Jenkins Pipeline Library 使用教程
项目介绍
Jenkins Pipeline Library 是一个开源项目,旨在为 Jenkins 用户提供一个可重用的共享库,以便在 Jenkins Pipeline 中实现更复杂和可维护的自动化流程。该项目由 wcm-io-devops 组织维护,提供了丰富的功能和示例,帮助用户快速构建和部署 Jenkins Pipeline。
项目快速启动
安装和配置
-
克隆项目仓库:
git clone https://github.com/wcm-io-devops/jenkins-pipeline-library.git -
配置 Jenkins: 在 Jenkins 的“系统管理” -> “全局工具配置”中,添加共享库:
library identifier: 'jenkins-pipeline-library@master', retriever: modernSCM([ $class: 'GitSCMSource', remote: 'https://github.com/wcm-io-devops/jenkins-pipeline-library.git', credentialsId: 'your-credentials-id' ]) -
在 Jenkinsfile 中使用: 在您的 Jenkinsfile 中引入共享库:
@Library('jenkins-pipeline-library') _ pipeline { agent any stages { stage('Example') { steps { script { echo 'Using Jenkins Pipeline Library' } } } } }
应用案例和最佳实践
应用案例
-
多分支流水线: 使用 Jenkins Pipeline Library 可以轻松管理多分支流水线,实现自动化的分支检测和构建。
multibranchPipelineJob('example-multibranch') { branchSources { git { remote('https://github.com/your-repo.git') credentialsId('your-credentials-id') } } } -
CI/CD 自动化: 结合 Jenkins Pipeline Library 和 Docker,实现从代码提交到部署的自动化流程。
pipeline { agent any stages { stage('Build') { steps { script { sh 'docker build -t your-image:latest .' } } } stage('Deploy') { steps { script { sh 'docker push your-image:latest' sh 'kubectl apply -f deployment.yaml' } } } } }
最佳实践
-
版本控制: 始终使用特定版本的共享库,避免因库更新导致的不兼容问题。
@Library('jenkins-pipeline-library@v1.0.0') _ -
模块化设计: 将复杂的 Pipeline 拆分为多个可重用的步骤和函数,提高代码的可维护性和复用性。
def build() { sh 'mvn clean package' } def deploy() { sh 'kubectl apply -f deployment.yaml' } pipeline { agent any stages { stage('Build') { steps { script { build() } } } stage('Deploy') { steps { script { deploy() } } } } }
典型生态项目
Docker
Docker 是 Jenkins Pipeline Library 中常用的工具之一,用于构建和部署容器化应用。通过 Docker,可以实现环境的一致性和快速部署。
Kubernetes
Kubernetes 与 Jenkins Pipeline Library 结合,可以实现容器编排和自动化部署。通过 Kubernetes,可以轻松管理多个容器实例和服务的伸缩。
SonarQube
SonarQube 是一个代码质量管理平台,与 Jenkins Pipeline Library 结合,可以在 CI/CD 流程中实现代码质量的自动检测和报告。
通过以上内容,您可以快速了解和使用 Jenkins Pipeline Library,结合实际应用案例和最佳实践,构建高效和可维护的 Jenkins Pipeline。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C037
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0112
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00