在这篇简单的教程中，你将会学习到 Jenkins 的流水线即代码，以及如何开发流水线脚本的指导。 Jenkins 是一个开源持续集成服务器，它可以提供持续执行自动化构建和测试的能力。Jenkins 可以控制和监控多种任务，包括：拉取代码、静态代码分析、构建工程、执行单元测试、自动化或者性能测试，最后部署应用。这些任务通常是一个持续部署流水线。 流水线（Pipeline）是 Jenkins 的一套插件。流水线可以认为是执行任务的一系列阶段，它可以持续地发布你的应用。“持续”的概念是相对于你的应用环境来说的
Jenkins 是 DevOps 领域里非常好的 CI/CD 工具，它凭借其独特的功能，几乎可以满足你一切的的业务要求。其中一个独特的功能是多分支流水线(Multi-branch 流水线)，可以动态配置流水线。但是，随着公司的发展，单独的多分支流水线并不能完全满足你的所有需求，特别是在涉及大型企业时，你需要考虑流水线的集中管理，治理，稳定性，限制和安全性等其他事项。因此对于具有 Jenkins 流水线的大规模 CI/CD 环境，你需要添加之前没有想到的更多功能。
当一个开发人员创建一个新分支并将其推送到远程代码仓库时，Jenkins 会为这个新分支动态创建流水线。根据代码仓库，甚至也可以作为动态创建 Pull Request 流水线。这个动态功能在使用 Feature 分支或其他类似功能的团队中非常有用，由于本文的主题不是多分支流水线，你可以在端到端多分支流水线项目创建中找到详细信息和一些示例。
本篇主要分享对于Jenkins中Freestyle Project项目和pipeline项目的一些知识分享。如果我们的Jenkins中安装了中文插件，那么它们可能会被翻译为：
parameters 指令提供了一个用户在触发流水线时应该提供的参数列表。这些用户指定参数的值可通过 params 对象提供给流水线步骤, 了解更多请参考示例。
随着互联网软件行业快速发展，为了抢占市场先机，企业不得不持续提高软件的交付效率。特别是现在国内越来越多企业已经在逐步引入DevOps研发模式的变迁，在这些背景催促之下，对于企业研发团队所需要具备的持续集成和持续交付（简称CI/CD）能力变得越来越不可或缺。
我们如果要明白Jenkins的使用和配置。那么流水线是不得不了解的知识。否则我们只是单纯的在模仿其他人配置的脚本，而不明白其中的实现逻辑和意义。
对于很多初学者来讲，可能接触的都是Declarative Pipeline，即声明式pipeline语法，这种类似我们在做自动化测试时所接触的关键字驱动模式，只要理解其定义好的关键词，按要求填充数据即可。
声明式和脚本式流水线都是 DSL 语言，用来描述软件交付流水线的一部分。脚本式流水线是用一种限制形式的 Groovy 语法编写的。
pipeline是部署流水线，它支持脚本和声明式语法，能够比较高自由度的构建jenkins任务.个人推荐使用这种方式去构建jenkins。
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Jenkins shared-library 也就是流水线共享库，使用 Groovy 编写，用于封装 Jenkins 流水线（Pipeline）脚本（Jenkinsfile）中的通用逻辑。更多描述，请查看 Jenkins 官方文档。
jenkins 在很早以前的版本中就内建了Groovy引擎，并且通过这种方式提供Web界面上不可见的功能和访问权限。
使用流水线可以让我们的任务从ui手动操作，转换为代码化，像docker的dockerfile一样，从shell命令到配置文件，更适合大型项目，可以让团队其他开发者同时参与进来，同时也可以编辑开发Jenkinswebui不能完成的更复杂的构建逻辑，作为开发者可读性也更好。
当然也可以不用docker，直接在本机安装Jenkins。但对于操练DevOps技能来说，Docker是一个必修项目。所以本操练使用docker来搭建操练环境
使用流水线可以让我们的任务从ui手动操作，转换为代码化，像docker的dockerfile一样，从shell命令到配置文件，更适合大型项目，可以让团队其他开发者同时参与进来，同时也可以编辑开发Jenkinswebui不能完成的更复杂的构建逻辑，作为开发者可读性
“这是一本非常理想的书，既适合CI/CD的新手，也适合使用Jenkins多年的老手。这本书将帮助你发现以及重新发现Jenkins中的未知世界。”
