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kubesphere-retired/prow-tutorial

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Prow使用指南

prow_logo

简介

Prow是k8s使用的CI/CD系统(https://github.com/kubernetes/test-infra/tree/master/prow),用于管理k8s的issue和pr。如果你经常去k8s社区查看pr或者提交过一些Pr后,就会经常看到一个叫k8s-ci-bot的机器人在各个Pr中回复,并且还能合并pr。在k8s-ci-bot中背后工作的就是Prow。Prow是为了弥补github上一些功能上的缺陷,它也是Jenkins-X的一部分,它具备这些功能:

  1. 执行各种Job,包括测试,批处理和制品发布等,能够基于github webhook配置job执行的时间和内容。
  2. 一个可插拔的机器人功能(Tide),能够接受/foo这种样式的指令。
  3. 自动合并Pr
  4. 自带一个网页,能够查看当前任务的执行情况以及Pr的状况,也包括一些帮助信息
  5. 基于OWNER文件在同一个repo里配置模块的负责人
  6. 能够同时处理很多repo的很多pr
  7. 能够导出Prometheus指标

Prow拥有自己的CI/CD系统,但是也能与我们常见的CI/CD一起协作,所以如果你已经习惯了Jenkins或者travis,都可以使用Prow。

安装指南

官方repo提供了一个基于GKE快速安装指南,本文将基于青云的Iaas搭建Prow环境。不用担心,其中大部分步骤都是平台无关的,整个安装过程能够很方便的在其他平台上使用。

一、 准备一个kubernetes集群

有以下多种方式准备一个集群

  1. 利用kubeadm自建集群
  2. 在青云控制台上点击左侧的容器平台,选择其中的QKE,简单设置一些参数之后,就可以很快创建一个kubernetes集群。
  3. 将集群的kubeconfig复制到本地,请确保在本地运行kubectl cluster-info正确无误

二、 准备一个github机器人账号

如果没有机器人账号,用个人账号也可以。机器人账号便于区分哪些Prow的行为,所以正式使用时应该用机器人账号。

  1. 在想要用prow管理的仓库中将机器人账号设置为管理员。

  2. 在账号设置中添加一个personal access token,此token需要有以下权限:

    • 必须public_reporepo:status
    • 可选repo假如需要用于一些私有repo
    • 可选admin_org:hook 如果想要用于一个组织
  3. 将此Token保存在文件中,比如${HOME}/secrets/oauth

  4. openssl rand -hex 20生成一个随机字符串用于验证webhook。将此字符串保存在本地,比如${HOME}/secrets/h-mac

注意最后两步创建的token一定需要保存好,除了需要上传到k8s,后续配置也要用到,用于双向验证

三、 配置k8s集群

这里使用的default命名空间配置prow,如果需要配置在其他命名空间,需要在相关kubectl的命令中配置-n参数,并且在部署的yaml中配置命名空间。 建议将本repo克隆到本地,这个repo带有很多帮助配置Prow的小工具。

  1. 将上一步中创建token和hmac保存在k8s集群中
# openssl rand -hex 20 > ${HOME}/secrets/h-mac
kubectl create secret generic hmac-token --from-file=hmac=${HOME}/secrets/h-mac
kubectl create secret generic oauth-token --from-file=oauth=${HOME}/secrets/oauth
  1. 部署Prow。由于Prow官方yaml中使用了grc.io镜像,这个镜像在中国大陆无法访问,所以我们将相应的repo搬到了dockerhub上,并提供了一份替换相关镜像名称的yaml,利用下面的命令即可部署Prow(使用的这个repo修改后的yaml)
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/magicsong/prow-tutorial/master/manifest/prow.yaml
  1. 使用kubectl get pod看到所有Pod都running表示安装已经完成。如下图:

pods

  1. 配置外网访问
  • 如果使用的QKE,那么集群默认带有LoadBalancer Controller。如果只是一个单独集群,那么只需要按照https://github.com/yunify/qingcloud-cloud-controller-manager)中的安装即可,安装非常方便。
  • Prow官方采用的是ingress配置外网访问,所以我们需要配置ingress-controller。QKE默认带有一个ingress-controller,在kubesphere-control-system中。如果集群中还没有ingress-controller,需要安装一个。官方文档中还没有青云的配置指南,需要安装下面的指令安装ingress-controller
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/ingress-nginx/master/deploy/static/mandatory.yaml
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/magicsong/prow-tutorial/master/manifest/ingress-service.yaml #这个命令QKE需要执行

执行上述两条命令之后,�敲kubectl get svc -n ingress-nginx,等待获取公网IP即可,如下图(如果需要手动指定公网IP,参考LB的配置文档配置ingress-nginx这个service): ingress

注意如果使用的QKE,需要执行上面两个命令中的第二个命令。第二个命令对应的yaml就是ingrsss,在apply之前需要将其中的namespace修改为kubesphere-control-system

