面试突击69：TCP 可靠吗？为什么？

Tektoncd Operator 是面试一个 Kubernetes 的扩展，用于在 Kubernetes 集群上安装、突击升级和管理 TektonCD Pipelines、可靠Dashboard、面试Triggers 等。突击我们只需要编写各个组件的可靠 yaml 就可以直接来管理 Tekton 的各种组件。

CRD

描述

​​TektonConfig​​

配置要安装和管理的面试 Tekton 组件。

​​TektonPipeline​​

配置安装管理 Tekton Pipeline 组件。突击

​​TektonTrigger​​

配置安装管理 Tekton Trigger 组件。可靠

​​TektonDashboard​​

配置安装管理 Tekton Dashboard 组件。面试

​​TektonResult​​

配置安装管理 Tekton Result 组件。突击

​​TektonAddon​​

配置安装管理插件，可靠目前仅支持 Openshift。面试

安装

安装 Tektoncd Operator 有多种方式。突击

从 Operator Hub 安装

可以直接前往 Operator Hub 页面 https://operatorhub.io/operator/tektoncd-operator 进行安装，可靠其生命周期将由 Operator Lifecycle Manager (OLM) 进行管理。

使用资源清单文件安装

可以直接从 Github Release 页面 https://github.com/tektoncd/operator/releases 获取资源清单文件，使用这种方式安装，需要自己管理 Operator 的生命周期。

直接使用下面的命令进行安装即可。

$ kubectl apply -f https://storage.googleapis.com/tekton-releases/operator/latest/release.yaml

由于官方使用的镜像是 gcr 的镜像，所以正常情况下我们是获取不到的，高防服务器如果你的集群由于某些原因获取不到镜像，可以使用下面的资源清单文件：

$ kubectl apply -f https://my-oss-testing.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/k8s/tekton/operator/release.v0.60.0.yml

默认情况下 Tektoncd Operator 创建的对象会使用 gcr 的镜像，比如 Tekton Pipelines 控制器的镜像，可以通过环境变量 IMAGE_PIPELINES_TEKTON_PIPELINES_CONTROLLER 来指定对应的镜像，如下所示的环境变量是覆盖默认的 gcr 镜像的配置方式：

