Jenkins+GitLab+Docker+SpringCloud+Kubernetes實現可持續自動化微服務
現有混合雲平臺的場景下,即有線下和線上的環境,又有測試與正式的場景,而且結合了Docker,導致打包內容有所區分,且服務的釋出流程複雜起來,手工打包需要在編譯階段就要根據環境到處更改配置,因此純手工釋出增加了實施的難度,需要一個統一的適應各種環境部署的方案。
基於微服務的釋出流程
手動/自動構建 -> Jenkins 排程 K8S API ->動態生成 Jenkins Slave pod -> Slave pod 拉取 Git 程式碼/編譯/打包映象 ->推送到映象倉庫 Harbor -> Slave工作完成,Pod 自動銷燬 ->部署到測試或生產 Kubernetes(K8S)平臺。
上面是理想狀況下的將服務編譯打包成映象上傳到映象庫後部署到Kubernetes平臺的一個流程,但問題是:
- 我們有線上線下平臺,程式碼線上下GitLab,是出不了外網的,因此線上K8S叢集無法拉取程式碼編譯。
- Jenkins的master所在伺服器是CentOS6.5,沒有Docker環境,也沒有在K8S叢集伺服器內,因此無法直接執行docker build映象和 kubectl apply 釋出服務到K8S叢集。
- Jenkins的slave節點都是無法訪問外網的,
- 線上服務需要Pinpoint而線下環境暫時不需要啟用Pinpoint,否則一直報錯,因此需要根據選擇的環境動態的構建Dockerfile,而且要求整個釋出流程可選擇。
就上面現實問題,我們將釋出流程簡化:
關鍵點:
Docker映象的打包使用com.spotify的docker-maven-plugin外掛結合Dockerfile,呼叫遠端伺服器的Docker環境生成映象。
K8S服務部署採用的是ssh方式,將Deployment檔案上傳到K8S叢集伺服器,然後執行部署命令。
如何利用Dockerfile打包映象
之前也是用com.spotify的docker-maven-plugin外掛來打包映象並推送到私有映象倉庫,但問題是無法根據環境寫條件判斷,如動態選擇是否需要啟動pinpoint,線上線下庫地址動態更換,導致映象名字首也是要動態變化的,此時直接配置無法滿足,需要結合Dockerfile來實現。
先更改pom檔案,指定本專案的Dockerfile檔案地址,預設是放在專案根目錄下:
<plugin> <groupId>com.spotify</groupId> <artifactId>docker-maven-plugin</artifactId> <version>1.2.0</version> <configuration> <!--覆蓋相同標籤映象--> <forceTags>true</forceTags> <!-- 與maven配置檔案settings.xml一致 --> <serverId>nexus-releases</serverId> <!--私有倉庫地址 --> <registryUrl>https://${docker.repostory}</registryUrl> <!--遠端Docker地址 --> <dockerHost>http://10.3.87.210:2375</dockerHost> <!-- 注意imageName一定要是符合正則[a-z0-9-_.]的,否則構建不會成功 --> <!--指定映象名稱 倉庫/映象名:標籤--> <imageName>${docker.repostory}/${project.artifactId}:${project.version}</imageName> <dockerDirectory>${project.basedir}</dockerDirectory> <resources> <resource> <!-- 指定要複製的目錄路徑,這裡是當前目錄 --> <!-- 將打包檔案放入dockerDirectory指定的位置 --> <targetPath>/app/</targetPath> <!-- 指定要複製的根目錄,這裡是target目錄 --> <directory>${project.build.directory}</directory> <!-- 指定需要拷貝的檔案,這裡指最後生成的jar包 --> <include>${project.build.finalName}.jar</include> </resource> </resources> </configuration> </plugin>
<registryUrl>https://${docker.repostory}</registryUrl>
指定遠端倉庫地址,在主專案的<properties>中指定,這裡預設線上倉庫<docker.repostory>39.95.40.97:5000</docker.repostory>
<dockerHost>http://10.3.87.210:2375</dockerHost>
指定Docker映象打包伺服器,這裡指定線下伺服器。
<imageName>${docker.repostory}/${project.artifactId}:${project.version}</imageName>
指定映象名稱 倉庫/映象名:標籤
<dockerDirectory>${project.basedir}</dockerDirectory>
指定Dockerfile檔案地址,此處指定專案根目錄
Dockerfile內容
FROM join:0.2 MAINTAINER {description} Join ADD /app/{artifactId}-{version}.jar /app/ ENTRYPOINT ["java", "-Xmx512m","-Dspring.profiles.active={active}",{jarparam} "-jar", "/app/{artifactId}-{version}.jar"]
