今天我们主要来介绍如何结合Jenkins完成持续化集成和自动化测试的案例。在微服务开发团队中一般会采用敏捷开发这类增长式的开发方式这能有效提高各个微服务的迭代效率。为了让完成的代码能够尽快得到反馈我们建议尽早将完成的代码提交到代码库中被集成部署每天一次甚至一天多次通过自动构建和自动化测试尽早检测出集成的错误从而确保错误被尽快发现和纠正。持续集成与Jenkins Pipeline在敏捷开发中持续集成ClContinuousIntegration是为了更快地发现和修复系统集成遇到的各类问题它建议开发人员一天最少提交一次或者多次代码到代码库中让自动化工具对提交的代码进行集成部署并使用自动化测试工具检验代码是否正常运行从而更快地发现代码中存在的问题并进行修复。一般来说业务系统经过微服务划分后每一个微服务都是由独立的小团队进行开发和维护在系统集成时考虑到微服务之间存在大量的互相调用这就要求我们不仅要验证微服务内模块的集成结果还需要验证微服务之间的集成结果。因此持续集成能够加快各个小团队之间的协作及早发现系统集成中遇到的问题进而提升整个项目的开发效率。Jenkins是常用的持续集成工具。它采用Java 开发提供Web界面简化操作并支持插件式扩展可以处理几乎任何类型的构建和持续集成。Jenkins 中提供多种方式进行构建工作其中 Pipeline 是最为常用的方式之一。Pipeline是一套运行在Jenkins上的工作框架。它能够将多个节点中的任务连接起来实现单个节点难以完成的复杂流程的编排和可视化工作。Pipeline以代码的形式实现它将一个流水线划分为多个Stage每个 Stage代表了一组操作比如构建、测试、部署等而 Stage 内部又由多个Step 组成每一个 Step 就是基本的操作命令比如打印日志echo等命令。在本文的后半部分我们将通过一个Pipeline完成user服务从GitHub中拉取代码到编译打包成镜像再到部署到Kubernetes 的流程。Go的单元测试在前面的CI简易流程图中我们可以看到服务在经过构建和部署之后会进行相应的测试来验证部署的代码是否合理。Go本身提供了一套轻量级的测试框架用于对Go程序进行单元测试和基准测试。g0test命令是一个按照一定的约定和组织来测试代码的程序它执行的文件都是以_test.go”作为后缀这部分文件不会包含在gobuild的代码构建中在测试文件中主要存在以下三种函数类型1.以Test作为函数名前缀的测试函数一般用作单元测试测试函数的逻辑行为是否正确2.以Benchmark作为函数名前缀的基准测试函数一般用来衡量函数的性能3.以Example作为函数名前缀的示例函数主要用于提供示例文档。接下来我们通过user_dao_test.go测试文件介绍如何编写Go的单元测试用例代码如下所示package dao import ( testing func TestUserDAoImpl_Save(t *testing.T) { userDAO : UserDAOImpl{} err : InitMysql(127.0.0.1, 3306, root, 123456, user) if err ! nil{ t.Error(err) t.FailNow() } user : UserEntity{ Username:aoho, Password:aoho, Email:aohomail.com, } err userDAo.Save(user) if err ! nil{ t.Error(err) t.FailNow() } t.Logf(new User ID is %d, user.ID) } func TestUserDAoImpl_SelectByEmail(t *testing.T) { userDAO : UserDAOImpl{} err : InitMysql(127.0.0.1, 3306, root, 123456, user) if err ! nil{ t.Error(err) t.FailNow() } user, err : userDAo.SelectByEmail(aohomail.com) if err ! nilf t.Error(err) t.FailNow() } t.Logf(result uesrname is %s, user.Username) }一般来说测试文件会以待测试文件名_test.go的方式命名比如user_dao_test.go说明是对user_dao.go文件的测试用例。类似的测试函数也是以“Test待测试函数的方式进行命名比如TestUserDAOlmpl_SelectByEmail 是对UserDAOlmpl 结构体的 SelectByEmail方法进行测试你也可以根据测试路径的不同添加额外的修饰语。测试文件需要导入testing 包测试函数中的*testing.T参数用于报告测试结果和附加的日志信息。我们可以通过go test命令运行测试用例在 user_dao_test.go所在目录下执行go test 命令即可执行user_dao_test.go内所有的测试函数并在命令行打印相应的执行结果。使用Pipeline构建部署服务在部署Pipeline 服务之前我们首先将 user服务依赖的 MySQL和 Redis 独立部署到Kubernetes上这里我们以Redis的yaml配置为例apiversion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: user-redis labels: name: user-redis spec: replicas: 1 strategy: type: RollingUpdate selector: matchLabels: name: user-redis template: metadata: labels: name: user-redis spec: containers: #定义Redis容器开放6379端口 - name: user-redis image: redis:5.0 ports: - containerPort: 6379 imagePullpolicy: IfNotPresentuser-redis.yaml 文件通过 Deployment Controller 管理 Pod当 Controller 中的 Pod 出现异常被重启时很可能导致 Pod 的IP 发生变化。