现有混合云平台的场景下，即有线下和线上的环境，又有测试与正式的场景，而且结合了Docker，导致打包内容有所区分，且服务的发布流程复杂起来，手工打包需要在编译阶段就要根据环境到处更改配置，因此纯手工发布增加了实施的难度，需要一个统一的适应各种环境部署的方案。

image

基于微服务的发布流程

手动/自动构建 -> Jenkins 调度 K8S API -＞动态生成 Jenkins Slave pod -＞ Slave pod 拉取 Git 代码／编译／打包镜像 -＞推送到镜像仓库 Harbor -＞ Slave工作完成，Pod 自动销毁 -＞部署到测试或生产 Kubernetes（K8S）平台。

上面是理想状况下的将服务编译打包成镜像上传到镜像库后部署到Kubernetes平台的一个流程，但问题是：

  1. 我们有线上线下平台，代码在线下GitLab，是出不了外网的，因此线上K8S集群无法拉取代码编译。
  2. Jenkins的master所在服务器是CentOS6.5，没有Docker环境，也没有在K8S集群服务器内，因此无法直接执行docker build镜像和 kubectl apply 发布服务到K8S集群。
  3. Jenkins的slave节点都是无法访问外网的，
  4. 线上服务需要Pinpoint而线下环境暂时不需要启用Pinpoint，否则一直报错，因此需要根据选择的环境动态的构建Dockerfile，而且要求整个发布流程可选择。

就上面现实问题，我们将发布流程简化：

关键点：

Docker镜像的打包使用com.spotify的docker-maven-plugin插件结合Dockerfile，调用远程服务器的Docker环境生成镜像。

K8S服务部署采用的是ssh方式，将Deployment文件上传到K8S集群服务器，然后执行部署命令。

如何利用Dockerfile打包镜像

之前也是用com.spotify的docker-maven-plugin插件来打包镜像并推送到私有镜像仓库，但问题是无法根据环境写条件判断，如动态选择是否需要启动pinpoint，线上线下库地址动态更换，导致镜像名前缀也是要动态变化的，此时直接配置无法满足，需要结合Dockerfile来实现。

先更改pom文件，指定本项目的Dockerfile文件地址，默认是放在项目根目录下：

 <plugin>
                <groupId>com.spotify</groupId>
                <artifactId>docker-maven-plugin</artifactId>
                <version>1.2.0</version>
                <configuration>
                    <!--覆盖相同标签镜像-->
                    <forceTags>true</forceTags>
                    <!-- 与maven配置文件settings.xml一致 -->
                    <serverId>nexus-releases</serverId>
                    <!--私有仓库地址 -->
                    <registryUrl>https://${docker.repostory}</registryUrl>
                    <!--远程Docker地址 -->
                    <dockerHost>http://10.3.87.210:2375</dockerHost>
                    <!-- 注意imageName一定要是符合正则[a-z0-9-_.]的，否则构建不会成功 -->
                    <!--指定镜像名称 仓库/镜像名:标签-->
<imageName>${docker.repostory}/${project.artifactId}:${project.version}</imageName>
                    <dockerDirectory>${project.basedir}</dockerDirectory>
                    <resources>
                        <resource>
                            <!-- 指定要复制的目录路径，这里是当前目录 -->
                            <!-- 将打包文件放入dockerDirectory指定的位置 -->
                            <targetPath>/app/</targetPath>
                            <!-- 指定要复制的根目录，这里是target目录 -->
                            <directory>${project.build.directory}</directory>
                            <!-- 指定需要拷贝的文件，这里指最后生成的jar包 -->
                            <include>${project.build.finalName}.jar</include>
                        </resource>
                    </resources>
                </configuration>
            </plugin>

<registryUrl>https://${docker.repostory}</registryUrl>

指定远程仓库地址，在主项目的<properties>中指定，这里默认线上仓库<docker.repostory>39.95.40.97:5000</docker.repostory>

<dockerHost>http://10.3.87.210:2375</dockerHost>

指定Docker镜像打包服务器，这里指定线下服务器。

<imageName>{docker.repostory}/{project.artifactId}:${project.version}</imageName>

指定镜像名称 仓库/镜像名:标签

<dockerDirectory>${project.basedir}</dockerDirectory>

指定Dockerfile文件地址，此处指定项目根目录

Dockerfile 内容

FROM join:0.2

MAINTAINER {description} Join

ADD /app/{artifactId}-{version}.jar /app/
ENTRYPOINT ["java", "-Xmx512m","-Dspring.profiles.active={active}",{jarparam} "-jar", "/app/{artifactId}-{version}.jar"]

