生产环境：Rocky Linux release 8.3, gitlab-ce-13.9.4-ce
生产环境：Rocky Linux release 8.3, gitlab-ce-13.9.4-ce, Python 3.6.8
大家好，我是Mandy。今天分享的主题内容是如何使用GitLab搭建属于自己的代码管理平台。
镜像仓库用于存放 Docker 镜像，Docker 镜像用于部署容器服务，每个镜像有特定的唯一标识（镜像的 Registry 地址+镜像名称+镜像 Tag）。
Kubesphere 3.3.0 集成了 ArgoCD，但与笔者目前使用的 K8S 版本不兼容。再者，目前 Kubesphere 中持续集成和流水线打通还是不太友好，也缺少文档说明（可能是笔者没有找到）。
基于：gitlab远古版本备份&还原&升级，twang2218/gitlab-ce-zh镜像指支持到了11.1.4图片
gitlab 8.5.8版本.参照：https://github.com/sameersbn/docker-gitlab.git.太多年了也没有升级，现在准备备份还原到一个新的服务器然后升级一下。gitlab服务器开始是docker-compose搭建的后面迁移到了kubernetes上（记得当时还是1.14），后面kubernetes 版本持续升级到了1.21。基础环境如下：
在构建学而思的低延迟互动直播网络的过程中需要经常的编译WebRTC，但由于WebRTC依赖较多（十几个G）， 而且大多数内容需要访问国外网站，这对我们编译工作造成很多困扰，我们尝试了多种加速编译的方法，最终找到一个对WebRTC代码没有任何侵入的镜像方案。
在现在的云原生世界里面 GitOps 不断的被提及，这种持续交付的模式越来越受到了大家的青睐，在网上也可以找到很多关于它的资源，但是关于 GitOps 相关的工作流实践的示例却并不多见，我们这里就将详细介绍一个使用示例，希望对大家实践 GitOps 有所帮助。
项目里存放了部署到测试环境的k8s资源定义文件，这部分文件需要提交到一个资源定义文件集中仓库，给运维部署到生产环境用。但这部分文件可能会改动，例如存放的项目配置文件就是以configmap的形式在k8s中使用，如果更改项目配置，就需要同步提交到集中仓库。
一、需求 为了防止数据丢失，做备份gitlab服务器 二、不同gitlab服务器之间的数据备份恢复 1.保证俩台gitlab版本一定要相同 # 查看当前的版本 cat /opt/gitlab/embedded/service/gitlab-rails/VERSION 2.安装gitlab # 下载gitlab wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/gitlab-ce/yum/el7/gitlab-ce-15.0.0-ce.0.el7.x86_64.rpm # 卸
使用容器这种轻量级虚拟技术来部署与运营系统，相比过往确实简便很多。而在现在的架构部署中，使用容器应该慢慢成为绝对的主流了。
在大家熟知的版本控制工具（如CVS、 SVN、Git等）在生产环境中发光发热之前，代码管理是一件十分痛苦的事情。散落在各个存储目录（单机）甚至各个存储设备（多机）上的代码，单是将它们重新正确地组合，都并非易事。
如下图所示，开发者将代码提交到GitLab后，可以触发CI脚本在GitLab Runner上执行，通过编写CI脚本我们可以完成很多使用的功能：编译、构建、生成docker镜像、推送到私有仓库等：
Github和Gitee（码云）是最常见的基于git的代码托管平台，现在基于svn的代码管理仓库已经相对比较少见了，大部分还都是企业内部的代码仓。但是基于开源的Gitlab，我们在企业内网也可以立马搭建一个代码托管平台，并且自带集成有各种代码自动化测试工具，实现持续集成和持续测试。
Gitlab 是一个基于Git实现的在线代码仓库托管软件，你可以用Gitlab自己搭建一个类似于Github一样的系统平台，一般搭建gitlab私服就是用在公司的内部