基礎映象用join:0.2,裡面包含了pinpoint和監控jvm的promethus客戶端包。
Jarparam會在Jenkins中動態替換執行時引數,active 指定當前執行環境,這裡可能有人提議根據專案yml檔案中指定內容自動匹配,因為要考慮到如果自動匹配 更換線上線下環境就需要更改yml配置檔案後又要上傳到gitlab,如此沒有必要多做一步,直接在Jenkins中當作引數指定最為便捷。
此處Dockerfile是通用模板,如果有特殊內容新增,可自行更改,此時的模板需要在Jenkins執行時替換引數後才有用,如果想直接在本機執行打包,可手動替換引數內容後執行:
clean package -DskipTests docker:build
推送
clean package -DskipTests docker:build -DpushImage
Jenkins釋出流程
利用Jenkins的pipeline構建流水線
Pipeline也就是構建流水線,對於程式設計師來說,最好的解釋是:使用程式碼來控制專案的構建、測試、部署等。使用它的好處有很多,包括但不限於:
l 使用Pipeline可以非常靈活的控制整個構建過程;
l 可以清楚的知道每個構建階段使用的時間,方便構建的優化;
l 構建出錯,使用stageView可以快速定位出錯的階段;
l 一個job可以搞定整個構建,方便管理和維護等。
Pipeline 支援兩種語法,宣告式和指令碼式。這兩種方法都支援構建持續交付流水線,都可以通過 web UI 或 Jenkinsfile 檔案來定義 Pipeline(通常認為建立 Jenkinsfile 檔案並上傳到原始碼控制倉庫是最佳實踐)
Jenkinsfile 就是一個包含對 Jenkins Pipeline 定義的文字檔案,會上傳到版本控制中。下面的 Pipeline 實現了基本的 3 段持續交付流水線。
宣告式 Pipeline:
// Jenkinsfile (Declarative Pipeline)
pipeline {
agent any
stages {
stage('Build') {
steps {
echo 'Building..'
}
}
stage('Test') {
steps {
echo 'Testing..'
}
}
stage('Deploy') {
steps {
echo 'Deploying....'
}
}
}
}
對應的指令碼式 Pipeline:
// Jenkinsfile (Scripted Pipeline)
node {
stage('Build') {
echo 'Building....'
}
stage('Test') {
echo 'Building....'
}
stage('Deploy') {
echo 'Deploying....'
}
}
注意,所有的 Pipeline 都會有這三個相同的 stage,可以在所有專案的一開始就定義好它們。下面演示在 Jenkins 的測試安裝中建立和執行一個簡單的 Pipeline。
假設專案已經設定好了原始碼控制倉庫,並且已經按照入門章節的描述在 Jenkins 中定義好了 Pipeline。
使用文字編輯器(最好支援 Groovy 語法高亮顯示),在專案根目錄中建立 Jenkinsfile。
上面的宣告式 Pipeline 示例包含了實現一個持續交付流水線所需的最少步驟。必選指令 agent 指示 Jenkins 為 Pipeline 分配執行程式和工作空間。沒有 agent 指令的話,宣告式 Pipeline 無效,無法做任何工作!預設情況下 agent 指令會確保原始碼倉庫已經檢出,並且可用於後續步驟。
stage 和 step 指令在宣告式 Pipeline 中也是必須的,用於指示 Jenkins 執行什麼及在哪個 stage 中執行。
對於指令碼式 Pipeline 的更高階用法,上面的示例節點是至關重要的第一步,因為它為 Pipeline 分配了一個執行程式和工作空間。如果沒有 node,Pipeline 不能做任何工作!在 node 內,業務的第一階段是檢出此專案的原始碼。由於 Jenkinsfile 是直接從原始碼控制中提取的,因此 Pipeline 提供了一種快速簡單的方法來訪問原始碼的正確版本:
// Jenkinsfile (Scripted Pipeline)
node {
checkout scm
/* .. snip .. */
}
這個 checkout 步驟會從原始碼控制中檢查程式碼,scm 是特殊變數,它指示執行檢出步驟,複製觸發了這次 Pipeline 執行的指定版本。
最終的流程樣式:
一般用宣告式來構建流水,實際操作過程中還是發現指令碼式構建更順手,而且Groovy語言更方便查資料,因此下面以指令碼構建為主演示一個流程。
1.新建任務
2.填寫任務名和描述,由於防止構建歷史太多,只保留3個。
3.新增構建時全域性構建引數,用來構建流程動態選擇環境,這裡有兩種方式,一種是直接在頁面上新增,如下圖,一種是在Jenkinsfile中新增(第一次構建時不會出現選項,第二次構建才會出現,因此首次構建需要試構建,暫停再重新整理頁面才會有選擇框),兩種最張效果一樣,這裡為了方便採用Jenkinsfile來新增全域性引數。
Jenkinsfile中新增
properties([ parameters([string(name: 'PORT', defaultValue: '7082', description: '程式執行埠'),choice(name: 'ACTIVE_TYPE', choices: ['dev', 'prd', 'local'], description: '程式打包環境'),choice(name: 'ENV_TYPE', choices: ['online', 'offline'], description: '線上、還是線下環境'),booleanParam(name: 'ON_PINPOINT', defaultValue: true, description: '是否新增Pinpoint監控'),booleanParam(name: 'ON_PROMETHEUS', defaultValue: true, description: '是否新增Prometheus監控'),string(name: 'EMAIL', defaultValue: '[email protected]', description: '打包結果通知')]) ])