基础镜像用join:0.2，里面包含了pinpoint和监控jvm的promethus客户端包。

Jarparam会在Jenkins中动态替换运行时参数，active 指定当前运行环境，这里可能有人提议根据项目yml文件中指定内容自动匹配，因为要考虑到如果自动匹配 更换线上线下环境就需要更改yml配置文件后又要上传到gitlab，如此没有必要多做一步，直接在Jenkins中当作参数指定最为便捷。

此处Dockerfile是通用模板，如果有特殊内容添加，可自行更改，此时的模板需要在Jenkins运行时替换参数后才有用，如果想直接在本机运行打包，可手动替换参数内容后运行：

clean package -DskipTests docker:build

推送

clean package -DskipTests docker:build -DpushImage

Jenkins发布流程

利用Jenkins的pipeline构建流水线

Pipeline也就是构建流水线，对于程序员来说，最好的解释是：使用代码来控制项目的构建、测试、部署等。使用它的好处有很多，包括但不限于：

  • 使用Pipeline可以非常灵活的控制整个构建过程；

  • 可以清楚的知道每个构建阶段使用的时间，方便构建的优化；

  • 构建出错，使用stageView可以快速定位出错的阶段；

  • 一个job可以搞定整个构建，方便管理和维护等。

Pipeline 支持两种语法，声明式和脚本式。这两种方法都支持构建持续交付流水线，都可以通过 web UI 或 Jenkinsfile 文件来定义 Pipeline（通常认为创建 Jenkinsfile 文件并上传到源代码控制仓库是最佳实践）这里向大家推荐一个java架构交流q裙：790047143

Jenkinsfile 就是一个包含对 Jenkins Pipeline 定义的文本文件，会上传到版本控制中。下面的 Pipeline 实现了基本的 3 段持续交付流水线。

声明式 Pipeline：

// Jenkinsfile (Declarative Pipeline)

pipeline {

agent any

stages {

stage('Build') {

steps {

echo 'Building..'

}

}

stage('Test') {

steps {

echo 'Testing..'

}

}

stage('Deploy') {

steps {

echo 'Deploying....'

}

}

}

}

对应的脚本式 Pipeline：

// Jenkinsfile (Scripted Pipeline)

node {

stage('Build') {

echo 'Building....'

}

stage('Test') {

echo 'Building....'

}

stage('Deploy') {

echo 'Deploying....'

}

}

注意，所有的 Pipeline 都会有这三个相同的 stage，可以在所有项目的一开始就定义好它们。下面演示在 Jenkins 的测试安装中创建和执行一个简单的 Pipeline。这里向大家推荐一个测试交流圈q裙：790047143

假设项目已经设置好了源代码控制仓库，并且已经按照入门章节的描述在 Jenkins 中定义好了 Pipeline。

使用文本编辑器（最好支持 Groovy 语法高亮显示），在项目根目录中创建 Jenkinsfile。这里向大家推荐一个java架构交流q裙：790047143

上面的声明式 Pipeline 示例包含了实现一个持续交付流水线所需的最少步骤。必选指令 agent 指示 Jenkins 为 Pipeline 分配执行程序和工作空间。没有 agent 指令的话，声明式 Pipeline 无效，无法做任何工作！默认情况下 agent 指令会确保源代码仓库已经检出，并且可用于后续步骤。

stage 和 step 指令在声明式 Pipeline 中也是必须的，用于指示 Jenkins 执行什么及在哪个 stage 中执行。

对于脚本式 Pipeline 的更高级用法，上面的示例节点是至关重要的第一步，因为它为 Pipeline 分配了一个执行程序和工作空间。如果没有 node，Pipeline 不能做任何工作！在 node 内，业务的第一阶段是检出此项目的源代码。由于 Jenkinsfile 是直接从源代码控制中提取的，因此 Pipeline 提供了一种快速简单的方法来访问源代码的正确版本：

