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PipelineRuns

PipelineRun 是一个 Kubernetes 自定义资源，用于实例化一个 Pipeline 进行执行。PipelineRuns 负责执行 Pipeline 中定义的任务并管理其生命周期，提供了一种执行端到端 CI/CD 工作流的方式。

目录

为什么需要 PipelineRuns

CI/CD 工作流挑战

在 CI/CD 系统中，工作流执行存在以下几个挑战：

  • 工作流编排：需要按照特定顺序协调多个任务
  • 资源协调：需要在多个任务之间管理资源
  • 数据共享：需要在工作流中的任务之间共享数据
  • 执行跟踪：需要跟踪整个工作流的进度
  • 错误处理：需要处理任务和工作流层级的失败
  • 可审计性：需要维护所有工作流执行的记录

Tekton 的解决方案

Tekton PipelineRuns 针对这些挑战提供了解决方案：

  • 工作流实例：每个 PipelineRun 代表一个具有特定输入的 Pipeline 的单次执行
  • 编排：PipelineRuns 根据依赖关系管理任务的执行顺序
  • 资源绑定：PipelineRuns 将实际资源绑定到 Pipeline 需求上
  • 状态跟踪：PipelineRuns 跟踪每个任务的执行状态
  • 结果传播：PipelineRuns 使任务之间能够共享结果
  • Kubernetes 集成：PipelineRuns 利用 Kubernetes 进行资源管理和调度

优势

  • 隔离性：每个 PipelineRun 独立执行，允许同一 Pipeline 的并行执行
  • 可追溯性：PipelineRuns 提供详细的执行历史和日志
  • 灵活性：PipelineRuns 可以重写 Pipeline 参数和工作区绑定
  • 可重用性：同一 Pipeline 可以通过不同的 PipelineRuns 使用不同的输入执行
  • 集成性：PipelineRuns 可以通过 Kubernetes API 被各种系统触发
  • 可观测性：可以通过 Kubernetes 工具监控 PipelineRun 的状态和日志

场景

PipelineRuns 在以下各种场景中非常有用，包括：

  • 应用 CI/CD：构建、测试和部署应用
  • 基础设施即代码：提供和管理基础设施
  • 发布管理：协调复杂的发布过程
  • 定时工作流：按计划运行工作流
  • 事件驱动工作流：响应外部事件触发工作流

约束与限制

  • PipelineRuns 在单个 Kubernetes 集群内执行
  • 一旦启动，PipelineRun 参数不能被修改
  • PipelineRuns 对失败的任务有有限的重试能力
  • PipelineRun 的执行时间受 Kubernetes pod 超时限制
  • 一旦执行开始，PipelineRuns 不能被暂停（"finally" 任务除外）

原则

PipelineRun 执行模型

当创建 PipelineRun 时：

  1. Tekton 验证 PipelineRun 规范
  2. Tekton 为 Pipeline 中的每个任务创建 TaskRuns
  3. TaskRuns 根据其依赖关系执行
  4. 收集任务的结果，并可以由后续任务使用
  5. 每个 TaskRun 完成时更新 PipelineRun 状态
  6. "Finally" 任务在所有其他任务完成或失败后执行
  7. 当所有 TaskRuns 完成时，PipelineRun 完成

PipelineRun 状态

PipelineRun 状态提供关于执行的详细信息：

  1. 整体状态（运行中、成功、失败等）
  2. 开始和完成时间
  3. 各个 TaskRun 的状态
  4. 任务结果
  5. 失败原因（如适用）
  6. 用于访问日志的 TaskRun 名称

配置示例

基本 PipelineRun 示例

apiVersion: tekton.dev/v1
kind: PipelineRun
metadata:
  name: build-deploy-app-run
spec:
  pipelineRef:
    name: build-deploy-app
  params:
    - name: image-name
      value: my-registry/my-app:latest
    - name: deployment-name
      value: my-app
  workspaces:
    - name: source
      persistentVolumeClaim:
        claimName: app-source-pvc

带嵌入式 Pipeline 定义的 PipelineRun

apiVersion: tekton.dev/v1
kind: PipelineRun
metadata:
  name: simple-pipeline-run
spec:
  pipelineSpec:
    params:
      - name: message
        type: string
    tasks:
      - name: print-message
        taskSpec:
          params:
            - name: message
              type: string
          steps:
            - name: print
              image: ubuntu
              script: |
                echo "$(params.message)"
        params:
          - name: message
            value: "$(params.message)"
  params:
    - name: message
      value: "Hello, Tekton Pipeline!"