- name: IMAGE_PIPELINES_PROXY

value: cnych/tekton-operator-proxy-webhook:v0.60.0

- name: IMAGE_JOB_PRUNER_TKN

value: cnych/tekton-operator-pruner-tkn:v0.60.0

- name: IMAGE_PIPELINES_TEKTON_PIPELINES_CONTROLLER

value: cnych/tekton-controller:v0.37.2

- name: IMAGE_PIPELINES_WEBHOOK

value: cnych/tekton-webhook:v0.37.2

- name: IMAGE_PIPELINES_ARG__ENTRYPOINT_IMAGE

value: cnych/tekton-entrypoint:v0.37.2

- name: IMAGE_PIPELINES_ARG__GIT_IMAGE

value: cnych/tekton-git-init:v0.37.2

- name: IMAGE_PIPELINES_ARG__IMAGEDIGEST_EXPORTER_IMAGE

value: cnych/tekton-imagedigestexporter:v0.37.2

- name: IMAGE_PIPELINES_ARG__KUBECONFIG_WRITER_IMAGE

value: cnych/tekton-kubeconfigwriter:v0.37.2

- name: IMAGE_PIPELINES_ARG__NOP_IMAGE

value: cnych/tekton-nop:v0.37.2

- name: IMAGE_TRIGGERS_TEKTON_TRIGGERS_CONTROLLER

value: cnych/tekton-triggers-controller:v0.20.1

- name: IMAGE_TRIGGERS_WEBHOOK

value: cnych/tekton-triggers-webhook:v0.20.1

- name: IMAGE_TRIGGERS_TEKTON_TRIGGERS_CORE_INTERCEPTORS

value: cnych/tekton-triggers-interceptors:v0.20.1

- name: IMAGE_TRIGGERS_ARG__EL_IMAGE

value: cnych/tekton-triggers-eventlistenersink:v0.20.1

上面的方式会创建一个名为 tekton-operator 的命名空间，其中包含一个 Operator 和一个 Webhook 的 Pod：

$ kubectl get pods -n tekton-operator

NAME READY STATUS RESTARTS AGE

tekton-operator-9d747548b-67t7m 2/2 Running 0 9m42s

tekton-operator-webhook-6cc769b85d-fssq9 1/1 Running 0 9m42s

安装 Operator 后，就可以安装所需的 Tekton 组件，例如 Tekton Pipeline、Tekton Triggers。

每个 Tekton 组件都有一个自定义资源，用于安装和管理组件。

$ kubectl get crd |grep tekton |grep operator

tektonchains.operator.tekton.dev 2022-07-25T00:51:07Z

tektonconfigs.operator.tekton.dev 2022-07-25T00:51:07Z

tektondashboards.operator.tekton.dev 2022-07-25T00:51:07Z

tektonhubs.operator.tekton.dev 2022-07-25T00:51:07Z

tektoninstallersets.operator.tekton.dev 2022-07-25T00:51:07Z

tektonpipelines.operator.tekton.dev 2022-07-25T00:51:07Z

tektonresults.operator.tekton.dev 2022-07-25T00:51:07Z

tektontriggers.operator.tekton.dev 2022-07-25T00:51:07Z

其中 TektonConfig 是创建其他组件的顶级 CRD。所以我们只需创建具有所需配置的 TektonConfig 对象即可，它将会帮助我们安装相应的其他组件。

TektonConfig 将根据传递给它的亿华云计算配置文件创建 TektonPipeline、TektonTriggers 和其他组件 CR 对象，其中有一个 profile 的字段，可以用于确定要安装的所有组件。

Tektoncd Operator 内置了 3 个 profile：lite、all、basic。

all：此配置文件将安装所有组件。basic：此配置文件将仅安装 TektonPipeline 和 TektonTrigger 组件。lite：此配置文件将仅安装 TektonPipeline 组件。

比如我们要安装 pipelines、triggers 和 dashboard，可以使用 all 这个 profile 进行安装，如下资源清单所示：

# tekton-operator-profile-all.yaml

apiVersion: operator.tekton.dev/v1alpha1

kind: TektonConfig

metadata:

name: config

spec:

profile: all

targetNamespace: tekton-pipelines

pruner:

resources:

- pipelinerun

- taskrun

keep: 100

schedule: "0 8 * * *"

其中 targetNamespace 用来指定安装 Tekton 组件的命名空间，默认为 tekton-pipelines，pruner 为 Tekton 资源提供自动清理功能。

resources：指定可以自动清理的资源。keep：清理时要保留的最大资源数。schedule：清理资源的频率。

直接安装上面的资源对象即可：

$ kubectl apply -f tekton-operator-profile-all.yaml

$ kubectl get tektonconfig

NAME VERSION READY REASON

config v0.60.0 True

上面的 TektonConfig 对象我们配置的 profile 为 all，会自动为我们创建 tektonpipelines、tektontriggers、tektondashboard 组件对象：

$ kubectl get tektonpipelines

NAME VERSION READY REASON

pipeline v0.37.0 True

$ kubectl get tektontriggers

NAME VERSION READY REASON

trigger v0.20.1 True

$ kubectl get tektondashboard

NAME VERSION READY REASON

dashboard v0.27.0 True

上面的这几个 cr 对象创建后就会自动创建对应的网站模板组件，如下所示：

$ kubectl get pods -n tekton-pipelines

NAME READY STATUS RESTARTS AGE

tekton-dashboard-84dc6f966b-g8flx 0/1 ImagePullBackOff 0 3m48s

tekton-operator-proxy-webhook-7587596c79-ld8vm 1/1 Running 0 30m

tekton-pipelines-controller-78bc48896b-sd9fk 1/1 Running 0 30m

tekton-pipelines-webhook-5f48c855b4-js54q 1/1 Running 0 30m

tekton-triggers-controller-668b94cb5b-ggbk7 1/1 Running 0 27m

tekton-triggers-core-interceptors-66b7ddd78c-pq7gb 1/1 Running 0 27m

tekton-triggers-webhook-c8fd7755d-rknch 1/1 Running 0 27m

由于 dashboard 组件的镜像没有对应的覆盖的环境变量，所以需要我们手动进行修改：

$ kubectl edit deploy tekton-dashboard -n tekton-pipelines

......

