CI/CD产品选型调研

stages:          # List of stages for jobs, and their order of execution- build- test- deploy
build-job:       # This job runs in the build stage, which runs first.stage: buildtags:- buildonly:- mainscript:- echo "Compiling the code..."- echo "Compile complete."
unit-test-job:   # This job runs in the test stage.stage: test    # It only starts when the job in the build stage completes successfully.tags:- testscript:- echo "Running unit tests... This will take about 60 seconds."- sleep 60- echo "Code coverage is 90%"
lint-test-job:   # This job also runs in the test stage.stage: test    # It can run at the same time as unit-test-job (in parallel).tags:- testscript:- echo "Linting code... This will take about 10 seconds."- sleep 10- echo "No lint issues found."
deploy-job:      # This job runs in the deploy stage.stage: deploy  # It only runs when *both* jobs in the test stage complete successfully.environment: productiontags:- buildonly:- mainscript:- echo "Deploying application..."- echo "Application successfully deployed."

GitLab CI/CD主要特点和功能

自动化构建和测试：GitLab CI/CD 允许您在代码提交到 GitLab 仓库时自动运行构建和测试作业。您可以定义多个作业，并在每个作业中编写自定义的构建和测试脚本。
并行执行：GitLab CI/CD 支持并行执行作业，从而加快构建和测试的速度。您可以根据需要在不同的作业中并行执行任务，提高整体的开发效率。
多阶段流水线：GitLab CI/CD 使用阶段（stages）来组织作业的执行顺序。您可以定义多个阶段，并在每个阶段中运行一系列的作业。这使得您可以按照特定的流程对代码进行构建、测试和部署。
集成容器技术：GitLab CI/CD 集成了容器技术，如 Docker，使得构建和测试环境的配置更加灵活和可重复。您可以使用 Docker 容器来创建一致的开发和测试环境，确保代码在不同的环境中具有一致的行为。
持续交付和部署：GitLab CI/CD 支持持续交付和部署。您可以配置自动化的部署流程，将经过测试的代码自动部署到生产环境或其他目标环境中，从而实现快速、可靠的软件交付。
可视化界面和报告：GitLab CI/CD 提供了直观的用户界面，用于监视和管理构建和部署流水线。您可以查看作业的执行状态、日志输出以及生成的报告，以便更好地了解整个 CI/CD 流程的状态和结果。
可扩展性和定制性：GitLab CI/CD 是高度可扩展和可定制的。您可以根据项目的需求配置各种不同的构建、测试和部署策略。它还支持与其他工具和服务的集成，如监控系统、通知系统等。

劣势

代码托管在gitlab的存储库才能使用gitlab ci/cd

Drone

GitHub star数32.3k 地址https://github.com/harness/harness

Drone 是一个基于Docker容器技术的可扩展的持续集成引擎，用于自动化测试、构建、发布。每个构建都在一个临时的Docker容器中执行，使开发人员能够完全控制其构建环境并保证隔离。开发者只需在项目中包含 .drone.yml文件，将代码推送到 git 仓库，Drone就能够自动化的进行编译、测试、发布。可以与Docker完美集成。

使用情况

暂无

主要特点

基于go语言开发的开源的CI/CD系统、安装配置简单，轻量级，启动快资源占用少
天然支持Docker，支持多种执行环境，包括 Docker 和 Kubernetes，特别适合微服务架构和云原生应用的开发
执行流程.drone.yml编写简单，Pipline 比 Jenkins 语法简单，可快速上手
Drone 通过插件机制，支持多种扩展和集成，可以灵活定制构建过程
支持多种代码托管平台，支持并行创建

基本架构

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

Server（服务器）主要负责管理和展示， Runner（执行器）主要负责执行操作。Server服务，它是一个守护进程应用并且拥有Web管理界面。它通过Webhook对接Git Server。解析Git Repository根目录下的.drone.yml文件，并以轮询的形态查找需要执行的Pipelines，路由并管理Runners。Runner（执行器）是真正执行持续部署操作服务

