关于Jenkins集群

《快速搭建Jenkins集群》一文中,我们借助docker快速搭建了Jenkins集群,今天就在这个集群环境中创建pipeline任务,体验Jenkins集群下的并行任务;

环境信息

整个集群环境一共有三台电脑,信息如下:

主机名 IP地址 作用
master 192.168.133.131 Jenkins集群的master节点,提供web服务
agent1 192.168.133.132 Jenkins集群的一号工作接节点,标签是maven
agent2 192.168.133.133 Jenkins集群的二号工作接节点,标签是gradle

实战内容

本次实战要体验Jenkins集群同时执行两个任务,都是编译构建GitHub上的热门开源项目:

  1. 在agent1上编译和构建spring-cloud-alibaba,再通过scp命令将构建结果传输到master电脑的/usr/local/build_result目录下;
  2. 在agent2编译和构建spring-framework,再通过scp命令将构建结果传输到master电脑的/usr/local/build_result目录下;

准备工作

要做以下准备工作才能顺利执行后续的任务:

  1. 在master电脑上创建文件夹/usr/local/build_result
  2. 配置maven,在Jenkins网页上选择Global Tool Configuration,如下图红框所示:

  3. 新增一个maven配置,名为mvn-3.6.2,然后点击“保存”按钮,如下图:

  4. agent1和agent2上用scp命令传输文件到master上的时候,第一次ssh要在控制台输入"yes",为了避免执行任务的时候出现这个等待输入的操作,我们去手动执行一遍,后面就再也不用了,ssh登录agent1之后,执行以下命令进入容器:
docker exec -it agent /bin/bash
  1. 执行命令ssh root@192.168.133.131,这时候控制台提示输入yes或者no,请您输入yes,再根据提示输入master的密码,此时登录master成功:
[root@agent1 16]# docker exec -it agent /bin/bash
root@82eb8cfec0a6:/# ssh root@192.168.133.131
The authenticity of host '192.168.133.131 (192.168.133.131)' can't be established.
ECDSA key fingerprint is SHA256:DPE2nldWHiOhC4DB9doy7jPWNZVup6XFZ+sR2i1gqz8.
Are you sure you want to continue connecting (yes/no)? yes
Warning: Permanently added '192.168.133.131' (ECDSA) to the list of known hosts.
root@192.168.133.131's password:
Last login: Sat Nov 16 19:59:42 2019 from 192.168.133.132
  1. 此时您是在agent1的容器中ssh登录了master,所以要连续输入两次exit命令才能返回到agent1的控制台;
  2. 在agent2电脑上也执行相同的操作;

至此,准备完毕,可以创建任务了;

编译构建spring-cloud-alibaba的任务

spring-cloud-alibaba是个maven工程,要用maven来编译构建:

  1. 在Jenkins网页上,点击下图红框位置,创建一个任务:

  2. 如下图,创建名为spring-clolud-alibaba的pipeline任务:

  3. 下图红框位置就是输入pipeline脚本的地方:

  4. 在上图红框位置输入以下内容:
pipeline {
agent {
label 'maven'
}
tools {
maven 'mvn-3.6.2'
}
stages {
stage('Checkout') {
steps {
echo '从GitHub下载spring-cloud-alibaba工程的源码(2.1.1.RELEASE归档包)'
sh 'wget https://github.com/alibaba/spring-cloud-alibaba/archive/v2.1.1.RELEASE.tar.gz'
echo '下载结束,解压归档包'
sh 'tar -zxf v2.1.1.RELEASE.tar.gz'
}
}
stage('Build') {
steps {
echo '开始编译构建'
sh 'cd spring-cloud-alibaba-2.1.1.RELEASE && mvn clean package -U -DskipTests'
}
}
stage('Save') {
steps {
echo '将构建结果传送到存储服务器'
sh 'cd spring-cloud-alibaba-2.1.1.RELEASE/spring-cloud-alibaba-nacos-discovery/target && sshpass -p 888888 scp ./*.jar root@192.168.133.131:/usr/local/build_result'
echo '传送完毕'
}
}
stage('Clean') {
steps {
echo '清理Maven工程'
sh 'cd spring-cloud-alibaba-2.1.1.RELEASE && mvn clean'
echo '清理完毕'
}
}
}
}
  1. 点击底部的"保存"按钮后,点击下图红框中的"立即构建"即可开始任务:

  1. 点击下图红框中的红色圆球,即可跳转到实时输出任务信息的页面:

  2. 页面实时输出构建信息:

  3. 主页面可以看到是agent1在执行任务,如下图红框所示,可见pipeline脚本中的标签已经生效了,将任务调度到标签为maven的节点去执行:



    编译构建spring-cloud-alibaba工程是个费时的操作,我们现在去创建另一个任务:编译构建spring-framework

编译构建spring-framework的任务

spring-framework是个gradle工程,不需要准备gradle环境,在执行编译命令时会自动下载gradle工具:

  1. 创建名为spring-framework的pipeline任务:
  2. pipeline脚本如下:
pipeline {
agent {
label 'gradle'
} stages {
stage('Checkout') {
steps {
echo '从GitHub下载spring-framework工程的源码(master分支)'
checkout([$class: 'GitSCM', branches: [[name: '*/master']], doGenerateSubmoduleConfigurations: false, extensions: [], submoduleCfg: [], userRemoteConfigs: [[url: 'https://github.com/spring-projects/spring-framework.git']]])
}
}
stage('Build') {
steps {
echo '开始编译构建'
sh './gradlew build'
}
}
stage('传送构建结果') {
steps {
echo '将构建结果传送到存储服务器'
sh 'cd spring-core/build/libs && sshpass -p 888888 scp ./*.jar root@192.168.133.131:/usr/local/build_result && cd ../../..'
echo '传送完毕'
}
}
stage('Clean') {
steps {
echo '清理gradle工程'
sh './gradlew clean'
echo '清理完毕'
}
}
}
}
  1. 立即执行此任务,可见任务已经被调度到agent2上去执行了,此时的agent1和agent2正在同时执行任务,如下图:

查看构建结果

上述两个任务在构建成功后,都会通过scp命令将构建结果传送到master的/usr/local/build_result目录下:

[root@master build_result]# ls
agent.jar spring-cloud-alibaba-nacos-discovery-2.1.1.RELEASE.jar spring-cloud-alibaba-nacos-discovery-2.1.1.RELEASE-sources.jar spring-objenesis-repack-3.1.jar
spring-cglib-repack-3.3.0.jar spring-cloud-alibaba-nacos-discovery-2.1.1.RELEASE-javadoc.jar spring-core-5.2.2.BUILD-SNAPSHOT.jar

至此,Jenkins集群下的pipeline实战就完成了,借助pipeline的标签参数可以控制任务的调度节点,实现多任务同时在多节点执行;

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