使用 Tektoncd Operator 管理 Tekton 组件

作者：阳明 2022-07-27 07:39:45

云计算

云原生 Tektoncd Operator 是一个 Kubernetes 的扩展，用于在 Kubernetes 集群上安装、升级和管理 TektonCD Pipelines、Dashboard、Triggers 等。我们只需要编写各个组件的 yaml 就可以直接来管理 Tekton 的各种组件。

Tektoncd Operator 是一个 Kubernetes 的扩展，用于在 Kubernetes 集群上安装、升级和管理 TektonCD Pipelines、Dashboard、Triggers 等。我们只需要编写各个组件的 yaml 就可以直接来管理 Tekton 的各种组件。

安装

安装 Tektoncd Operator 有多种方式。

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，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。

$kubectlapply-fhttps://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，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：

$kubectlapply-fhttps://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：

$kubectlgetpods-ntekton-operator
NAMEREADYSTATUSRESTARTSAGE
tekton-operator-9d747548b-67t7m2/2Running09m42s
tekton-operator-webhook-6cc769b85d-fssq91/1Running09m42s

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。

$kubectlgetcrd|greptekton|grepoperator
tektonchains.operator.tekton.dev2022-07-25T00:51:07Z
tektonconfigs.operator.tekton.dev2022-07-25T00:51:07Z
tektondashboards.operator.tekton.dev2022-07-25T00:51:07Z
tektonhubs.operator.tekton.dev2022-07-25T00:51:07Z
tektoninstallersets.operator.tekton.dev2022-07-25T00:51:07Z
tektonpipelines.operator.tekton.dev2022-07-25T00:51:07Z
tektonresults.operator.tekton.dev2022-07-25T00:51:07Z
tektontriggers.operator.tekton.dev2022-07-25T00:51:07Z

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：

$kubectlapply-ftekton-operator-profile-all.yaml
$kubectlgettektonconfig
NAMEVERSIONREADYREASON
configv0.60.0True

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：

$kubectlgettektonpipelines
NAMEVERSIONREADYREASON
pipelinev0.37.0True
$kubectlgettektontriggers
NAMEVERSIONREADYREASON
triggerv0.20.1True
$kubectlgettektondashboard
NAMEVERSIONREADYREASON
dashboardv0.27.0True

上面的这几个 cr 对象创建后就会自动创建对应的组件，如下所示：

$kubectlgetpods-ntekton-pipelines
NAMEREADYSTATUSRESTARTSAGE
tekton-dashboard-84dc6f966b-g8flx0/1ImagePullBackOff03m48s
tekton-operator-proxy-webhook-7587596c79-ld8vm1/1Running030m
tekton-pipelines-controller-78bc48896b-sd9fk1/1Running030m
tekton-pipelines-webhook-5f48c855b4-js54q1/1Running030m
tekton-triggers-controller-668b94cb5b-ggbk71/1Running027m
tekton-triggers-core-interceptors-66b7ddd78c-pq7gb1/1Running027m
tekton-triggers-webhook-c8fd7755d-rknch1/1Running027m

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：

$kubectleditdeploytekton-dashboard-ntekton-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。

$kubectlgetsvc-ntekton-pipelines
NAMETYPECLUSTER-IPEXTERNAL-IPPORT(S)                              AGE
tekton-dashboardClusterIP10.102.221.101<none>9097/TCP28m
tekton-operator-proxy-webhookClusterIP10.96.175.155<none>443/TCP33m
tekton-pipelines-controllerClusterIP10.99.0.85<none>9090/TCP,8008/TCP,8080/TCP33m
tekton-pipelines-webhookClusterIP10.106.195.14<none>9090/TCP,8008/TCP,443/TCP,8080/TCP33m
tekton-triggers-controllerClusterIP10.99.84.154<none>9000/TCP30m
tekton-triggers-core-interceptorsClusterIP10.97.83.136<none>8443/TCP30m
tekton-triggers-webhookClusterIP10.108.88.140<none>443/TCP30m

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：

$kubectlgetpipeline
NAMEAGE
hello-goodbye-pipeline24s
$kubectlgettask
NAMEAGE
goodbye101s
hello107s

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。