4.選擇原始碼程式碼庫:
需要新增認證,將Jenkins的ssh祕鑰新增到GitLab的頁面中,且需要將此處gitlab中joint使用者新增到需要拉取程式碼的專案中才有許可權拉取程式碼。
Jenkinsfile位置放在專案的根目錄。
5. Jenkinsfile中指定maven目錄地址
MVNHOME = '/opt/maven354'
為防止手工填寫專案名和版本號等一系列資訊,因此直接讀取pom檔案中要編譯專案的這些資訊給全域性變數:
pom = readMavenPom file: 'pom.xml'
echo "group: ${pom.groupId}, artifactId: ${pom.artifactId}, version:
${pom.version} ,description: ${pom.description}"
artifactId = "${pom.artifactId}"
version = "${pom.version}"
description = "${pom.description}"
根據選擇的線上環境還是線下環境,替換映象倉庫ip
if (params.ENV_TYPE
== 'offline' || params.ENV_TYPE == null) {
sh "sed -i
's#39.95.40.97:7806#10.3.87.51:8080#g' pom.xml"
image =
"10.3.87.51:8080/${artifactId}:${version}"
}
6.編譯
利用maven構建,利用上面的內容先替換掉Dockerfile、Deployment中的變數,再根據選擇的條件是否啟用pinpoint和promethus,最後編譯。
def jarparam='' def pinname = artifactId if( pinname.length() > 23) { pinname = artifactId.substring(0,23) } //新增pinpoint if(params.ON_PINPOINT) { jarparam = '"-javaagent:/app/pinpoint-agent/pinpoint-bootstrap-1.8.0.jar","-Dpinpoint.agentId={pinname}", "-Dpinpoint.applicationName={pinname}",' } //新增prometheus if(params.ON_PROMETHEUS) { jarparam = jarparam + '"-javaagent:/app/prometheus/jmx_prometheus_javaagent-0.11.0.jar=1234:/app/prometheus/jmx.yaml",' } sh "sed -i 's#{jarparam}#${jarparam}#g' Dockerfile" sh "sed -i 's#{description}#${description}#g;s#{artifactId}#${artifactId}#g;s#{version}#${version}#g;s#{active}#${params.ACTIVE_TYPE}#g;s#{pinname}#${pinname}#g' Dockerfile" sh "sed -i 's#{artifactId}#${artifactId}#g;s#{version}#${version}#g;s#{port}#${params.PORT}#g;s#{image}#${image}#g' Deployment.yaml" sh "'${MVNHOME}/bin/mvn' -DskipTests clean package"
需要注意的是pinpoint的pinpoint.applicationName不能操作24個字元,否則啟用不成功,因此超過的直接截斷。
Department檔案詳情看後文。
跳過測試編譯打包 '${MVNHOME}/bin/mvn' -DskipTests clean package 需要在Jenkins伺服器安裝maven環境,還有指定maven的jar包私有倉庫地址。
7. Docker打包
前提是上一步指定pom檔案中的映象倉庫和Dockerfile中的內容是替換後的完整內容。
sh "'${MVNHOME}/bin/mvn' docker:build"
8. 推送映象
sh "'${MVNHOME}/bin/mvn' docker:push"
如何釋出服務到K8S叢集
前面幾步已經將專案打包並生成了映象並推送到了私有倉庫,下面就是部署服務到K8S叢集。
先看看Department.yaml檔案:
--- apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: {artifactId} namespace: default labels: app: {artifactId} version: {version} spec: selector: matchLabels: app: {artifactId} replicas: 1 template: metadata: labels: app: {artifactId} annotations: prometheus.io.jmx: "true" prometheus.io.jmx.port: "1234" spec: containers: - name: {artifactId} image: {image} # IfNotPresent\Always imagePullPolicy: Always ports: - name: prometheusjmx containerPort: 1234 livenessProbe: #kubernetes認為該pod是存活的,不存活則需要重啟 httpGet: path: /health port: {port} scheme: HTTP initialDelaySeconds: 60 ## 設定為系統完全啟動起來所需的最大時間+若干秒 timeoutSeconds: 5 successThreshold: 1 failureThreshold: 5 readinessProbe: #kubernetes認為該pod是啟動成功的 httpGet: path: /health port: {port} scheme: HTTP initialDelaySeconds: 40 ## 設定為系統完全啟動起來所需的最少時間 timeoutSeconds: 5 successThreshold: 1 failureThreshold: 5 env: - name: eureka-server value: "eureka-server.default.svc.cluster.local" - name: eureka-server-replica value: "eureka-server-replica.default.svc.cluster.local" resources: # 5%的CPU時間和700MiB的記憶體 requests: # cpu: 50m memory: 700Mi # 最多允許它使用 limits: # cpu: 100m memory: 1000Mi # 指定在容器中掛載路徑 volumeMounts: - name: logs-volume mountPath: /logs - name: host-time mountPath: /etc/localtime readOnly: true - name: host-timezone mountPath: /etc/timezone readOnly: true - name: pinpoint-config mountPath: /app/pinpoint-agent/pinpoint.config volumes: - name: logs-volume hostPath: # 宿主機上的目錄 path: /logs - name: host-time hostPath: path: /etc/localtime - name: host-timezone hostPath: path: /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai - name: pinpoint-config configMap: name: pinpoint-config # 執行在指定標籤的節點,前提是先給節點打標 kubectl label nodes 192.168.0.113 edgenode=flow # nodeSelector: # edgenode: flow --- apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: {artifactId} namespace: default labels: app: {artifactId} version: {version} spec: selector: app: {artifactId} ports: - name: tcp-{port}-{port} protocol: TCP port: {port} targetPort: {port}
裡面的變數會在前面幾步自動替換掉。
添加了prometheus收集jvm的內容:
prometheus.io.jmx: "true"
prometheus.io.jmx.port: "1234"
containerPort: 1234
將pinpoint的配置內容pinpoint.config用configMap 儲存,方便更改內容。
其它內容不在此詳解,可自行google。
網上資料一般釋出服務都是直接kubectl deploy,這種情況只適用於jenkins的伺服器已包含在K8S伺服器叢集中。第二種情況是在K8S叢集伺服器裡面生成Jenkins的一個slave節點,然後在pipeline裡面設定node(“k8s”){ ……} 裡面釋出,具體方法自行google。
這裡為了避免麻煩,採用直接SSH到K8S伺服器叢集的方案發布服務。
配置sshagent
SSH Agent Plugin :sshagent方法支援,用於上傳構建產物到目標伺服器,使用詳情見:
https://wiki.jenkins.io/display/JENKINS/SSH+Agent+Plugin
在Jenkins外掛庫搜尋後直接下載安裝(需要連外網環境),生產環境已安裝,直接使用。
使用:
sshagent(credentials:
['deploy_ssh_key_23']) {
sh "scp -P 2222 -r Deployment.yaml
[email protected]:/docker/yaml/Deployment-${artifactId}.yaml"
sh "ssh -p 2222 [email protected]
'kubectl apply -f /docker/yaml/Deployment-${artifactId}.yaml && kubectl
set env deploy/${artifactId} DEPLOY_DATE=${env.BUILD_ID}'"
}
先用ssh遠端到K8S叢集中的伺服器,將Deployment檔案上傳,然後再遠端執行kubectl apply釋出服務。
為了避免誤操作,在釋出前做了釋出確認提示判斷。
timeout(time: 10,
unit: 'MINUTES') {
input '確認要部署嗎?'
