CI/CD 实战项目：从概念到部署的完整指南

张三

2025-12-18 09:39:06

CI/CD 实战项目：从概念到部署的完整指南

简介

在现代软件开发中，持续集成（Continuous Integration, CI） 和 持续交付/部署（Continuous Delivery/Deployment, CD） 已成为不可或缺的开发实践。它们能够帮助团队快速、安全地交付高质量的代码，提高开发效率，降低发布风险。

本篇文章将深入探讨 CI/CD 的核心理念，并通过一个完整的实战项目，展示如何从零开始构建一个 CI/CD 流水线。项目将使用 GitHub Actions 作为 CI/CD 工具，结合 Docker 和 Kubernetes 实现容器化部署。文章将涵盖项目结构、配置、测试、构建、部署等关键环节，帮助开发者掌握完整 CI/CD 流程。

CI/CD 简介

什么是 CI/CD？

持续集成（CI）：开发人员在每次代码提交后，自动执行构建和测试任务，以确保代码质量。
持续交付（CD）：在 CI 的基础上，确保每次提交的代码都可以随时部署到生产环境。
持续部署（CD）：在 CI 的基础上，自动将代码部署到生产环境，无需人工干预。

CI/CD 的核心目标是通过自动化流程，减少人为错误、加快发布速度、提升产品质量。

CI/CD 的优势

快速反馈：开发人员可以立即知道新代码是否引入问题。
高可靠性：自动化测试确保代码质量。
降低发布风险：每次发布都经过相同流程，避免“手动发布”导致的错误。
提升团队协作：所有成员都遵循统一流程，减少沟通成本。

项目概述与目标

项目简介

本项目是一个简单的 Web 应用，使用 Flask 框架构建，前端使用 HTML/CSS/JavaScript，后端使用 Python。项目将通过 GitHub Actions 实现 CI/CD 流程，最终部署到 Kubernetes 集群中。

项目目标

构建一个完整的 CI/CD 流程。
配置 GitHub Actions 执行测试、构建和部署任务。
使用 Docker 容器化应用。
在 Kubernetes 上部署应用。
实现自动化测试和部署。

技术选型

技术	用途
GitHub Actions	CI/CD 流水线的自动化工具
Python/Flask	Web 应用后端
HTML/CSS/JavaScript	前端页面
Docker	容器化应用
Kubernetes	容器编排与部署
GitHub	代码托管与版本控制

项目结构设计

以下是项目的目录结构：

复制代码

ci-cd-demo/
├── app/
│   ├── app.py           # Flask 应用主文件
│   ├── templates/       # HTML 模板
│   ├── static/          # CSS/JS 资源
│   └── requirements.txt # 依赖包
├── tests/               # 测试用例
│   └── test_app.py
├── Dockerfile           # 容器构建配置
├── k8s/
│   ├── deployment.yaml
│   └── service.yaml
├── .github/
│   └── workflows/
│       └── ci-cd.yml    # GitHub Actions 配置文件
└── README.md

CI 配置：GitHub Actions

1. 创建 GitHub Actions 工作流文件

在 .github/workflows/ci-cd.yml 中定义 CI/CD 流程。

yaml 复制代码

name: CI/CD Pipeline

on:
  push:
    branches: [main]
  pull_request:
    branches: [main]

jobs:
  build-and-test:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - name: Checkout code
        uses: actions/checkout@v3

      - name: Set up Python
        uses: actions/setup-python@v4
        with:
          python-version: '3.9'

      - name: Install dependencies
        run: |
          python -m pip install --upgrade pip
          pip install -r app/requirements.txt

      - name: Run tests
        run: |
          python -m pytest tests/test_app.py

      - name: Build Docker image
        run: |
          docker build -t ci-cd-demo:latest app/

      - name: Push Docker image
        uses: docker/build-push-action@v4
        with:
          context: app/
          push: true
          tags: |
            my-registry/ci-cd-demo:latest

  deploy:
    runs-on: ubuntu-latest
    needs: build-and-test
    steps:
      - name: Checkout code
        uses: actions/checkout@v3

      - name: Set up Kubernetes
        uses: azure/setup-kubernetes@v1
        with:
          namespace: production
          context: my-k8s-context
          server: https://k8s.example.com
          token: ${{ secrets.K8S_TOKEN }}

      - name: Deploy to Kubernetes
        run: |
          kubectl apply -f k8s/deployment.yaml
          kubectl apply -f k8s/service.yaml

2. 代码说明

on.push 和 on.pull_request：当推送代码或发起 Pull Request 时触发流程。
build-and-test 作业：执行构建、测试、Docker 镜像构建与推送。
deploy 作业：在 build-and-test 成功后部署到 Kubernetes 集群。
GitHub Secrets：在 GitHub 仓库设置 K8S_TOKEN 以用于 Kubernetes 部署。

CD 配置：GitHub Actions 与 Kubernetes

1. Docker 配置

在 app/Dockerfile 中定义容器构建配置：

dockerfile 复制代码

FROM python:3.9-slim

WORKDIR /app

COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

COPY . .

CMD ["python", "app.py"]

2. Kubernetes 配置

在 k8s/deployment.yaml 中定义部署配置：

yaml 复制代码

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: ci-cd-demo
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: ci-cd-demo
  template:
    metadata:
      labels:
        app: ci-cd-demo
    spec:
      containers:
      - name: ci-cd-demo
        image: my-registry/ci-cd-demo:latest
        ports:
        - containerPort: 5000

在 k8s/service.yaml 中定义服务配置：

yaml 复制代码

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: ci-cd-demo
spec:
  type: LoadBalancer
  selector:
    app: ci-cd-demo
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80
      targetPort: 5000

3. Kubernetes 部署流程

在 deploy 作业中，通过 kubectl apply 指令将配置应用到 Kubernetes。
使用 GitHub Secrets 保存 Kubernetes 的 token，保证安全性。

测试与验证

1. 单元测试

在 tests/test_app.py 中编写测试用例：

python 复制代码

from app import app

def test_home_page():
    with app.test_client() as c:
        response = c.get('/')
        assert response.status_code == 200
        assert b'Hello, World!' in response.data

2. 集成测试

可以使用 pytest 或 unittest 框架进行集成测试，确保应用在容器和 Kubernetes 环境中运行正常。

3. 验证部署

在 Kubernetes 集群中，通过 kubectl get pods 和 kubectl get services 查看部署状态，确保应用正常运行。

部署与监控

1. 自动化部署

GitHub Actions 在每次提交代码后，自动构建镜像并推送到镜像仓库，然后更新 Kubernetes 部署。

2. 部署后验证

可以使用 kubectl rollout status deployment/ci-cd-demo 检查部署状态。

3. 监控与日志

Prometheus + Grafana：用于监控应用性能。
ELK Stack（Elasticsearch + Logstash + Kibana）：用于收集和分析日志。
Kubernetes Dashboard：用于查看集群状态和资源使用情况。

总结

通过本项目，我们成功搭建了一个完整的 CI/CD 流水线，涵盖了代码提交、测试、构建、部署和监控的全过程。GitHub Actions 作为自动化工具，配合 Docker 和 Kubernetes，实现了从开发到生产环境的无缝衔接。

CI/CD 不仅提升了团队的开发效率，也极大降低了代码发布时的风险。随着 DevOps 逐渐成为主流，掌握 CI/CD 技术已成为每个开发者必备的技能。通过不断优化和扩展 CI/CD 流程，团队可以更快速地响应市场需求，提高产品质量和用户满意度。

附录：