重要参数

超时

超时允许设置 PipelineRun 执行的最大持续时间。

用例

  • 防止长时间运行的 Pipeline 无限制消耗资源
  • 确保 CI/CD 工作流在合理的时间内完成
  • 处理悬挂或死锁的任务

原则

超时：

  • 在 PipelineRun 规范中指定
  • 应用于整个 PipelineRun 执行或特定部分（任务、finally）
  • 从第一个任务开始到最后一个任务完成进行测量
  • 如果超过限制，将导致 PipelineRun 失败

配置示例

apiVersion: tekton.dev/v1
kind: PipelineRun
metadata:
  name: build-deploy-with-timeout
spec:
  pipelineRef:
    name: build-deploy-app
  timeouts:
    pipeline: "1h"
    tasks: "45m"
    finally: "15m"
  params:
    - name: image-name
      value: my-registry/my-app:latest

ServiceAccount

ServiceAccount 允许指定用于身份验证的 Kubernetes ServiceAccount。

用例

  • 提供访问私有容器注册表的凭据
  • 与云服务提供商进行身份验证
  • 授权访问 Kubernetes 资源
  • 提供进行 Git 操作的凭据

原则

ServiceAccounts：

  • 可以在 PipelineRun 级别为所有任务指定
  • 可以使用 taskRunSpecs 映射到特定任务
  • 通过 Kubernetes 秘密提供凭据
  • 使对外部资源的安全访问成为可能

配置示例

apiVersion: tekton.dev/v1
kind: PipelineRun
metadata:
  name: build-deploy-with-service-account
spec:
  pipelineRef:
    name: build-deploy-app
  taskRunTemplate:
    serviceAccountName: pipeline-service-account
  params:
    - name: image-name
      value: my-registry/my-app:latest

TaskRunSpecs

TaskRunSpecs 允许自定义 PipelineRun 中单个 TaskRun 的配置。

用例

  • 为不同任务应用不同的 ServiceAccounts
  • 设置特定于任务的 Pod 模板
  • 配置特定于任务的超时
  • 应用特定于任务的计算资源

原则

TaskRunSpecs：

  • 为特定任务重写默认的 PipelineRun 配置
  • 允许对任务执行环境进行精细控制
  • 可用于满足特定的安全或资源需求
  • 使 Pipeline 的不同阶段可以使用不同的配置

配置示例

apiVersion: tekton.dev/v1
kind: PipelineRun
metadata:
  name: build-deploy-with-taskrunspecs
spec:
  pipelineRef:
    name: build-deploy-app
  taskRunSpecs:
    - pipelineTaskName: build
      serviceAccountName: build-service-account
      podTemplate:
        nodeSelector:
          disktype: ssd
    - pipelineTaskName: deploy
      serviceAccountName: deploy-service-account
      podTemplate:
        tolerations:
        - key: "dedicated"
          operator: "Equal"
          value: "deploy"
          effect: "NoSchedule"

工作区

工作区允许在 Pipeline 中的任务之间共享数据。

用例

  • 在构建和测试任务之间共享源代码
  • 将构建工件传递给部署任务
  • 在多个任务之间共享配置文件
  • 在 Pipeline 执行之间持久化数据

原则

工作区：

  • 在 Pipeline 中声明，并在 PipelineRun 中绑定
  • 可以由各种卷类型（PVC、ConfigMap、Secret 等）支持
  • 使数据共享不直接依赖于其他数据
  • 支持不同的访问模式（ReadOnly、ReadWrite）

配置示例

apiVersion: tekton.dev/v1
kind: PipelineRun
metadata:
  name: build-test-with-workspace
spec:
  pipelineRef:
    name: build-test-pipeline
  workspaces:
    - name: source-code
      volumeClaimTemplate:
        spec:
          accessModes:
            - ReadWriteOnce
          resources:
            requests:
              storage: 1Gi
    - name: cache
      persistentVolumeClaim:
        claimName: build-cache-pvc

PipelineRun 状态管理

监控执行状态

PipelineRun 的状态字段提供关于执行进度的详细信息：

status:
  completionTime: "2023-05-04T02:19:14Z"
  conditions:
    - lastTransitionTime: "2023-05-04T02:19:14Z"
      message: "任务已完成: 4, 被跳过: 0"
      reason: 成功
      status: "True"
      type: 成功
  startTime: "2023-05-04T02:00:11Z"
  childReferences:
  - name: build-deploy-app-run-build
    pipelineTaskName: build
    kind: TaskRun

取消 PipelineRun

要取消正在运行的 PipelineRun，请更新其 spec.status 字段：

apiVersion: tekton.dev/v1
kind: PipelineRun
metadata:
  name: build-deploy-app-run
spec:
  # [...其他字段...]
  status: "已取消"

这将立即终止所有正在运行的 TaskRuns，并不执行挂起的任务或 finally 任务。

优雅地停止 PipelineRun

要优雅地停止 PipelineRun，允许 finally 任务执行：

apiVersion: tekton.dev/v1
kind: PipelineRun
metadata:
  name: build-deploy-app-run
spec:
  # [...其他字段...]
  status: "停止执行 finally"

这将完成当前正在运行的任务，但不会启动新的任务，除了 finally 任务。

参考资料

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