parameters指令提供用户在触发Pipeline时的参数列表。这些参数值通过该params对象可用于Pipeline步骤
最近一直在研究 Jenkins 的流水线插件 Pipeline，既然是研究，自然就不是为了掌握基本用法了，而是高级用法。目前研究的成果还是挺不错的，有很多想要实现的功能都已经通过插件自带的语法完成，后续会单独开一个系列来分享更多高级语法的使用，而这篇文章就来分享一下我的流水线实战——Vue 项目自动化构建和部署。
我们在做查询报表编写进行测试的时候，需要很多的原始数据才能检测报表的准确度，如果通过软件里一步一步的操作生成原始数据会非常的耗时，所以才想写一个脚本来自动生成随机数据，方便进行测试。
在上一篇文章中，我们介绍了Jenkins 2.x实现流水线的两种语法，以及在实际工作中该如何选择脚本式语法或声明式语法。原文可查阅：「持续集成实践系列」Jenkins 2.x 搭建CI需要掌握的硬核要点（一）
Tech 导读 本文从整体介绍了京东小程序CI工具的用途及工作流程，读者可以通过本文了解到一种全新的京东小程序上传方式，同时结合构建脚本和流水线，可大大提高小程序的部署和发布效率。
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Jenkins创建多分支job 1、Jenkins创建多分支job 1.1 打开Blue Ocean 1.2 创建流水线 1.3 新建Jenkinsfile 1.4 执行构建 2、声明式流水线与脚本式流水线比较 2.1 声明式流水线 2.2 脚本式流水线 1、Jenkins创建多分支job 1.1 打开Blue Ocean 1.2 创建流水线 点击创建流水线 这里代码仓库选择Git,输入仓库地址，并输入gitlab服务器的用户名和密码。 <
中手游是领先的全球化 IP 游戏运营商。根据 Analysys（易观智库）数据显示，截至 2019 年 12 月 31 日，除腾讯游戏外，中手游是拥有 IP 储备数量最多的中国游戏发行商，发行的移动 IP 游戏数量仅次于腾讯游戏。公司于 2019 年 10 月 31 日在香港联交所主板上市。
这一切开始于十年之前 —— 经典的任务类型 (例如：自由风格、Maven 等等)。每隔一段时间，用户就会联系我们，因为他们的任务无法在一夜之间完成。为什么这个任务失败了呢？这次失败和任务配置变更有关系吗？用户典型的回答是："我们没有改任何东西"，但这是真的吗？我们思考了这个问题，并决定开发一个插件来帮助我们解决这个问题。这就是plugin:jobConfigHistory[任务配置历史]的想法和开始。
微服务架构是当前主流的技术选型，在业务具体落地时，会存在很多业务服务，不管是在开发、测试、上线的任意节点中，如果基于手动编译的方式打包服务，操作成本不仅极高，而且很容易出现纰漏。
本篇内容，介绍Jenkins中的系统System，主节点Master，节点Node，代理节点Agent和执行器Executor等概念。
我们期望在 agent 上执行代码拉取的操作。所以需要首先将 agent 上的公钥配置到 Gitlab 个人设置的 SSH Keys 中。
Drone是一款基于容器技术的持续集成工具，使用简单的YAML配置文件即可完成复杂的自动化构建、测试、部署任务，在Github上已经有22K+Star。
点击上方蓝字关注我们！ | 导语 持续集成强调开发人员提交了新代码之后，立刻进行构建、测试。根据测试结果，确定新代码和原有代码能否正确地集成在一起。本文介绍了腾讯文档项目中自动化测试在持续集成中的实践。 背景 腾讯文档自动化测试种类较多。包括了：单元测试，bvt测试，集成测试(包括了基于接口输入输出进行验证的端到端测试和Web端API接口测试)，e2e测试（UI触发UI验证的界面自动化测试）以及性能测试。 测试代码编写语言，使用框架种类较多。由于大部分前端测试框架单元测试与e2e测试相互独立，所以
利用 Init 容器、持续部署流水线、带 Kubernetes Job 的独立 Helm Chart 和自定义开发的 SQL 脚本执行器进行数据库迁移。
Pipeline 即流水线，是 jenkins2.X 的新特性，是 jenkins 官方推荐使用的持续集成方案。与传统的自由风格项目不同，它是通过 jenkins DSL 编写代码来实现。相比于之前用户只能通过 Web 界面进行配置的方式来定义 Jenkins 任务，现在通过使用 jenkins DSL 和 Groovy 语言编写程序，用户可以定义流水线并执行各种任务。
