Tekton教程(二)---构建流水线：Task & Pipeline 基本使用

2023-01-08 2742 words 6 minutes

Contents

本文主要记录云原生的 CI/CD 框架 Tekton 中的 task 和 pipeline 资源对象的基本使用，通过 task 构建基本任务单元，然后使用 pipeline 将多个任务组合构建成一个完整的流水线，最后在通过 pipelinerun 触发相应任务。

在前一篇文章：Tekton教程(一)—云原生 CICD: Tekton 初体验的最后我们运行了一个简单的 demo，创建了一个简单的 task 并通过 taskrun 进行触发，最后查看 od 日志观察运行结果。对于初次接触 Tekton 的用户可能一时不能理解，不过相信看到这篇文章之后就能够对 Tekton 整个流水线的定义与构建有相应的认识了。

tekton 流水线的构建包括以下两个核心对象的使用：

1）task：task 对象是 tekton 中任务的最小单位
- taskrun：task 的关联对象，创建一个 task 之后并不会真的运行，需要使用 taskrun 对象来真正执行。
2）pipeline：pipeline 则是多个 task 的组合
- pipelinerun：同 task，pipeline 也需要创建 pipelinerun 对象才会执行。

1. task & taskrun

Task 用于定义具体的任务，task 是 tekton 中描述任务的最小单位。

一个 task 最好只做一件事，这样能更好的复用 task。

一个 task 可以做这些事情：

打印一句话
调用一次 http 请求
克隆一个镜像仓库
编译一个 go 程序
Build 一个镜像
…

Taskrun 用于触发具体的任务。

Taskrun 有两个作用：

触发一次任务
为任务提供具体参数

简单的 task 定义

一个简单的 task 完整 yaml 如下：

apiVersion: tekton.dev/v1beta1
kind: Task
metadata:
  name: hello
spec:
  steps:
    - name: echo
      image: alpine
      script: |
        #!/bin/sh
        echo "Hello World"

核心部分为 spec.steps，一个任务可以由多个步骤组成。

上述 task 对应的 taskrun 完整 yaml 如下：

apiVersion: tekton.dev/v1beta1
kind: TaskRun
metadata:
  generateName: hello-task-run-
spec:
  taskRef:
    name: hello

可以看到 taskrun 中通过 spec.taskRef.name 来关联 task

generateName

需要注意的是 taskrun 这里我们没有指定 name，而是用的 generateName，这样在创建该对象时 k8s 会自动以generateName 为前缀生成该对象的完整名字。

同时该对象也必须使用 create 命令来创建，而不是 apply。

为什么需要用 generateName？

因为一个 taskrun 只能触发一次任务运行，而一个任务我们可能会反复运行，如果我们在 taskrun 中写死一个名字，就会导致该任务只会触发一次，就算 apply 多次都会因为内容没有任何变化而直接被忽略掉。

带参数的 task 定义

Task 中除了运行固定脚本、命令之外，还可以从外部传递参数，就像这样：

一个带参数的 task 定义如下：

apiVersion: tekton.dev/v1beta1
kind: Task
metadata:
  name: hello
spec:
  params:
  - name: username
    type: string
  steps:
    - name: echo
      image: alpine
      script: |
        #!/bin/sh
        echo "$(params.username)"

这个 task 定义中增加了 spec.params 字段用于声明该任务需要哪些参数，然后在 steps 中使用 $(params.paramsName) 语法获取对应参数。

该任务对应的 taskrun 定义如下：

apiVersion: tekton.dev/v1beta1
kind: TaskRun
metadata:
  generateName: hello-task-run-
spec:
  taskRef:
    name: hello
  params:
    - name: username
      value: "17x"