}
以上流程已完成整個流程,然後可以去K8S環境去看服務是否有正常執行。
關於測試
上面的過程沒有加入程式碼測試、程式碼質量分析SonarQube、釋出後服務測試的階段(Selenium是一套完整的Web應用程式測試系統http://www.51testing.com/zhuanti/selenium.html),後續可以接入。
如何進行多模組如何構建
很多專案採用的是多模組構成,因此每個專案配置和釋出要求不一樣,需要單獨編譯到部署,所以每個模組都需要獨立的Dockerfile和Deployment檔案,Jenkinsfile通用一份,然後在釋出時自動彈出模組列表,選擇需要釋出的模組進行編譯釋出。
//需要處理的專案多專案時先進入子專案 projectwk = "." mainpom = readMavenPom file: 'pom.xml' //存在多個模組時,選擇其中一個進行編譯 if(mainpom.modules.size() > 0 ) { echo "專案擁有模組==${mainpom.modules}" timeout(time: 10, unit: 'MINUTES') { def selproj = input message: '請選擇需要處理的專案', parameters: [choice(choices: mainpom.modules, description: '請選擇需要處理的專案', name: 'selproj')] //, submitterParameter: 'project' projectwk = selproj echo "選擇專案=${projectwk}" } }
讀取主專案的pom中的modules判斷是否包含多個模組,供使用者選擇。
然後根據選擇的模組進行編譯,dir進入選擇的模組讀取資訊並編譯。
dir("${projectwk}") { pom = readMavenPom file: 'pom.xml' echo "group: ${pom.groupId}, artifactId: ${pom.artifactId}, version: ${pom.version} ,description: ${pom.description}" artifactId = "${pom.artifactId}" version = "${pom.version}" description = "${pom.description}" }
完整的Jenkinsfile
properties([ parameters([string(name: 'PORT', defaultValue: '7082', description: '程式執行埠'),choice(name: 'ACTIVE_TYPE', choices: ['dev', 'prd', 'local'], description: '程式打包環境'),choice(name: 'ENV_TYPE', choices: ['online', 'offline'], description: '線上、還是線下環境'),booleanParam(name: 'ON_PINPOINT', defaultValue: true, description: '是否新增Pinpoint監控'),booleanParam(name: 'ON_PROMETHEUS', defaultValue: true, description: '是否新增Prometheus監控'),string(name: 'EMAIL', defaultValue: '[email protected]', description: '打包結果通知')]) ]) node { stage('Prepare') { echo "1.Prepare Stage" MVNHOME = '/opt/maven354' //echo "UUID=${UUID.randomUUID().toString()}" checkout scm //需要處理的專案多專案時先進入子專案 projectwk = "." mainpom = readMavenPom file: 'pom.xml' repostory = "${mainpom.properties['docker.repostory']}" //存在多個模組時,選擇其中一個進行編譯 if(mainpom.modules.size() > 0 ) { echo "專案擁有模組==${mainpom.modules}" timeout(time: 10, unit: 'MINUTES') { def selproj = input message: '請選擇需要處理的專案', parameters: [choice(choices: mainpom.modules, description: '請選擇需要處理的專案', name: 'selproj')] //, submitterParameter: 'project' projectwk = selproj echo "選擇專案=${projectwk}" } } dir("${projectwk}") { pom = readMavenPom file: 'pom.xml' echo "group: ${pom.groupId}, artifactId: ${pom.artifactId}, version: ${pom.version} ,description: ${pom.description}" artifactId = "${pom.artifactId}" version = "${pom.version}" description = "${pom.description}" } script { GIT_TAG = sh(returnStdout: true, script: '/usr/local/git/bin/git rev-parse --short HEAD').trim() echo "GIT_TAG== ${GIT_TAG}" } image = "192.168.4.2:5000/${artifactId}:${version}" if (params.ENV_TYPE == 'offline' || params.ENV_TYPE == null) { sh "sed -i 's#39.95.40.97:5000#10.3.80.50:5000#g' pom.xml" image = "10.3.80.50:5000/${artifactId}:${version}" } } if(mainpom.modules.size() > 0 ) { stage('編譯總專案') { sh "'${MVNHOME}/bin/mvn' -DskipTests clean install" } } dir("${projectwk}") { stage('編譯模組') { echo "2.