Jenkin的多分支流水线，允许Jenkinsfile与需要 Jenkins 构建的应用程序代码放在一起，然后 Jenkins 从源代码管理系统中检出 Jenkinsfile 文件作为流水线项目构建过程的一部分并接着执行你的流水线。
今天的软件比 20 多年前的软件复杂了数个数量级，这给我们调试代码带来了新的挑战。幸运的是，通过在系统中实现可观测性，我们已经相当远程地理解了我们的应用程序正在执行什么以及问题正在发生在哪里。
使用GitLab自带的流水线，必须要定义流水线的内容，而定义内容的文件默认叫做.gitlab-ci.yml，使用yml的语法进行编写。 目前任务关键词有28个，全局的关键词有10个，两者重叠的有很多。今天我给大家先讲解一下常用的关键词，掌握了这些关键词的用法，你可以编写逻辑严谨，易于扩展的流水线。
背景 Storm是TRC（腾讯实时计算）平台的核心组件。与Hadoop不同，storm之上没有像hive,pig之类的解放应用开发人员效率的工具。开发原生的storm应用必须掌握storm的api，开发门槛高，调试困难，效率低下。 EasyCount(SQL on strom)是构建在storm之上的一套实时计算系统。应用开发人员只需通过配置定制化的脚本来完成业务逻辑的描述，能够快速实现各种实时统计需求，降低使用门槛，提升开发效率。 系统设计与实现 上图是EC系统的架构图。用于描述用户业务逻辑的SQL
JobConfigHistory：这个插件可以追溯XML配置的历史版本信息， 并且允许你查看每次变更的内容。
尽管通过自动化部署加快了开发速度，但由于在 DevOps 方面缺少协作，我们一个客户正因此而放慢产品的上市时间。虽然他们也投入了资源来做 DevOps ，但每条生产流水线都是独立设置的，迫使团队为每个项目重新造轮子。更糟糕的是，由于没有跨团队协作，平台中的任何错误又会出现在每条新的流水线中。许多客户都有类似的问题存在，因此我们决定开发一个既能帮助现有客户，又能适应未来使用需求的通用工具。使用通用框架且标准化的 CI/CD 平台是最显而易见的选择，但这将导致缺少灵活性的单体结构（monolithic structure），最终会变得举步维艰。每个团队都需要在自己的流水线上工作，基于此，我们开发了一个方便 DevOps 流水线的每个可重用部分可供以后使用的解决方案 — Jenkins 驱动的模块化流水线库。
CODING DevOps 包括代码托管、项目管理、测试管理、持续集成、制品库等多款产品和服务，涵盖软件开发从构想到交付的一切所需，使研发团队在云端高效协同，实践敏捷开发与 DevOps，提升软件交付质量与速度。
Gitlab 官方也意识到这个问题，提供了公共脚本仓库的概念，可在项目里引用其他项目里的脚本。因此我将脚本中的大部分公共内容统一放到了一个公共脚本仓库：gitlab-cicd-template。实际使用时很方便，只需在项目里导入脚本后，传递参数即可。
作为一种流行的持续集成和交付工具，Jenkins有多种方式来实现交付流水线。其中，Jenkins Pipeline是一种比较流行的方式，它提供了一个DSL（Domain Specific Language 的缩写，中文翻译为：领域特定语言）来描述交付流水线。
分布式服务的部署是一个复杂的流程，当容器应用存在几十甚至上百的时候，用手动的方式部署显然难度过高，借助Kubernetes容器编排引擎，可以快速的实现自动部署，扩展，升级等一系列复杂步骤。
近期blhy的客户提出这个需求，对方提供一批来电的流水号，让我们给出对应的录音文件。
Jenkins 2.0的到来，pipline进入了视野，jenkins2.0的核心特性。也是最适合持续交付的feature。
Jenkins是一个DevOps工具，可以用来自动构建、测试和交付软件代码。如果你是Jenkins的新手，本教程将帮助你理解如何使用以下方法之一创建Jenkins流水线（Pipeline）:
在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢？由此我的Runner探索之旅开始了！
Dockerfile：关于Dockerfile的使用说明，我在文章《让.NetCore程序跑在任何有docker的地方》中有说到，这里不在赘述，需要的可以先看下，本文主要介绍Jenkinsfile结合dockerfile配合使用，自动构建.NetCore应用程序。
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