可以看到除了最基本的 spec.taskRef 之外新增了一个 spec.params 字段用于定义 task 中用到的参数的具体值。

即：task 中最终这个参数的值则是通过 taskrun 指定。

Demo

跑一个简单的 task 来体验一下。

Create task

首先创建一个简单的 task,hello-task.yaml 内容如下：

apiVersion: tekton.dev/v1beta1
kind: Task
metadata:
  name: hello
spec:
  params:
  - name: username
    type: string
  steps:
    - name: echo
      image: alpine
      script: |
        #!/bin/sh
        echo "Hello $(params.username)"

apply 到集群里

kubectl apply -f hello-task.yaml

查看创建结果

[root@caas-console ~]# kubectl get task
NAME    AGE
hello   6m15s

Create taskRun

然后创建一个 taskrun 来触发该任务，同时提供 task 需要的参数，hello-taskrun.yaml 完整内容如下：

apiVersion: tekton.dev/v1beta1
kind: TaskRun
metadata:
  generateName: hello-task-run-
spec:
  taskRef:
    name: hello
  params:
    - name: username
      value: "17x"
kubectl create -f hello-taskrun.yaml

查看创建结果

[root@caas-console ~]# kubectl get taskrun
NAME                   SUCCEEDED   REASON      STARTTIME   COMPLETIONTIME
hello-task-run-fg6k8   Unknown     Running     8s

可以看到 taskrun 创建成功，由于还在运行中，所以 SUCCEEDED 字段为 Unknown，等运行完成后就会根据结果改为 true 或者 false。

查看运行结果

同时查看 pod 可以看到为这个任务启动了一个 pod 来运行，由于任务比较简单所以已经运行完成了。

[root@caas-console ~]# kubectl get po
NAME                       READY   STATUS      RESTARTS   AGE
hello-task-run-fg6k8-pod   0/1     Completed   0          79s

我们可以看下这个 pod 的日志，是否打印出了 “Hello 17x” 这句话。

[root@caas-console ~]# kubectl logs hello-task-run-fg6k8-pod
Hello 17x

果然打印出了 “Hello 17x”,说明任务运行成功。

至此 task 相关教程就结束了，除了简单的执行一个脚本之外 task 还能做很多事情，就交给大家自行探索了。

2. pipeline & pipelinerun

Pipeline 翻译为流水线，它可以看做是多个 task 的组合。

一般我们的任务都比较复杂，由多个步骤组成，虽然可以把每个步骤对应为 task 中的一个 step，但是这样不利于 task 复用，所以一般不这样做。

推荐用法：将比较通用的步骤单独定义为 task，然后使用 pipeline 将多个 task 编排为一个流水线 ，这样既能使用功能，也更利于 task 复用。

比如一个构建镜像的 pipeline 就包含两个步骤：

Git clone 拉取代码
构建镜像并上传

可以直接在一个 task 里写两个 step，但是这两个步骤都是比较通用的，因此最好是单独定义成 task。

pipelinerun 和 taskrun 基本一致，用于触发流水线以及为 pipeline 提供必要的参数。

pipelinerun 之于 pipelinerun 等于 taskrun 之于 task。

pipeline 定义

一个简单的 pipeline 如下：

apiVersion: tekton.dev/v1beta1
kind: Pipeline
metadata:
  name: hello-goodbye
spec:
  params:
  - name: username
    type: string
  tasks:
    - name: hello
      taskRef:
        name: hello
    - name: goodbye
      runAfter:
        - hello
      taskRef:
        name: goodbye
      params:
      - name: username
        value: $(params.username)

可以看到，pipeline 中通过 spec.tasks 指定多个 task，每个 task 里通过 taskRef.name 关联到具体的 task 实例。

由于某个task 是需要参数的，因此需要在 pipeline 的 spec.params 里定义好需要的参数，然后在 spec.tasks 里也需要再次定义 params，不过 task 里直接通过 $(params.username) 获取具体值**。**

注意：需要注意的是，tasks 中的任务不保证先后顺序，因此如果不同任务之间有依赖关系可以使用 runAfter 字段来指定先后关系。

pipelinerun 定义

之前 pipeline 对应的 pipelinerun 定义如下：

apiVersion: tekton.dev/v1beta1
kind: PipelineRun
metadata:
  name: hello-goodbye-run
spec:
  pipelineRef:
    name: hello-goodbye
  params:
  - name: username
    value: "Tekton"

可以看到 pipelinerun 中通过 spec.pipelineRef.name 来关联到具体 pipeline，同时通过 spec.params 指定具体参数的值。