  1. 访问Prow地址,默认应该为刚才的ingress的公网ip+端口8080,应该能在页面中看到一个Echo Test的任务。访问效果如下:

echo-test

恭喜你!你已经拥有了一个prow集群,这个集群已经准备工作了,下一步就是要做一些配置工作,以使得Prow能按照我们的意图工作。

配置指南

Prow配置较为复杂,这里只演示最小配置,能让我们的Pr机器人工作起来

工具准备

  1. 安装bazel。Bazel是google公司用来构建k8s代码的一个工具,同样prow也是用bazel构建的。后续的配置都是用bazel动态生成的工具来配置的(类似于go run ./pkg/tool -a -b)。如果你身处非大陆地区,也可以不用Bazel,直接时候用go get来获取静态binay执行命令。
  2. 如果要使用bazel,安装完成之后需要将整个仓库https://github.com/kubernetes/test-infra 整个仓库clone下来,用于Bazel运行命令的仓库。clone完成之后cd 进入这个repo的根目录

配置webhook

Prow是基于webhook工作的,github上的活动会发送给处理

  1. 选择一个github仓库配置webhook。执行下面的命令添加一个repo,需要替换掉其中的hmac-pathgithub-token-path,hook的地址是上面的prow地址加一个”/hook“:
# Ideally use https://bazel.build, alternatively try:
#   go get -u k8s.io/test-infra/experiment/add-hook && add-hook
bazel run //experiment/add-hook -- \
  --hmac-path=/path/to/hook/secret \
  --github-token-path=/path/to/oauth/secret \
  --hook-url http://an.ip.addr.ess/hook \
  --repo my-org/my-repo \
  --repo my-whole-org \
  --confirm=false  # Remove =false to actually add hook
  1. 如果运行没问题,那么需要将最后一行改为--confirm=true。运行成功后,在repo的webhooks配置中,应该能看到一个新的webhook: webhook

配置集群使用的插件

Prow是以插件机制运行的,类似CoreDNS那种,没有插件就什么都不做,但是依然能正常运行。我们需要配置我们的repo需要哪些插件

  1. 官方提供了不少插件,在上面的Prow页面中就能看到一些,现在演示如何使用内置的一些插件。首先创建一个plugins.yaml的文件,如下:
plugins:
  github.com/kubesphere-test/prow-tutorial:
  - size
  - cat 
  - dog
  - pony 
  - yuks 
  - label
  - trigger
  - approve
  - lgtm 
  1. 创建一个空白的config.yaml,这个文件将会在后续配置任务中使用,插件配置部分留空即可。
  2. 如果安装了bazel,那么进入test-infra这个目录,执行下面的命令(记得替换其中的相关文件的路径),这个命令会检查config.yamlplugins.yaml的配置是否正确:
bazel run //prow/cmd/checkconfig -- --plugin-config=path/to/plugins.yaml --config-path=path/to/config.yaml
  1. 检查无误之后就可以将plugins.yaml上传到集群中(替换其中的路径):
kubectl create configmap plugins \
  --from-file=plugins.yaml=${PWD}/samples/plugins.yaml --dry-run -o yaml \
  | kubectl replace configmap plugins -f -
  1. 这样size插件就完成了。可以提一个Pr,效果应该如下图:

plugins

  1. 上述演示中还安装了很多好玩的插件,可以参考prow页面中帮助页面,学习如何使用这些命令。

配置Tide机器人

tide机器人最主要的功能就是自动合并Pr,当设定的目标达成时,tide机器人就会自动将代码Merge进主分支。Tide的完整的配置较为复杂,这里演示一个基本的配置,无需修改很多就能运行。

  1. 在上述config.yaml中加入下列字段(请修改相应的repo和相应的tide页面):
tide:
  merge_method:
    kubesphere-test/prow-tutorial: squash

  target_url: http://139.198.121.161:8080/tide
  queries:
  - repos:
    - kubesphere-test/prow-tutorial
    labels:
    - lgtm
    - approved
    missingLabels:
    - do-not-merge
    - do-not-merge/hold
    - do-not-merge/work-in-progress
    - needs-ok-to-test
    - needs-rebase

  context_options:
    # Use branch protection options to define required and optional contexts
    from-branch-protection: true
    # Treat unknown contexts as optional
    skip-unknown-contexts: true
    orgs:
      org:
        required-contexts:
        - "check-required-for-all-repos"
        repos:
          repo:
            required-contexts:
             - "check-required-for-all-branches"
            branches:
              branch:
                from-branch-protection: false
                required-contexts:
                - "required_test"
                optional-contexts:
                - "optional_test"
  1. 执行下面的命令将config.yaml推送到k8s集群中(替换相应的config.yaml文件位置):
kubectl create configmap config --from-file=config.yaml=${PWD}/samples/config.yaml --dry-run -o yaml | kubectl replace configmap config -f -
  1. 去刚才的pr上看,应该可以看到下面的check: tide

  2. 由于这是我提的Pr,所以自动会带上approved标签,现在只要添加一个lgtm的标签就可以。需要找代码Review的人看过代码,然后让他们输入/lgtm的评论即可,Prow会自动打上lgtm的标签。(由于这次演示没有其他人打/lgtm,并且自己无法给自己评论/lgtm,所以本次演示需要手动给这个pr在lables中选择lgtm的标签)。效果如下图:

lgtm

高级配置

Prow是一个高效的CI/CD系统,也是一个复杂的系统,本文无法阐述所有的高级配置,更深入的配置可以参考官方文档。本Repo整理了一些常用的脚本,方便后续使用Prow的时候进行配置。使用这些脚本时,请注意替换一些数据。 更多的请参考:

  1. OWNERS
  2. Job

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