本文主要是介绍六大招式，修炼极狐GitLab CI/CD “快” 字诀，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
本文来自：
李发富 极狐(GitLab) 高级技术支持工程师
众所周知，CI/CD 可以让我们更快、更高质量、更简单的交付软件。而现实中，你是否经常面临以下难点，导致 CI/CD 并没有真正发挥其优势：
从网络安装项目依赖耗时长？
前后端项目未分离，
导致编译、部署及测试效率低？
随着项目增多，多任务 Pipeline 运行慢？
不必要 Job 运行占用了资源和时间？
针对以上问题，我总结了六大招式，希望帮助大家在使用极狐GitLab 时候提升 CI/CD 效率，供参考。
使用 cache
在运行项目编译时，可能会安装项目依赖，如果每次都从网络安装，会浪费很多时间。这时候可以使用 cache 功能提供缓存，减少依赖安装时间。
【前提】runner 开启 cache 功能：Advanced configuration | GitLab
python cache
示例：
image: python:3.9.7stages:- testvariables:PIP_CACHE_DIR: "$CI_PROJECT_DIR/.cache/pip"cache:paths:- .cache/pip/# 已项目 id 区分 cache，如果不区分，就是全局 cachekey: $CI_PROJECT_IDjob1:stage: testscript:- pip install ansible==2.9.2
or
image: python:3.9.7stages:- testcache:paths:- pip-cache# 已项目 id 区分 cache，如果不区分，就是全局 cachekey: $CI_PROJECT_IDbefore_script:- export PIP_CACHE_DIR="pip-cache"- mkdir -p pip-cachejob1:stage: testscript:- pip install ansible==2.9.2
nodejs cache
示例：
variables:NPM_CONFIG_CACHE: npm_cacheNPM_CONFIG_REGISTRY: https://registry.npm.taobao.orgdefault:cache:paths:- ${NPM_CONFIG_CACHE}build:stage: buildimage: node:14-alpinescript:- node -v- npm -v- npm ci- npm run buildartifacts:name: "build-package"paths:- distexpire_in: 1 day
jave maven cache
build:image: maven:3.8.5-jdk-11stage: buildvariables:MAVEN_CLI_OPTS: "-s .m2/settings.xml --batch-mode"MAVEN_OPTS: "-Dmaven.repo.local=.m2/repository"cache:paths:- .m2/repository/- target/key: $CI_PROJECT_IDscript:- mvn package- ls -l target/*
使用 needs 改变多阶段执行顺序
默认情况下，同一阶段作业并行运行，不同阶段按顺序执行，存在排队等待时间，致使编译、测试时间被拉长。
我们可以使用 needs 参数改变多阶段执行顺序：Pipeline 定义阶段 Stages，如果全局未定 Stages，则按顺序运行 Build，Test，Deplo。Job 如果未设置 Stage，默认是 Test 阶段。
示例：
stages:- build- test- deploybuild fontend:stage: buildscript:- echo 'build fontend job'build backend:stage: buildscript:- echo 'build backend job'test fontend:stage: testscript:- echo 'test fontend job'needs: ["build fontend"]test backend:stage: testscript:- echo 'test backend job'needs: ["build backend"]deploy fontend:stage: deployscript:- echo 'deploy fontend job'needs: ["test fontend"]deploy backend:stage: deployscript:- echo 'deploy backend job'needs: ["test backend"]
使用 needs 参数后：对于前端任务，build fontend 完成后会立即执行下一个阶段的 test fontend，不管 build backend 是否完成。后端的 build backend 任务一样类似。
Web 界面中还可以查看 needs 依赖关系：
使用 rules 减少不必要 Job 运行
很多人会把前后端一起打包和部署，但其实只有前端代码有变化，针对后端的 Job 测试是多余的。因此，可以使用 rules 规则跳过某些不必要 Job。
示例：
stages:- build- testbuild job:stage: buildscript:- echo 'build job'test job:stage: testscript: - echo 'test job'rules:- changes:- backend/*
-
当 backend 中有变化时运行 test job；
-
也可以使用类似的 only: changes 实现。
安装依赖使用国内源
由于国内网络的原因，如果使用默认源的话，安装依赖可能会很慢甚至失败，这时候可以设置国内或者代理解决。
nodejs
npm install --registry=https://registry.npm.taobao.org
or
yarn config set registry 'https://registry.npm.taobao.org'
python
pip install --trusted-host mirrors.aliyun.com -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple -r requirements.txt
ruby
gem sources --remove https://rubygems.org/
gem sources -a https://gems.ruby-china.com
gem sources –lgolang
go env -w GOPROXY=https://goproxy.cn,direct
设置 GOPRIVATE 来跳过私有库，比如常用的 GitLab，中间使用逗号分隔：
go env -w GOPRIVATE=*.gitlab.com
Docker 镜像优化
Docker 过大，会造成镜像拉取时间过长，影响 CD 速度。
Docker 镜像体积优化
尽量优化减小 Docker 镜像大小。
1. 使用Alpine Linux
Alpine Linux 是一个基于 BusyBox 和 Musl Libc 的 Linux 发行版，其最大的优势就是小。一个纯的基础 Alpine Docker 镜像在压缩后仅有 2.67MB。并且不少 Docker 官方镜像都有 Alpine 版本，比如：python:3.9.12-alpine3.15、ruby:2.7.5-alpine3.15 等。
2. 安装最少依赖
如果不是必须，不要安装 vi，wget，curl，ping 等工具。
3. 合并 RUN 指令到一行
Dockerfile 中尽量合并多条指令:
...