// Jenkinsfile (Scripted Pipeline)

node {

checkout scm

/* .. snip .. */

}

这个 checkout 步骤会从源代码控制中检查代码，scm 是特殊变量，它指示运行检出步骤，复制触发了这次 Pipeline 运行的指定版本。

最终的流程样式：

image

一般用声明式来构建流水，实际操作过程中还是发现脚本式构建更顺手，而且Groovy语言更方便查资料，因此下面以脚本构建为主演示一个流程。

1.新建任务

image

2.填写任务名和描述，由于防止构建历史太多，只保留3个。

image

3.添加构建时全局构建参数，用来构建流程动态选择环境，这里有两种方式，一种是直接在页面上添加，如下图，一种是在Jenkinsfile中添加（第一次构建时不会出现选项，第二次构建才会出现，因此首次构建需要试构建，暂停再刷新页面才会有选择框），两种最张效果一样，这里为了方便采用Jenkinsfile来添加全局参数。

image

Jenkinsfile中添加

properties([
        parameters([string(name: 'PORT', defaultValue: '7082', description: '程序运行端口'),choice(name: 'ACTIVE_TYPE', choices: ['dev', 'prd', 'local'], description: '程序打包环境'),choice(name: 'ENV_TYPE', choices: ['online', 'offline'], description: '线上、还是线下环境'),booleanParam(name: 'ON_PINPOINT', defaultValue: true, description: '是否添加Pinpoint监控'),booleanParam(name: 'ON_PROMETHEUS', defaultValue: true, description: '是否添加Prometheus监控'),string(name: 'EMAIL', defaultValue: '104@qq.com', description: '打包结果通知')])
])

4.选择源码代码库：

需要添加认证，将Jenkins的ssh秘钥添加到GitLab的页面中，且需要将此处gitlab中joint用户添加到需要拉取代码的项目中才有权限拉取代码。

Jenkinsfile位置放在项目的根目录。

5. Jenkinsfile中指定maven目录地址

MVNHOME = '/opt/maven354'

为防止手工填写项目名和版本号等一系列信息，因此直接读取pom文件中要编译项目的这些信息给全局变量：

pom = readMavenPom file: 'pom.xml'

echo "group: ${pom.groupId}, artifactId: ${pom.artifactId}, version: ${pom.version} ,description: ${pom.description}"

artifactId = "${pom.artifactId}"

version = "${pom.version}"

description = "${pom.description}"

根据选择的线上环境还是线下环境，替换镜像仓库ip

if (params.ENV_TYPE == 'offline' || params.ENV_TYPE == null) {

sh "sed -i 's#39.95.40.97:7806#10.3.87.51:8080#g' pom.xml"

image = "10.3.87.51:8080/${artifactId}:${version}"

}

6.编译

利用maven构建，利用上面的内容先替换掉Dockerfile、Deployment中的变量，再根据选择的条件是否启用pinpoint和promethus，最后编译。

def jarparam=''
def pinname = artifactId
if( pinname.length() > 23) {
  pinname = artifactId.substring(0,23)
}
//添加pinpoint
if(params.ON_PINPOINT) {
  jarparam = '"-javaagent:/app/pinpoint-agent/pinpoint-bootstrap-1.8.0.jar","-Dpinpoint.agentId={pinname}", "-Dpinpoint.applicationName={pinname}",'
}
//添加prometheus
if(params.ON_PROMETHEUS) {
  jarparam = jarparam + '"-javaagent:/app/prometheus/jmx_prometheus_javaagent-0.11.0.jar=1234:/app/prometheus/jmx.yaml",'
}

sh "sed -i 's#{jarparam}#${jarparam}#g' Dockerfile"

sh "sed -i 's#{description}#${description}#g;s#{artifactId}#${artifactId}#g;s#{version}#${version}#g;s#{active}#${params.ACTIVE_TYPE}#g;s#{pinname}#${pinname}#g' Dockerfile"

sh "sed -i 's#{artifactId}#${artifactId}#g;s#{version}#${version}#g;s#{port}#${params.PORT}#g;s#{image}#${image}#g' Deployment.yaml"

sh "'${MVNHOME}/bin/mvn' -DskipTests clean package"

需要注意的是pinpoint的pinpoint.applicationName不能操作24个字符，否则启用不成功，因此超过的直接截断。

Department文件详情看后文。

跳过测试编译打包 '${MVNHOME}/bin/mvn' -DskipTests clean package 需要在Jenkins服务器安装maven环境，还有指定maven的jar包私有仓库地址。

7. Docker打包

前提是上一步指定pom文件中的镜像仓库和Dockerfile中的内容是替换后的完整内容。

sh "'${MVNHOME}/bin/mvn' docker:build"

8. 推送镜像

sh "'${MVNHOME}/bin/mvn' docker:push"