如果此时 user服务通过固定IP 的方式访问 Redis很可能会访问失败。为了避免这种情况我们可以为 user-redis Pod 定义一个 Service配置文件描述如下:apiversion: v1 kind: Service metadata: name: user-redis-service spec: selector: name : user-redis ports: - protocol: TCP port: 6379 targetPort: 6379 name: user-redis-tcp在创建好 Pod 后再执行 kubectl create -f user-redis-service.yaml 命令即可为 user-redis Pod 生成一个Service。Service 定义了一组 Pod 的逻辑集合和一个用于访问它们的策略Kubernetes集群会为 Service 分配一个固定的Cluster IP用于集群内部的访问。我们可以通过以下命令查看Service的信息包括 Cluster IP 等信息:kubectl get services通过Cluster IP访问MySQL和Redis等服务我们就无须担心PodIP的变化。通过 Pipeline 部署服务到 Kubernetes 集群主要有以下步骤1.从 GitHub 中拉取代码;2.构建Docker 镜像3.上传 Docker 镜像到 Docker Hub;4.将应用部署Kubernetes;5.接口测试。在 Pipeline 中我们将上述步骤组织成相应的 Stage让Jenkins 为我们完成服务的持续集成和自动化测试接下来我们以user服务的部署作为例子。Pipeline 脚本是由Groovy语言实现支持Declarative声明式和 Scripted脚本式语法我们接下来的演示就基于脚本式语法进行介绍。第一步拉取代码。Stage 的声明如下stage(clone code from github) { echo first stage: clone code git url: https://github.com/longjoy/micro-go-course.git script { commit_id sh(returnstdout: true, script: git rev-parse --short HEAD).trim() } }我们通过giturl命令从 GitHub中获取user服务的代码并将本次提交记录的commit_id 提取出来作为变量使用。接下来是第二步使用user服务中的Dockfile定义构建相应的user 镜像。Stage声明如下stage(build image) { echo second stage: build docker image sh docker build -t aoho/user:${commit_id} sectionl1/user/ }为了方便在排查问题时可以根据对应的代码记录定位代码我们采用了GitHub的提交记录commit_id作为镜像的 tag。同时为了将 MySQL 和 Redis 的地址作为参数传入修改 user 服务的 Dockerfile 为如下:FROM golang:latest wORKDIR /root/micro-go-course/sectionl0/user CopY / /root/micro-go-course/sectionl0/user RUN go env -w GOPRoxYhttps://goproxy.cn,direct RUN go build -o user EXP0SE 10086 ENTRYPoINT ./user -mysql.addr $mysqlAddr -redis.addr $redisAddrmysqlAddr 和 redisAddr 将在 user.yaml 配置文件中以环境变量的方式指定 MySQL 和 Redis 的地址。第三步为了方便Kubernetes拉取服务的镜像我们将第二步构建好的Docker镜像推送到镜像仓库中。如下声明所示:stage(push image) { echo third stage: push docker image to registry sh docker login -u eoho -p xxxxxx sh docker push aoho/user:${commit_id} }Docker 中默认的镜像仓库为 Docker Hub上述声明中就将 user 镜像推送到 Docker Hub 中当然你也可以选择将镜像推送到私有仓库中。往DockerHub中推送镜像需要提交账号密码这需要我们预先注册申请一个 Docker Hub账户。然后在第四步中我们使用kubectl将user服务部署到Kubernetes 中。为了保证部署到正确版本的镜像我们需要将 commit_id 替换到 user.yaml 文件中以及将 mysqlAddr 和 redisAddr 作为环境变量输入user.yaml的配置如下:apiversion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: user-service labels: name: user-service spec: replicas: 1 strategy: type: RollingUpdate selector: matchLabels: name: user-service template: metadata: labels: name: user-service spec: containers: #定义User容器开放10086端口 - name: user image: aoho/user:COMMIT_ID_TAG ports: - containerPort: 10086 imagePullpolicy: IfNotPresent env: - name: mysqlAddr value: MYSQL_ADDR_TAG - name: redisAddr value: REDIS_ADDR_TAG在上述配置文件中我们使用DeploymentController 来管理Pod创建Pod的模板为第二步中构建的user 镜像。