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news 2025/9/18 14:45:41

文化传媒公司能否建设经营网站,电商一共有什么平台,北京网站优化培训,wordpress音乐站Gitlab runner的使用示例（二）：Maven Docker 自动化构建与部署在本篇文章中，我们将详细解析一个典型的 GitLab CI/CD 配置文件（gitlab-ci.yml），该文件主要用于通过 Maven 构建 Java 应用&…

Gitlab runner的使用示例（二）：Maven + Docker 自动化构建与部署

在本篇文章中，我们将详细解析一个典型的 GitLab CI/CD 配置文件（gitlab-ci.yml），该文件主要用于通过 Maven 构建 Java 应用，并使用 Docker 容器化部署。

配置文件整体长这样：

image: maven:3.8.4-openjdk-17stages:- build- deployvariables:DOCKER_IMAGE: "achun-gallery-image"DOCKER_CONTAINER_NAME: "achun-gallery-container"# 构建阶段：Maven 打包
build-job:stage: buildscript:- mvn clean install -DskipTests- cd achun-gallery-app- mvn clean package -DskipTeststags:- m5_serviceonly:- mainartifacts:paths:- achun-gallery-app/target/**# 部署阶段：使用 Docker 启动项目
deploy-job:stage: deployscript:- docker stop $DOCKER_CONTAINER_NAME || true- docker rm $DOCKER_CONTAINER_NAME || true- cd achun-gallery-app- docker build -t $DOCKER_IMAGE .- docker run -d -v /data/logs/:/data/logs -v /etc/localtime:/etc/localtime:ro -v /etc/timezone:/etc/timezone:ro --restart always --name $DOCKER_CONTAINER_NAME -p 9519:9519 $DOCKER_IMAGEtags:- m5_serviceonly:- maindependencies:- build-jobartifacts:paths:- achun-gallery-app/target/**

下面会逐步解释各个部分。

1. 基本镜像选择

image: maven:3.8.4-openjdk-17

在 GitLab CI/CD 中，image 用于指定 CI/CD 流水线运行时使用的基础镜像。这里我们选择的是 maven:3.8.4-openjdk-17，这是一个预装了 Maven 3.8.4 和 OpenJDK 17 的官方 Docker 镜像，适合构建基于 Java 的 Maven 项目。

解释：

Maven：负责项目的构建与管理，执行 mvn 命令。
OpenJDK 17：项目使用的 Java 版本，确保代码可以在此 JDK 上编译和运行。

2. 定义阶段（stages）

stages:- build- deploy

在 GitLab CI/CD 中，stages 定义了流水线的阶段。这个配置文件中包含两个阶段：

build：构建 Java 项目。
deploy：部署已经构建的项目。

流水线会按顺序依次执行这些阶段。

3. 定义全局变量

variables:DOCKER_IMAGE: "achun-gallery-image"DOCKER_CONTAINER_NAME: "achun-gallery-container"

variables 定义了 CI/CD 流水线中使用的全局变量。在这个配置文件中：

DOCKER_IMAGE：指定 Docker 镜像的名称为 achun-gallery-image。
DOCKER_CONTAINER_NAME：指定 Docker 容器的名称为 achun-gallery-container。

这些变量会在后续的 deploy 阶段使用，方便代码维护和复用。

4. 构建阶段：Maven 打包

build-job:stage: buildscript:- mvn clean install -DskipTests- cd achun-gallery-app- mvn clean package -DskipTeststags:- m5_serviceonly:- mainartifacts:paths:- achun-gallery-app/target/**

解释：

stage：指定该作业属于 build 阶段。
script：定义构建项目时执行的命令：
- mvn clean install -DskipTests：清理项目、安装依赖并编译项目，跳过测试。
- cd achun-gallery-app：进入子目录 achun-gallery-app，这是项目的主要代码所在目录。
- mvn clean package -DskipTests：再次清理项目，并打包应用程序的可执行文件（如 .jar 文件），跳过测试。
tags：指定该作业运行在哪些 Runner 上，此处 m5_service 是 GitLab Runner 的标签，表明该作业将被分配到具备此标签的 Runner 上运行。
only：限制该作业仅在 main 分支上执行。
artifacts：指定构建产物的路径。在这里，它保存了 achun-gallery-app/target/ 目录下的所有文件，主要是打包后的 .jar 文件，供后续的 deploy 阶段使用。

Maven 命令：

mvn clean install：会下载依赖项并将应用编译为 .class 文件。
mvn package：创建最终的可执行 .jar 文件，用于部署。

5. 部署阶段：使用 Docker 启动项目

deploy-job:stage: deployscript:- docker stop $DOCKER_CONTAINER_NAME || true- docker rm $DOCKER_CONTAINER_NAME || true- cd achun-gallery-app- docker build -t $DOCKER_IMAGE .- docker run -d -v /data/logs/:/data/logs -v /etc/localtime:/etc/localtime:ro -v /etc/timezone:/etc/timezone:ro --restart always --name $DOCKER_CONTAINER_NAME -p 9519:9519 $DOCKER_IMAGEtags:- m5_serviceonly:- maindependencies:- build-jobartifacts:paths:- achun-gallery-app/target/**

解释：

stage：此作业属于 deploy 阶段。
script：定义了部署的命令步骤：
1. docker stop $DOCKER_CONTAINER_NAME || true：尝试停止正在运行的同名容器。如果容器不存在，则忽略错误。
2. docker rm $DOCKER_CONTAINER_NAME || true：删除同名容器，确保新的容器可以被启动。
3. cd achun-gallery-app：进入项目目录。
4. docker build -t $DOCKER_IMAGE .：基于当前目录的 Dockerfile 构建一个新的 Docker 镜像，名称为 achun-gallery-image。
5. docker run -d -v /data/logs/:/data/logs -v /etc/localtime:/etc/localtime:ro -v /etc/timezone:/etc/timezone:ro --restart always --name $DOCKER_CONTAINER_NAME -p 9519:9519 $DOCKER_IMAGE：运行一个新的 Docker 容器，指定容器的日志路径和时间设置，并将容器端口 9519 映射到主机的 9519 端口。

详细说明：

docker stop/rm：先停止并移除同名的现有容器，避免名称冲突。
docker build：使用当前目录中的 Dockerfile 构建新的 Docker 镜像。
docker run：
- -d：后台运行容器。
- -v：挂载日志目录和时间设置，确保容器中的日志可以与主机同步，并保持主机的时区设置。
- --restart always：保证 Docker 容器异常退出后自动重启。
- -p 9519:9519：将容器的端口映射到主机上，允许外部访问应用。
tags：同样使用 m5_service 标签来指定 Runner。
only：限制部署阶段只在 main 分支上执行，确保代码已经被合并到主分支后才会进行生产环境的部署。
dependencies：定义作业的依赖关系，deploy-job 依赖于 build-job，确保部署是在构建成功后进行的。
artifacts：再一次定义打包产物的路径，以确保 Docker 部署时可以获取到正确的构建文件。