上。
etcd：保存整个集群的状态。
Node节点

除了master以外的节点被称为Node或者Worker节点，可以在master中使用命令 kubectl get nodes查看集群中的node节点。每个Node都会被Master分配一些工作负载（Docker容器），当某个Node宕机时，该节点上的工作负载就会被Master自动转移到其它节点上。在Node上主要运行着：

kubelet：负责Pod对应的容器的创建、启停等任务，同时与Master密切协作，实现集群管理的基本功能
kube-proxy：实现service的通信与负载均衡
docker（Docker Engine）：Docker引擎，负责本机的容器创建和管理

Jenkins设置项目构建顺序：
jenkins构建多个项目执行顺序设置
总结：
1.多个工程执行，如果有数据依赖，要在工程里配置，项目运行节点，及在项目上下游之前后构建。
2.如果构建项目有先后顺序，并且监控同一版本，可以在触发器位置设置，其它工程构建后触发。