构建第四步的 Stage 声明如下:stage(deploy to Kubernetes) { echo forth stage: deploy to Kubernetes sh sed -i s/COMMIT_ID_TAG/${commit_id}/ user.yam] sh sed -i s/MYSQL_ADDR_TAG/${mysql_addr}/ user.yam] sh sed -i s/REDIS_ADDR_TAG/${redis_addr}/ user.yaml sh kubectl apply -f user.yaml }在上述声明中我们首先使用 sed 命令将yaml 文件中标识替换为对应的变量再通过 kubectl apply命令重新部署了user-servicePod。为了让user服务的接口在Kubernetes集群外也能够访问我们通过NodePort的方式将user服务的端口暴露到 Node 节点的相应端口定义 user-service.yaml 配置如下:apiversion: v1 kind: Service metadata: name: user-service-http spec: selector: name : user-service type: NodePort ports: - protocol: TCP port: 10086 targetPort: 10086 nodePort: 30036 name: user-service-tcp在上述配置中我们指定的Service的类型为NodePort并将user服务的接口通过Node 节点的30036暴露出去对此我们就可以在集群外部通过NodelP:NodePort的方式访问user服务了。最后一步我们通过gotest对user中的HTTP接口进行接口测试验证代码集成的效果。Stage声明如下:stage(http test) { echo fifth stage: http test sh cd sectionl1/user/transport go test -args ${user_addr} }上述 Stage 中 user_addr 变量即 NodelP:NodePortuser 服务通过 NodePort 暴露到 Kubernetes集群外的可访问端口。我们使用go test命令运行了transport包下的测试文件用于测试HTTP接口。到此我们通过Pipeline对user服务进行持续集成和测试的整个流程就已经完成了其完整的Pipeline脚本如下:node { script { mysql_addr 127.0.0.1 // service cluster ip redis_addr 127.0.0.1 // service cluster ip user_addr 127.0.0.1:30036 // nodeIp : port } stage(clone code from github) { echo first stage: clone code git url: https://github.com/longjoy/micro-go-course.git script { commit_id sh(returnstdout: true, script: git rev-parse --short HEAD).trim() } } stage(build image) { echo second stage: build docker image sh docker build -t aoho/user:${commit_id} sectionl1/user/ } stage(push image) { echo third stage: push docker image to registry sh docker login -u aoho -p xxxxxx sh docker push aoho/user:${commit_id} } stage(deploy to Kubernetes) { echo forth stage: deploy to Kubernetes sh sed -i s/COMMIT_ID_TAG/${commit_id}/ user-service.yaml sh sed -i s/MYSQL_ADDR_TAG/${mysql_addr}/ user-service.yaml sh sed -i s/REDIS_ADDR_TAG/${redis_addr}/ user-service.yaml sh kubectl apply -f user.yaml } stage(http test) { echo fifth stage: http test sh cd sectionl1/user/transport go test -args ${user_addr} } }我们可以在Jenkins 中创建一个 Pipeline任务将上述脚本复制到Script区域中保存后触发构建不过在这之前需要在Jenkins 中安装和配置好 Kubernetes Plugin 和 Docker Plugin。在实际的开发中我们可以将上述Pipeline脚本放入到Jenkinsfile中与代码一同提交到代码库将Pipeline任务的脚本配置类型修改为 Pipeline Script from SCM引I用代码库中 Pipeline 脚本进行构建。下图为在Pipeline 中构建user 服务的结果视图绿色表示该 Stage 执行成功。Pipeline中构建user服务的结果视图小结持续集成和自动化测试能够对开发代码进行快速校验和反馈帮助开发人员更早地发现代码中的集成Bug并进行修改有效提高团队的开发效率。在本文我们主要介绍了如何通过Jenkins对服务进行持续集成和自动化测试。我们借助了JenkinsPipeline的能力把user服务的代码从代码库拉取出来打包成user镜像并将镜像部署到Kubernetes集群最后还通过gotest对user服务中提供的HTTP接口进行测试其实除了手动触发构建外Jenkins中还支持多种触发器比如通过Webhook监听代码库中代码的变化在代码库发生提交或者合并时自动触发一次构建任务这能大大提升持续集成的效率。自动化测试也存在其他多种多样的方式比如借助JMeter和Jenkins对服务进行性能测试等。希望通过本文的学习能够帮助你了解持续集成和自动化测试的基本流程并掌握使用Jenkins进行持续集成的能力。