和 taskrun 类似

Demo

Create goodbye task

Pipeline 一般需要多个task，因此我们再创建一个 task，goodbye-task.yaml 完成内容如下：

apiVersion: tekton.dev/v1beta1
kind: Task
metadata:
  name: goodbye
spec:
  params:
  - name: username
    type: string
  steps:
    - name: goodbye
      image: ubuntu
      script: |
        #!/bin/bash
        echo "Goodbye $(params.username)!"        
kubectl apply -f goodbye-task.yaml

查看一下当前定义好的 task：

[root@caas-console ~]# kubectl get task
NAME      AGE
goodbye   20s
hello     32m

可以看到已经有两个 task 了，可以编排 pipeline 了。

Create pipeline

使用 hello 和 goodbye 两个 task 来构建一个 pipeline，hello-goodbye-pipeline.yaml 完成内容如下：

apiVersion: tekton.dev/v1beta1
kind: Pipeline
metadata:
  name: hello-goodbye
spec:
  params:
  - name: username
    type: string
  tasks:
    - name: hello
      taskRef:
        name: hello
      params:
      - name: username
        value: $(params.username)
    - name: goodbye
      runAfter:
        - hello
      taskRef:
        name: goodbye
      params:
      - name: username
        value: $(params.username)

由于两个 task 都需要参数，因此两个 task 里都需要增加 params 字段。

kubectl apply -f hello-goodbye-pipeline.yaml

查看创建好的 pipeline

[root@caas-console ~]# kubectl get pipeline
NAME            AGE
hello-goodbye   5s

Create pipelinerun

然后创建 pipelinerun 来真正执行这个 pipeline，hello-goodbye-run.yaml 完整内容如下：

apiVersion: tekton.dev/v1beta1
kind: PipelineRun
metadata:
  generateName: hello-goodbye-run
spec:
  pipelineRef:
    name: hello-goodbye
  params:
  - name: username
    value: "Tekton"

这里我们把 username 参数改成 tekton。

kubectl create -f hello-goodbye-run.yaml

查看状态

[root@caas-console ~]# kubectl get pipelinerun
NAME                     SUCCEEDED   REASON    STARTTIME   COMPLETIONTIME
hello-goodbye-runqrpch   Unknown     Running   6s

查看运行结果

查看具体的 pod

NAME                                 READY   STATUS      RESTARTS   AGE
hello-goodbye-runqrpch-goodbye-pod   0/1     Completed   0          34s
hello-goodbye-runqrpch-hello-pod     0/1     Completed   0          43s

可以看到，hello-pod 和 goodbye-pod 都已经是 Completed 状态了，说明 pipeline 已经执行完毕，再次查看 pipelinerun 的状态

[root@caas-console ~]# kubectl get pipelinerun
NAME                     SUCCEEDED   REASON      STARTTIME   COMPLETIONTIME
hello-goodbye-runqrpch   True        Succeeded   87s         49s

SUCCEEDED 字段已经变成 True 了。

分别查看两个 pod 的日志，确实下是否真的执行成功

[root@caas-console ~]# kubectl logs hello-goodbye-runqrpch-hello-pod
Hello Tekton
[root@caas-console ~]# kubectl logs hello-goodbye-runqrpch-goodbye-pod
Goodbye Tekton!

确实是按照定义输出了对应内容，说明 pipeline 真的执行完成了。

至此，tekton pipeline 相关教程就结束了，后续进阶的话就是定义的 pipeline 更加复杂罢了。

3. 小结

Tekton 流水线构建主要分为以下两个部分：

Task & taskrun
- task：定义一个任务
- taskrun：触发指定任务并传递参数
Pipeline & pipelinerun
- pipeline：编排多个任务，组成一个流水线以实现某个功能
- pipelinerun：类似于 taskrun，触发指定 pipeline 并传递参数

一句话描述：通过 task 定义基本任务单元，通过 pipeline 将多个任务进行组合，构建出一个能实现某个完整功能的流水线，最后通过 pipelinerun 触发对应流水线的运行。