image: cnych/tekton-dashboard:v0.28.0

......

Dashboard 的服务默认通过 ClusterIP 方式进行暴露，我们可以手动创建一个 Ingress 对象或者修改 Service 为 NodePort 方式进行暴露。

$ kubectl get svc -n tekton-pipelines

NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE

tekton-dashboard ClusterIP 10.102.221.101 9097/TCP 28m

tekton-operator-proxy-webhook ClusterIP 10.96.175.155 443/TCP 33m

tekton-pipelines-controller ClusterIP 10.99.0.85 9090/TCP,8008/TCP,8080/TCP 33m

tekton-pipelines-webhook ClusterIP 10.106.195.14 9090/TCP,8008/TCP,443/TCP,8080/TCP 33m

tekton-triggers-controller ClusterIP 10.99.84.154 9000/TCP 30m

tekton-triggers-core-interceptors ClusterIP 10.97.83.136 8443/TCP 30m

tekton-triggers-webhook ClusterIP 10.108.88.140 <none> 443/TCP 30m

测试

Tekon 的组件安装完成后，接下来我们来运行一个简单的 Pipeline。

首先创建一个如下所示的 Task 任务，下面的任务中会在 bash 容器中去执行 echo "Hello, world!" 的命令。

# hello-task.yaml

apiVersion: tekton.dev/v1beta1

kind: Task

metadata:

name: hello

spec:

steps:

- name: hello

image: bash:latest

command:

- echo

args:

- "Hello, world!"

用同样的方式再创建一个 goodbye 的任务，只需要将上面的 echo 内容修改为 goodbye 即可。

然后就可以定义一个 Pipeline 流水线了，如下所示：

# hello-goodbye-pipeline.yaml

apiVersion: tekton.dev/v1beta1

kind: Pipeline

metadata:

name: hello-goodbye-pipeline

spec:

tasks:

- name: hello

taskRef:

name: hello

- name: goodbye

runAfter:

- hello

taskRef:

name: goodbye

通过 taskRef 引用对应的 Task 对象。

直接创建上面的资源对象即可：

$ kubectl get pipeline

NAME AGE

hello-goodbye-pipeline 24s

$ kubectl get task

NAME AGE

goodbye 101s

hello 107s

要执行该流水线，我们还需要创建一个 PipelineRun 的对象才会真正执行。

# hello-goodbye-pipeline-run.yaml

apiVersion: tekton.dev/v1beta1

kind: PipelineRun

metadata:

generateName: hello-goodbye-pipeline-

spec:

pipelineRef:

name: hello-goodbye-pipeline

创建上面的资源即可，需要注意我们这里使用的 ​​generateName​​ 属性，需要使用 ​​kubectl create​​ 命令进行创建。正常创建后很快就会按照上面 Pipeline 的描述去执行两个任务了。

要想卸载 Tekton 我们也只需要将定义的 ​​TektonConfig​​ 对象删除即可。

如果不想使用 TektonCD Operator 内置的几个 ​​profile​​，我们也可以自己手动去分别配置不同组件的 CR 实例，另外 TektonCD Operator 现阶段提供的可配置方式并不多，特别是对于国内用户来说镜像这个老大难的问题，只能通过环境变量去全局覆盖 Operator，还有部分镜像压根没有覆盖，如果是在国内使用并且不能使用 gcr 镜像的话可能体验就不是那么顺畅了。

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