使用者:九千鴉/GitLab

GitLab 是一款完全集成的軟件開發平台（fully integrated software development platform）。 GitLab是一個基於Git的平台。

CI/CD

GitLab CI/CD 是 GitLab 內置的一款工具，用於 通過 持續方法論（continuous methodologies）的軟件開發。 該持續方法論包含三個部分：持續集成、持續交付、持續部署。

• 持續集成（Continuous Integration，簡稱CI），每次在上傳代碼塊到基於Git倉庫時，持續集成 會運行腳本去構建、測試、校驗代碼，這些操作是在合併到默認分支之前進行的。
• 持續交付（Continuous Delivery，簡稱CD），在 持續集成 之後（即合併到默認分支之後），持續交付 將進行手動部署應用。
• 持續部署（Continuous Deployment，簡稱CD），在 持續集成 之後（即合併到默認分支之後），持續部署 將進行自動部署應用。

原理

當開發者配置了 GitLab CI/CD，那麼當開發者使用 git 提交（commit），那麼就會觸發 CI/CD 相關的一系列操作。 這一系列操作由 GitLab Runne 執行，相關配置記載於.gitlab-ci.yml文件中，執行的結果將在Gitlab頁面中展示。 每一次的提交（commit）將會出發一條流水線（pipeline），流水線是不同階段（Stage）的任務（Job）的一個集合。 階段（Stage）用於邏輯切割，同一階段的任務以並行方式執行，階段間是順序執行，上一個階段執行失敗，下一個階段將不會執行。 .pre 為第一階段（譯為：之前） 和 .post 最後階段（譯為：提交時），這兩個階段不需要被定義，也無法被修改。

示例如下：

stages:
  - build
  - test
  - deploy

job 0:
  stage: .pre
  script: make something useful before build stage

job 1:
  stage: build
  script: make build dependencies

job 2:
  stage: build
  script: make build artifacts

job 3:
  stage: test
  script: make test

job 4:
  stage: deploy
  script: make deploy

job 5:
  stage: .post
  script: make something useful at the end of pipeline

任務（Job）可以構建Artifacts ，提供用戶下載。 利用場景如下：在Android項目中，當配置了自動化構建Artifacts後，每次提交（push）代碼後，GitLab CI/CD 將自動構建 APK文件，並在GitLab的頁面上提供下載按鈕。

任務（Job）可以自動部署文件到外部服務器，並通過 GitLab 頁面查看該服務器現今部署的狀態，以及進行重新部署（re-deploy）等操作。通過使用設定 environment 的 name 和 url ，還可以在GitLab頁面直接上查看網站。 通過該操作可以達到 持續部署 的目的。

deploy_staging:
  stage: deploy
  script:
    - echo "Deploy to staging server"
  environment:
    name: staging
    url: http://172.23.0.2:5000/
  only:
  - master
  tags:
    - Runner名称

GitLab Runner

GitLab Runner 是一項開源項目，用於執行任務（Job），並將執行結果傳輸回Gitlab。

Runner 可安裝在操作系統，也可以通過Docker的方式安裝。當 Runner 安裝後，需要將其註冊在 GitLab 中，方可使用。Runner 有若干種執executor可供使用，如：Docker、Shell、SSH。 Runner 默認使用Shell，Shell模式下，所有構建都會發生在Runner安裝的機器中，操作十分簡單，但是缺點很多。

.gitlab-ci.ym 文件中通過 tags 關鍵詞選擇Runner。Runner 的相關配置在 config.toml 文件中記載。

與Docker結合

對 基於Docker的項目 進行構建和測試，有幾種方式。一種方式是，使用shell executor進行Docker CLI命令操作。 另一種方式就是使用Docker executor進行操作，它是官方推薦的操作，executor通過在Docker中使用 Docker-in-Docker鏡像 進行Job相關操作。

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