也就是在去年，我们在密集开发了将近 1 年的 node 项目后，一个 egg 项目中包含了 500 多个接口，代码量也变得非常大。所以我们准备将服务拆分，然后将一些服务封装成 npm 包。因为这些 npm 包中包含业务逻辑，所以必须自建私有 npm 完成这个事情。所以自建 npm 就提上日程。
最近用到持续集成顺便总结在这里，都是用的最新版。搭建过程中还有一个demo，提交代码到 gitlab 自动触发 jenkins 任务，自动编译代码和 docker 镜像并上传。
从 GitLab 8.0 开始，GitLab CI 就已经集成在 GitLab 中，我们只要在项目中添加一个 .gitlab-ci.yml 文件，然后添加一个 Runner，即可进行持续集成。 而且随着 GitLab 的升级，GitLab CI 变得越来越强大，本文将介绍如何使用 GitLab CI 进行持续集成。 一些概念 在介绍 GitLab CI 之前，我们先看看一些持续集成相关的概念。 参考链接
GitLab Runner 是一个开源项目，用于运行您的作业并将结果发送回 GitLab。它与 GitLab CI 结合使用，GitLab CI 是 GitLab 随附的用于协调作业的开源持续集成服务。
在《体验SpringBoot(2.3)应用制作Docker镜像(官方方案)》一文中，咱们掌握了SpringBoot官方推荐的镜像构建方案，接下来要体验的是GitLab的CI能力，它负责把代码变成私有仓库中的镜像，咱们可以专心编码了；
registry和image是修改镜像仓库和镜像名为阿里云的仓库（该仓库为个人用户仓库）。官方镜像国内网络基本拉取不下来，默认配置使用Deployment控制器，副本数为1。你可以修改为DaemonSet，每个节点部署一个pod，此处使用nodeSelector将ingress控制器固定在master上
目前的现状,开发者在提交代码后还需要去构建镜像,上传镜像到镜像仓库,频繁的修改就需要频繁的构建。
直接在清华大学镜像站下载：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/gitlab-ce/
镜像仓库用于存放 Docker 镜像，Docker 镜像用于部署容器服务，每个镜像有特定的唯一标识（镜像的 Registry 地址+镜像名称+镜像 Tag），目前镜像支持 Docker Hub 官方镜像和用户私有镜像。
SVN（Subversion）是集中式管理的版本控制器，而Git是分布式管理的版本控制器；这是两者之间最核心的区别。
日常开发中，相信大家已经做了很多的自动化运维环境，用的最多的想必就是利用Jenkins实现代码提交到自动化测试再到自动化打包，部署全流水线 Jenkins在devops担任了很重要的角色，但是另一方面相信目前大家的代码版本管理大多都是交给git来管理，在企业私有部署的大背景下，Gitlab由于丰富的插件和细粒度更高的权限控制被大家所采用。 如果只是把Gitlab作为代码版本管理，那就大大浪费他的附加价值，在Gitlab中自带CICD功能，此功能就可完全代替Jenkins，这样一来，我们就不必维护多套系统，简化开发到运维的复杂度 实践 由于gitlab资源消耗严重，本地没有搭建，所以使用gitlab官方
当我们谈到代码托管平台，我们不得不先谈一谈“版本控制”。什么是“版本控制”？版本控制是一种记录一个或若干内容变化，以便将来查阅特定版本修订情况的系统。在我们日常的编写代码过程或者工作中，版本控制显得尤为重要。有了它你就可以将选定的文件回溯到之前的状态，甚至可以将整个项目代码都回退到过去某个时间点的状态，你可以比较文件的变化细节，查出最后是谁修改了哪个地方，从而找出导致怪异问题出现的原因，又是谁在何时报告了某个功能缺陷等等。使用版本控控制系统通常还意味着，就算你胡乱处理项目中的文件，你也照样可以轻松回复到原先的养殖，而且额外增加的工作量却是微乎其微。
但是通过命令启动后,会发现启动没有报错,但是也无法进行访问,是因为我们还要需要进行其他的额外配置,进入刚刚创建的挂载目录
