【GitLab】流水线入门

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在GitLab中，流水线是一种 CI/CD（持续集成/持续交付）工具，用于自动化构建、测试和部署代码，实现自动化构建、测试和部署你的项目。它是一个在实际工作中很好用的工具，能在一定的测试开发中提高你的效率。

一、创建`.gitlab-ci.yml`文件

在项目根目录 下创建一个名为**.gitlab-ci.yml**的文件，用于定义流水线配置。这个文件使用YAML语法，其基本语法如下：

stages:
  - build
  - test
  - deploy

variables:
  APP_NAME: myapp

before_script:
  - echo "Before script: Setting up environment..."

build:
  stage: build
  script:
    - echo "Building the application..."

test:
  stage: test
  script:
    - echo "Running tests..."

deploy:
  stage: deploy
  script:
    - echo "Deploying the application to production..."

这是一个简单的例子，包含了三个阶段：构建（build）、测试（test）和部署（deploy）。每个阶段包含一个或多个作业（job），这些作业定义了要执行的具体命令。

当然实际使用肯定不是这三步都要用到，或许你只希望它帮你自动化编译并压缩.so文件，那么就在build中直接写所有流程即可，无需按照该格式严格编写，但是你要知道它的所有功能是哪些，它能干什么。

二、提交并推送配置文件

在前面有提到git的使用，如果你的**.gitlab-ci.yml文件** 是在vs code这样的编辑器本地编写的那么就需要上传至gitlab仓库中（这里要说一下，每次上传流水线会默认触发的），或者在gitlab中直接创建并编辑，显然第二种方法更快。

然后将**.gitlab-ci.yml文件**添加到Git仓库并推送到GitLab。如果你还不会使用git，点这里：

Git使用基础总结（从小白到新手版）-CSDN博客

当然在日常使用中，你不一定非要按照上述的示例文件来配置**.gitlab-ci.yml文件，**只要把你想完成的操作写在build下即可，像这样：

# 定义流水线的阶段
stages:
  - build
  - deploy

# 定义流水线中可能用到的变量
variables:
  DOCKER_IMAGE: "centos：7"

# 定义 build 阶段
build:
  stage: build
  # 在 Docker 中构建镜像并运行编译脚本
  script:
    - docker build -t $DOCKER_IMAGE .  # 构建 Docker 镜像
    - docker run --rm $DOCKER_IMAGE /compile-script.sh  # 运行在容器内的编译脚本
  tags:
    - x86_64-centers7 
  # 定义产物（编译后的文件）的路径
  artifacts:
    paths:
      - compiled-so-files/lib/  # 编译产物的目录

upload_to_nexus:
  stage: deploy
  script:
    - curl -v --upload-file mylib-so-files.tar.gz https://nexus.com/bin-package/
  only:
    - master
  tags:
    - x86_64-centers7

在这个示例中，我们首先构建了一个doctor镜像来运行我们的脚本，脚本文件compile-script.sh是编好的脚本（将源码编译为镜像），然后将该镜像存入仓库，当然该仓库地址是虚拟的哈哈。