如何发布服务到K8S集群

前面几步已经将项目打包并生成了镜像并推送到了私有仓库，下面就是部署服务到K8S集群。

先看看Department.yaml文件：

---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
 name: {artifactId}
 namespace: default
 labels:
 app: {artifactId}
 version: {version}
spec:
 selector:
 matchLabels:
 app: {artifactId}
 replicas: 1
 template:
 metadata:
 labels:
 app: {artifactId}
 annotations:
        prometheus.io.jmx: "true"
        prometheus.io.jmx.port: "1234"
 spec:
 containers:
 - name: {artifactId}
 image: {image}
        # IfNotPresent\Always
 imagePullPolicy: Always
 ports:
 - name: prometheusjmx
 containerPort: 1234
 livenessProbe: #kubernetes认为该pod是存活的,不存活则需要重启
 httpGet:
 path: /health
 port: {port}
 scheme: HTTP
 initialDelaySeconds: 60 ## 设置为系统完全启动起来所需的最大时间+若干秒
 timeoutSeconds: 5
 successThreshold: 1
 failureThreshold: 5
 readinessProbe: #kubernetes认为该pod是启动成功的 
 httpGet:
 path: /health
 port: {port}
 scheme: HTTP
 initialDelaySeconds: 40 ## 设置为系统完全启动起来所需的最少时间
 timeoutSeconds: 5
 successThreshold: 1
 failureThreshold: 5
 env:
 - name: eureka-server
 value: "eureka-server.default.svc.cluster.local"
 - name: eureka-server-replica
 value: "eureka-server-replica.default.svc.cluster.local"
 resources:
        # 5%的CPU时间和700MiB的内存
 requests:
#            cpu: 50m
 memory: 700Mi
          # 最多允许它使用
 limits:
#            cpu: 100m
 memory: 1000Mi
        # 指定在容器中挂载路径
 volumeMounts:
 - name: logs-volume
 mountPath: /logs
 - name: host-time
 mountPath: /etc/localtime
 readOnly: true
 - name: host-timezone
 mountPath: /etc/timezone
 readOnly: true
 - name: pinpoint-config
 mountPath: /app/pinpoint-agent/pinpoint.config
 volumes:
 - name: logs-volume
 hostPath:
        # 宿主机上的目录
 path: /logs
 - name: host-time
 hostPath:
 path: /etc/localtime
 - name: host-timezone
 hostPath:
 path: /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai
 - name: pinpoint-config
 configMap:
 name: pinpoint-config
       # 运行在指定标签的节点，前提是先给节点打标  kubectl label nodes 192.168.0.113 edgenode=flow
#      nodeSelector:
#        edgenode: flow
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
 name: {artifactId}
 namespace: default
 labels:
 app: {artifactId}
 version: {version}
spec:
 selector:
 app: {artifactId}
 ports:
 - name: tcp-{port}-{port}
 protocol: TCP
 port: {port}
 targetPort: {port}

里面的变量会在前面几步自动替换掉。

添加了prometheus收集jvm的内容：

prometheus.io.jmx: "true"

prometheus.io.jmx.port: "1234"

containerPort: 1234

将pinpoint的配置内容pinpoint.config用configMap 保存，方便更改内容。

其它内容不在此详解，可自行google。

网上资料一般发布服务都是直接kubectl deploy，这种情况只适用于jenkins的服务器已包含在K8S服务器集群中。第二种情况是在K8S集群服务器里面生成Jenkins的一个slave节点，然后在pipeline里面设置node(“k8s”){ ……} 里面发布，具体方法自行google。

这里为了避免麻烦，采用直接SSH到K8S服务器集群的方案发布服务。

配置sshagent

SSH Agent Plugin ：sshagent方法支持，用于上传构建产物到目标服务器，使用详情见：

https://wiki.jenkins.io/display/JENKINS/SSH+Agent+Plugin

在Jenkins插件库搜索后直接下载安装（需要连外网环境），生产环境已安装，直接使用。
这里向大家推荐一个测试交流圈q裙：790047143
使用：

sshagent(credentials: ['deploy_ssh_key_23']) {

sh "scp -P 2222 -r Deployment.yaml root@39.95.40.97:/docker/yaml/Deployment-${artifactId}.yaml"

sh "ssh -p 2222 root@39.95.40.97 'kubectl apply -f /docker/yaml/Deployment-${artifactId}.yaml && kubectl set env deploy/${artifactId} DEPLOY_DATE=${env.BUILD_ID}'"