本文以Kubernetes为基础，为基于java语言研发团队提供一套完整的devops解决方案。在此方案中，开发人员基于eclipse集成开发环境进行代码；开发人员所开发的代码交由由gitlab进行托管、版本管理和分支管理；代码的依赖更新和构建工作由Maven进行处理；为了提升工作效率和代码质量，在devops中引入SonarQube进行代码检查；对于打包构建后代码，交由docker进行镜像构建，并在私有镜像仓库中对镜像进行管理；最后，devops会将自动从私有镜像仓库从拉取镜像，并在Rancher中进行部署。
之前写过不少 GitLab 相关的内容，从搭建到迁移到优化都有聊过，但是从未系统的聊聊该怎么在日常进行维护，趁着假期为代码仓库升级来聊聊吧。
修改这些配置比较繁琐，我已经维护了一份 Gitlab 适配腾讯云容器服务的 chart 包，相关 gitlab 镜像也做了同步，可以实现一键安装。可以通过 git 拉下来:
CI/CD 是一种通过在应用开发阶段引入自动化来频繁向客户交付应用的方法。CI/CD 的核心概念是持续集成、持续交付和持续部署。这篇文章中，我将会介绍基于 GitLab CI/CD 的自动化构建与发布实践。如下图所示，整个流程将分为几个部分：
1. GitLab 简介 GitLab 是一款基于 git 的开源代码仓库系统 GitLab 与著名的 GitHub 最大的区别就是： 允许我们搭建自己的 git 代码私有仓库，非常方便 2. 安装 直接安装 GitLab 比较复杂，需要安装很多依赖，例如：Redis, Nginx, 数据库 …… 为了简化安装过程，GitLab 提供了 Docker 镜像，可以很快的运行起来 具体过程： （1）配置docker镜像 直接从 docker hub 获取的话速度非常慢，所以需要配置一个镜像 我使用的是 daoc
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本文目标是为K8S环境的Gitlab Runner准备好分布式缓存，并在pipeline脚本中使用该缓存，因此，在阅读本文前建议您对GitLab CI有一定了解，最好是阅读过甚至编写过pipeline脚本；
GitLab，是一个利用 Ruby on Rails 开发的开源应用程序，实现一个自托管的Git项目仓库，可通过Web界面进行访问公开的或者私人项目安装。它拥有与GitHub类似的功能，能够浏览源代码，管理缺陷和注释。可以管理团队对仓库的访问，它非常易于浏览提交过的版本并提供一个文件历史库。除了代码仓库管理的核心功能外，Gitlab还兼有议题、持续集成、Wiki等项目管理事务上的其他优秀模块。
实施微服务架构后，原先单一的系统结构统变成了数量众多的微服务应用，开发、测试、运维部署等都会面临不少挑战。在微服务架构下如何提高工程研发效率，确保开发、测试、运维部署等流程上的顺畅，是微服务技术体系能够真正落地产生效益的关键。
我只要有代码的项目，都会放到 Github 上，无论公开还是私有项目。一是相当于在云端备份了一份代码，二是可以很方便的分享给别人。但对于私有项目而言存放在别人那总归不好，而且Github 时常会出现无法访问的情况（即使搭了梯子）。所以就打算搭建一个私有的仓库，基于GitLab。
CI / CD( 持续集成 / 持续部署 )方案是DevOps中不可或缺的流程之一，最近也了解了部分的相关的解决方案，最终选择了Drone + Gogs基于docker容器环境来构建CI / CD，本文将分享下如何构建此平台以及如何快速地使用到项目开发中。
借着公司代码库迁移到私有Gitlab的契机，我接下持续集成的工作，实现了对Python服务端代码的单元测试、静态代码分析和接口测试的持续集成。总体架构如下：
最近开始折腾GitLab的CI功能，就打算在家部署一个GitLab，通常做法是打开电脑，启动GitLab，用完再关闭电脑，总觉得这些操作挺麻烦（您想骂我懒么？您骂得对.....）
Rainbond 本身具有基于源码构建组件的能力，可以将多种编程语言的代码编译成 Docker 镜像，但是在持续集成的过程中，往往会需要对提交的代码进行静态检查、构建打包以及单元测试。之前由于 Rainbond 并没有 Pipeline 这种可编排的机制，所以用户往往只能通过集成外部的 CI ，如 Jenkins、Gitlab CI 等。这给开发者的使用增加了门槛。
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