.drone.yml 示例

kind: pipeline
type: docker
name: default
steps:# 第一个并行执行的步骤- name: test-1image: golang:latestcommands:- go version- go test ./...# 第二个并行执行的步骤- name: test-2image: node:latestcommands:- node --version- npm install- npm test
# 定义并行化的逻辑
# group 是用来定义并行执行的步骤组
group:- test-1- test-2

type支持：docker、k8s、exec、ssh、aws、 MacStadium

Drone的优势

和 Jenkins 相比， Drone 镜像小，设置迅速，从应用本身的安装部署到流水线的构建都简洁的多。由于是和源码管理系统相集成，所以 Drone 天生就省去了各种账户权限的配置，直接与 gitlab 、 github 、 Bitbucket 这样的源码管理系统操作源代码的权限一致。
Drone 与流行的源代码管理提供商无缝集成，支持github、gitlab、gogs、gitea、gitee、bitbucket server/cloud，这是使用Drone的第一印象，可以实行快速打造GitOps场景。
流水线插件是执行预定义任务的 Docker 容器，通过将它们配置为Pipeline中的步骤。插件可用于部署代码、发布工件、发送通知等。
没有明显的缺点，官方文档和示例解释的不太清晰

Argo Workflows

GitHub star数15.1k 地址：https://github.com/argoproj/argo-workflows

专为实现 Kubernetes（以下简称 K8s）环境下的并行作业编排与管理而设计。它允许用户通过声明式的方式来定义工作流程，这些流程不仅包括简单的顺序执行任务（步骤工作流），还能支持复杂的并行处理和条件分支逻辑（DAG 工作流）。借助 K8s 的资源管理机制，Argo 将工作流程的每个步骤作为独立的 Pod 进行调度和执行，确保与 K8s 生态系统的深度集成，并展现出卓越的可扩展性。

应用场景

Argo Workflows 可用于各种场景，如持续集成/持续交付（CI/CD）、机器学习模型训练、数据处理等。

使用情况

包括Alibaba Cloud、Adobe、Cisco、RedHat、Zhihu等200多家公司使用该产品。

关键特性

声明式工作流：Argo 使用声明式 YAML 文件来定义工作流程，这使得工作流程的定义、版本控制和复用变得极其简单。
可扩展性：通过自定义资源定义（CRDs），Argo 可以轻松扩展以支持新的工作流步骤类型。
并行执行：Argo 支持并行执行工作流步骤，这可以显著提高工作流的效率。
条件逻辑：工作流可以包含条件逻辑，Argo 允许根据前一步骤的结果动态选择执行路径。
参数化和模板：Argo 支持参数化和模板，这使得创建可重用的工作流程变得更加容易。
持久化卷和输出参数：工作流步骤之间可以通过持久化卷和输出参数进行数据交换。
监控和日志记录：Argo 提供了对工作流执行的监控和日志记录功能，使用户能够跟踪工作流的进度和状态。

workflow的一个yaml文件

apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: Workflow
metadata:generateName: hello-world-  # Name of this Workflow
spec:entrypoint: hello-world     # Defines "hello-world" as the "main" templatetemplates:- name: hello-world         # Defines the "hello-world" templatecontainer:image: busyboxcommand: [echo]args: ["hello world"]   # This template runs "echo" in the "busybox" image with arguments "hello world"

总体架构

其中：

Argo CLI：命令行工具，可以更加简洁方便地对 Workflow 实例进行创建、查看、删除等操作。
Argo UI：提供 Web GUI 页面工具及一些运维工具，以可视化的方式观测 Workflow 实例的运行动态。
Workflow Controller：Workflow 调度与生命周期管理控制器，负责监视 Workflow CR 的创建、更新与删除，并控制 Workflow 实例及每个实例下节点的运行。
workflow step pod ：对应于 steps 模板类型。在 steps 模板中，可以定义一系列顺序执行（-）或并行执行（--）的任务。每个任务可以引用一个模板或者直接定义一个内联任务。这些任务在 Kubernetes 集群上以 Pod 的形式运行，每个任务对应一个 Pod。因此，workflow step pod 是执行单个步骤任务的 Pod。
workflow dag pod ：对应于 dag 模板类型。DAG（有向无环图）模板允许用户将任务定义为带依赖的有向无环图。在 DAG 中，任务之间的依赖关系通过 dependencies 字段设置，指定在特定任务开始之前必须完成的其他任务。workflow dag pod 是执行 DAG 模板中定义的任务的 Pod，这些任务可以有依赖关系，并且可以并行或顺序执行，取决于定义的依赖关系

整体对比

CI/CD工具	优势	劣势
Jenkins	社区活跃、高度灵活、社区强大、成熟稳定	插件依赖性强、学习成本高、性能要求高
Gitlab CI/CD	原生集成、易于使用、功能全面	强依赖gitlab、扩展性有限、社区版局限
Drone	原生docker支持、轻量级、配置简单、	插件支持有限、功能局限
Argo Workflow	原生支持K8S、安装简单、轻量级、	不适合非k8s环境、学习成本高、生态较小