}

先用ssh远程到K8S集群中的服务器，将Deployment文件上传，然后再远程执行kubectl apply发布服务。

为了避免误操作，在发布前做了发布确认提示判断。

timeout(time: 10, unit: 'MINUTES') {

input '确认要部署吗？'

}

以上流程已完成整个流程，然后可以去K8S环境去看服务是否有正常运行。

关于测试

上面的过程没有加入代码测试、代码质量分析SonarQube、发布后服务测试的阶段（Selenium是一套完整的Web应用程序测试系统），后续可以接入。

如何进行多模块如何构建

很多项目采用的是多模块构成，因此每个项目配置和发布要求不一样，需要单独编译到部署，所以每个模块都需要独立的Dockerfile和Deployment文件，Jenkinsfile通用一份，然后在发布时自动弹出模块列表，选择需要发布的模块进行编译发布。

//需要处理的项目多项目时先进入子项目

projectwk = "."

mainpom = readMavenPom file: 'pom.xml'

//存在多个模块时，选择其中一个进行编译

if(mainpom.modules.size() > 0 ) {

  echo "项目拥有模块==${mainpom.modules}"

  timeout(time: 10, unit: 'MINUTES') {

    def selproj = input message: '请选择需要处理的项目', parameters: [choice(choices: mainpom.modules, description: '请选择需要处理的项目', name: 'selproj')] //, submitterParameter: 'project'

    projectwk = selproj

    echo "选择项目=${projectwk}"

  }

}

读取主项目的pom中的modules判断是否包含多个模块，供用户选择。

然后根据选择的模块进行编译，dir进入选择的模块读取信息并编译。

dir("${projectwk}") {

    pom = readMavenPom file: 'pom.xml'

    echo "group: ${pom.groupId}, artifactId: ${pom.artifactId}, version: ${pom.version} ,description: ${pom.description}"

    artifactId = "${pom.artifactId}"

    version = "${pom.version}"

    description = "${pom.description}"

}

完整的Jenkinsfile

properties([

        parameters([string(name: 'PORT', defaultValue: '7082', description: '程序运行端口'),choice(name: 'ACTIVE_TYPE', choices: ['dev', 'prd', 'local'], description: '程序打包环境'),choice(name: 'ENV_TYPE', choices: ['online', 'offline'], description: '线上、还是线下环境'),booleanParam(name: 'ON_PINPOINT', defaultValue: true, description: '是否添加Pinpoint监控'),booleanParam(name: 'ON_PROMETHEUS', defaultValue: true, description: '是否添加Prometheus监控'),string(name: 'EMAIL', defaultValue: '1041126478@qq.com', description: '打包结果通知')])

])

node {

    stage('Prepare') {

        echo "1.Prepare Stage"

        MVNHOME = '/opt/maven354'

        //echo "UUID=${UUID.randomUUID().toString()}"

        checkout scm

        //需要处理的项目多项目时先进入子项目

        projectwk = "."

        mainpom = readMavenPom file: 'pom.xml'

        repostory = "${mainpom.properties['docker.repostory']}"

        //存在多个模块时，选择其中一个进行编译

        if(mainpom.modules.size() > 0 ) {

          echo "项目拥有模块==${mainpom.modules}"

          timeout(time: 10, unit: 'MINUTES') {

            def selproj = input message: '请选择需要处理的项目', parameters: [choice(choices: mainpom.modules, description: '请选择需要处理的项目', name: 'selproj')] //, submitterParameter: 'project'

            projectwk = selproj

            echo "选择项目=${projectwk}"

          }

        }

        dir("${projectwk}") {

            pom = readMavenPom file: 'pom.xml'

            echo "group: ${pom.groupId}, artifactId: ${pom.artifactId}, version: ${pom.version} ,description: ${pom.description}"

            artifactId = "${pom.artifactId}"

            version = "${pom.version}"

            description = "${pom.description}"

        }

        script {

            GIT_TAG = sh(returnStdout: true, script: '/usr/local/git/bin/git rev-parse --short HEAD').trim()

            echo "GIT_TAG== ${GIT_TAG}"

        }

        image = "192.168.4.2:5000/${artifactId}:${version}"

      if (params.ENV_TYPE == 'offline' || params.ENV_TYPE == null) {

        sh "sed -i 's#39.95.40.97:5000#10.3.80.50:5000#g' pom.xml"

        image = "10.3.80.50:5000/${artifactId}:${version}"