RUN echo 1 \&& echo 2
...
4. 多阶段构建
在 Docker 17.05 版本以后，新引入了 multi-stage builds 这一概念，这将会极大地减小镜像大小。
简单来说，multi-stage builds 支持我们将 Docker 镜像的编译分成多个 “阶段”。比如常见的软件编译的情况，我们可以将编译阶段单独提出来，软件编译完成后直接将二进制文件拷贝到一个新的基础镜像中，这样做最大的好处就是，第二个镜像不再包含任何编译阶段使用的中间依赖，干干净净明明白白。
具体使用方法：Dockerfile 多阶段构建 - leffss - 博客园 (cnblogs.com)
更多 Dockerfile 最佳实践参考：Best practices for writing Dockerfiles | Docker Documentation
使用自建 Docker Hub 镜像仓库
默认情况下，Docker 使用 Docker Hub 的镜像，网络传输较慢。可以搭建本地 Hub 仓库：安装 harbor v2.3.4 - leffss - 博客园 (cnblogs.com) ，加速镜像的 pull 与 push。
Pipeline 中使用本地仓库：
stages:- buildvariables:PROJECTNAME: "test"DOCKERHUB: "hub.leffss.com"DOCKERHUBPROJECT: "library"before_script:- docker login ${DOCKERHUB} -u "${DOCKERHUBUSER}" -p "${DOCKERHUBPASS}"after_script:- docker logout ${DOCKERHUB}job1:stage: buildscript:- docker build --cache-from ${DOCKERHUB}/${DOCKERHUBPROJECT}/${PROJECTNAME}:latest -t ${DOCKERHUB}/${DOCKERHUBPROJECT}/${PROJECTNAME}:${CI_COMMIT_TAG} -t ${DOCKERHUB}/${DOCKERHUBPROJECT}/${PROJECTNAME}:latest .- docker images- docker push ${DOCKERHUB}/${DOCKERHUBPROJECT}/${PROJECTNAME}:${CI_COMMIT_TAG}- docker push ${DOCKERHUB}/${DOCKERHUBPROJECT}/${PROJECTNAME}:latest
在有了本地 Hub 仓库的情况下，还可以根据本章节【Docker 镜像体积优化】的原则自行打包一些项目编译需要用到的基础镜像，把项目需要用到的基础依赖包或者工具提前打包进去，这样又可以减少 Pipeline 安装依赖的时间。
优化 runner
当项目较多时，CI/CD 任务也会增多，这时候运行 Pipeline 效率会降低。极狐GitLab 提供共享 runner 给所有项目 CI/CD 任务使用，这里分享两种优化方式：
使用 Tag 标记 runner
在 runner 编辑页面设置 Tags，并且不勾选 Run untagged jobs，这时候此 runner 只运行使用 Tag 选择器的 Job，这样优化 runner 占用率.
示例：
stages:- testjob1:stage: testscript: - echo 'job1'tag:- "docker"
为项目注册专用 runner
点击具体项目，然后在 settings -> CI/CD - Expand 中查看项目 runner 注册用的地址和 token，然后再按照官方文档注册 runner：Registering runners | GitLab 即可。
注册完成后，这个 runner 只会运行当前项目的 Job。
使用 k8s 运行 runner
将 runner 安装到 Kubernetes 集群中来，并且使用 Kubernetes executor，这样子运行 Job 时可以动态的申请集群资源，可以有效避免资源不足的情况。
安装方式参考：使用 K3s 来安装和运行极狐GitLab runner_哔哩哔哩_bilibili 或者 GitLab Runner Helm Chart | GitLab 。
监控 runner 资源占用
通过集成的 gitlab runner prometheus metrics 监控 runner 状态，确保 runner 的正常稳定运行。
以上，就是我基于实践经验总结的 CI/CD 效率优化六大招式，欢迎大家一起交流！
这篇关于六大招式，修炼极狐GitLab CI/CD “快” 字诀的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
