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DevOps：从GitLab .gitlab-ci.yml 配置文件到CI/CD

news 2025/8/14 2:53:21

引言

在现代软件开发中，持续集成（CI）和持续部署（CD）是不可或缺的一环。它不仅能自动化测试和部署流程，还能显著提升开发效率和软件质量。GitLab CI/CD 是 GitLab 内置的强大工具，它通过一个名为 .gitlab-ci.yml 的配置文件，让开发者能够轻松定义、管理和执行自己的 CI/CD Pipeline。

本文将带大家从零开始，深入了解 GitLab CI/CD 的核心概念，并通过一个实际案例，手把手教大家如何构建一个从代码提交到自动化部署的完整流程。
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GitLab CI/CD 的核心基石

`.gitlab-ci.yml` 文件

这是 GitLab CI/CD 的心脏。每个项目根目录下的 .gitlab-ci.yml 文件定义了该项目的 CI/CD 流程。GitLab 会自动检测这个文件，并根据其内容执行相应的任务。

Pipeline（流水线）

Pipeline 是 CI/CD 的最高层级概念，代表了一次完整的构建、测试和部署过程。它由多个 Stage（阶段）和 Job（任务）组成。当开发者向仓库推送代码时，通常会自动触发一个新的 Pipeline。

Stage（阶段）

Stage 表示 Pipeline 中的一个环节，例如 build（构建）、test（测试）、deploy（部署）。同一 Stage 中的所有 Job 会并行执行，只有当前一个 Stage 的所有 Job 都成功完成后，下一个 Stage 才会开始执行。

Job（任务）

Job 是具体执行的任务，例如编译代码、运行单元测试、打包应用等。Job 是 CI/CD 流程中的最小执行单元，它运行在 GitLab Runner 之上。

GitLab Runner

Runner 是实际执行 Job 的代理程序。大家可以将其安装在任何机器上（物理机、虚拟机或容器）。Runner 会从 GitLab CI/CD 拉取待处理的 Job，并在其所在的环境中执行。Runner 分为三种类型：

Shared Runners：由 GitLab 官方维护，可供所有项目使用。
Specific Runners：由用户自己搭建，并指定给特定的项目。
Group Runners：可供一个 GitLab Group 下的所有项目使用。

实践案例：构建一个 Node.js 应用的 CI/CD 流程

理论讲完了，让我们通过一个具体的例子来实践一下。假设我们有一个简单的 Node.js Express 应用，我们希望实现以下自动化流程：

代码构建：安装项目依赖。
代码测试：运行单元测试。
部署：将应用部署到服务器（这里我们仅作模拟）。

步骤一：创建 `.gitlab-ci.yml`

在我们的项目根目录下，创建一个名为 .gitlab-ci.yml 的文件，并填入以下内容：

# 定义 Stages
stages:- build- test- deploy# 缓存 node_modules 以加速后续 Job
cache:key: ${CI_COMMIT_REF_SLUG}paths:- node_modules/# Build Stage 的 Job
build_job:stage: buildimage: node:22 # 指定运行环境的 Docker 镜像script:- echo "Installing dependencies..."- npm installartifacts:paths:- node_modules/ # 将 node_modules 作为产物传递给下一个 Stage# Test Stage 的 Job
test_job:stage: testimage: node:18script:- echo "Running tests..."- npm test # 假设我们的 package.json 中定义了 test 命令# Deploy Stage 的 Job
deploy_job:stage: deployimage: node:18script:- echo "Deploying application..."# 在真实场景中，这里会是部署脚本，例如：# - ssh user@server "cd /path/to/app && git pull && npm install && pm2 restart app"- echo "Application successfully deployed."environment:name: productiononly:- main # 仅在 main 分支上执行此 Job

步骤二：代码解读与分析

stages: 定义了 Pipeline 的三个阶段：build, test, deploy。它们会按顺序执行。
cache: cache 指令用于缓存 node_modules 目录。这样，在不同的 Job 之间就不需要重复下载依赖，大大加快了 Pipeline 的执行速度。
image: image 关键字指定了运行 Job 所需的 Docker 镜像。这里我们使用了官方的 node:18 镜像。
script: script 部分包含了需要执行的 shell 命令。
artifacts: build_job 使用 artifacts 将 node_modules 目录保存为“构建产物”。这样，后续的 test_job 就可以直接使用这些依赖，而无需重新安装。
environment: deploy_job 中的 environment 关键字用于声明该 Job 会将代码部署到哪个环境。这在 GitLab 的操作界面上会有直观的展示。
only: only: - main 表示 deploy_job 只会在代码被推送到 main 分支时才会执行，防止在开发分支上触发生产部署。

流程可视化

为了更直观地理解这个 CI/CD 流程，我们可以使用 UML 将其建模。
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实用建议与最佳实践

使用变量管理敏感信息：不要将 API 密钥、密码等硬编码在 .gitlab-ci.yml 中。使用 GitLab CI/CD 的变量功能（Settings > CI/CD > Variables）来安全地存储和使用它们。
利用 include 拆分配置：对于复杂的项目，.gitlab-ci.yml 文件可能会变得非常庞大。使用 include 关键字可以将配置拆分到多个文件中，提高可读性和可维护性。
优化 Docker 镜像：选择体积更小、更专注的基础镜像（如 node:18-alpine），可以减少 Job 的启动时间。
并行执行：将耗时但互不依赖的 Job 放在同一个 Stage 中，让它们并行执行，可以有效缩短整个 Pipeline 的运行时间。