      }

    }

    if(mainpom.modules.size() > 0 ) {

       stage('编译总项目') {

          sh "'${MVNHOME}/bin/mvn' -DskipTests clean install"

       }

    }

    dir("${projectwk}") {

        stage('编译模块') {

            echo "2.编译模块 ${artifactId}"

            def jarparam=''

            def pinname = artifactId

            if( pinname.length() > 23) {

              pinname = artifactId.substring(0,23)

            }

            //添加pinpoint

            if(params.ON_PINPOINT) {

              jarparam = '"-javaagent:/app/pinpoint-agent/pinpoint-bootstrap-1.8.0.jar","-Dpinpoint.agentId={pinname}", "-Dpinpoint.applicationName={pinname}",'

            }

            //添加prometheus

            if(params.ON_PROMETHEUS) {

              jarparam = jarparam + '"-javaagent:/app/prometheus/jmx_prometheus_javaagent-0.11.0.jar=1234:/app/prometheus/jmx.yaml",'

            }

            sh "sed -i 's#{jarparam}#${jarparam}#g' Dockerfile"

            sh "sed -i 's#{description}#${description}#g;s#{artifactId}#${artifactId}#g;s#{version}#${version}#g;s#{active}#${params.ACTIVE_TYPE}#g;s#{pinname}#${pinname}#g' Dockerfile"

            sh "sed -i 's#{artifactId}#${artifactId}#g;s#{version}#${version}#g;s#{port}#${params.PORT}#g;s#{image}#${image}#g' Deployment.yaml"

            sh "'${MVNHOME}/bin/mvn' -DskipTests clean package"

            stash includes: 'target/*.jar', name: 'app'

        }

        stage('Docker打包') {

            echo "3.Docker打包"

            unstash 'app'

            sh "'${MVNHOME}/bin/mvn' docker:build"

        }

        stage('推送镜像') {

            echo "4.Push Docker Image Stage"

            sh "'${MVNHOME}/bin/mvn' docker:push"

        }

         timeout(time: 10, unit: 'MINUTES') {

            input '确认要部署吗？'

         }

        stage('发布') {

        if (params.ENV_TYPE == 'offline' || params.ENV_TYPE == null) {

              sshagent(credentials: ['deploy_ssh_key_34']) {

                sh "scp -r Deployment.yaml root@10.2.85.30:/docker/yaml/Deployment-${artifactId}.yaml"

                sh "ssh root@10.2.85.30 'kubectl apply -f /docker/yaml/Deployment-${artifactId}.yaml && kubectl set env deploy/${artifactId} DEPLOY_DATE=${env.BUILD_ID}'"

              }

           } else {

              sshagent(credentials: ['deploy_ssh_key_238']) {

                sh "scp -P 22 -r Deployment.yaml root@39.95.40.97:/docker/yaml/Deployment-${artifactId}.yaml"

                sh "ssh -p 22 root@39.95.40.97 'kubectl apply -f /docker/yaml/Deployment-${artifactId}.yaml && kubectl set env deploy/${artifactId} DEPLOY_DATE=${env.BUILD_ID}'"

              }

           }

            echo "发布完成"

        }

    }

   stage('通知负责人'){

//    emailext body: "构建项目:${description}\r\n构建完成", subject: '构建结果通知【成功】', to: "${EMAIL}"

        echo "构建项目:${description}\r\n构建完成"

   }

}

将Jenkinsfile文件放在项目根目录，然后将源码都上传到GitLab。

打开BlueOcean，这是Jenkins新出的美化页面。

选择自己的项目。

进入后点击运行，其中会弹出框选择发布参数（这里需要手工填写发布的端口，由于采用配置中心化，端口无法自动读取）。

进入查看流程状态，失败会有相应的提示：

显示发布服务

在K8S内查看部署的服务启动情况。

Jenkinsfile Pipeline

Jenkinsfile Pipeline语法内容可参考官网：https://jenkins.io/doc/book/pipeline/jenkinsfile/

还可以进入项目后，有个流水线语法：

选择想要的功能，生成：

Jenkins还可用作发布Vue前端项目，具体内容可参考 Jenkins 自动化构建 vue 项目然后发布到远程服务器 文档。

Jenkins要发布Net服务需要有一台windows的Jenkins slave，还需要在此节点上安装编译器MSBuild框架，Git框架、更改服务器上的IIS权限等功能，最后文件分发到其它windows服务器，过程比较繁琐，若无发布审核建议直接通过VS自带发布功能发布程序。

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