編譯模組 ${artifactId}" def jarparam='' def pinname = artifactId if( pinname.length() > 23) { pinname = artifactId.substring(0,23) } //新增pinpoint if(params.ON_PINPOINT) { jarparam = '"-javaagent:/app/pinpoint-agent/pinpoint-bootstrap-1.8.0.jar","-Dpinpoint.agentId={pinname}", "-Dpinpoint.applicationName={pinname}",' } //新增prometheus if(params.ON_PROMETHEUS) { jarparam = jarparam + '"-javaagent:/app/prometheus/jmx_prometheus_javaagent-0.11.0.jar=1234:/app/prometheus/jmx.yaml",' } sh "sed -i 's#{jarparam}#${jarparam}#g' Dockerfile" sh "sed -i 's#{description}#${description}#g;s#{artifactId}#${artifactId}#g;s#{version}#${version}#g;s#{active}#${params.ACTIVE_TYPE}#g;s#{pinname}#${pinname}#g' Dockerfile" sh "sed -i 's#{artifactId}#${artifactId}#g;s#{version}#${version}#g;s#{port}#${params.PORT}#g;s#{image}#${image}#g' Deployment.yaml" sh "'${MVNHOME}/bin/mvn' -DskipTests clean package" stash includes: 'target/*.jar', name: 'app' } stage('Docker打包') { echo "3.Docker打包" unstash 'app' sh "'${MVNHOME}/bin/mvn' docker:build" } stage('推送映象') { echo "4.Push Docker Image Stage" sh "'${MVNHOME}/bin/mvn' docker:push" } timeout(time: 10, unit: 'MINUTES') { input '確認要部署嗎?' } stage('釋出') { if (params.ENV_TYPE == 'offline' || params.ENV_TYPE == null) { sshagent(credentials: ['deploy_ssh_key_34']) { sh "scp -r Deployment.yaml [email protected]:/docker/yaml/Deployment-${artifactId}.yaml" sh "ssh [email protected] 'kubectl apply -f /docker/yaml/Deployment-${artifactId}.yaml && kubectl set env deploy/${artifactId} DEPLOY_DATE=${env.BUILD_ID}'" } } else { sshagent(credentials: ['deploy_ssh_key_238']) { sh "scp -P 22 -r Deployment.yaml [email protected]:/docker/yaml/Deployment-${artifactId}.yaml" sh "ssh -p 22 [email protected] 'kubectl apply -f /docker/yaml/Deployment-${artifactId}.yaml && kubectl set env deploy/${artifactId} DEPLOY_DATE=${env.BUILD_ID}'" } } echo "釋出完成" } } stage('通知負責人'){ // emailext body: "構建專案:${description}\r\n構建完成", subject: '構建結果通知【成功】', to: "${EMAIL}" echo "構建專案:${description}\r\n構建完成" } }
將Jenkinsfile檔案放在專案根目錄,然後將原始碼都上傳到GitLab。
開啟BlueOcean,這是Jenkins新出的美化頁面。
選擇自己的專案。
進入後點擊執行,其中會彈出框選擇釋出引數(這裡需要手工填寫釋出的埠,由於採用配置中心化,埠無法自動讀取)。
進入檢視流程狀態,失敗會有相應的提示:
顯示釋出服務
在K8S內檢視部署的服務啟動情況。
Jenkinsfile Pipeline
Jenkinsfile Pipeline語法內容可參考官網:https://jenkins.io/doc/book/pipeline/jenkinsfile/
還可以進入專案後,有個流水線語法:
選擇想要的功能,生成:
Jenkins還可用作釋出Vue前端專案,具體內容可參考 Jenkins自動化構建vue專案然後釋出到遠端伺服器 文件。
Jenkins要釋出Net服務需要有一臺windows的Jenkins slave,還需要在此節點上安裝編譯器MSBuild框架,Git框架、更改伺服器上的IIS許可權等功能,最後檔案分發到其它windows伺服器,過程比較繁瑣,若無釋出稽核建議直接通過VS自帶釋出功能釋出程式。