服务容器

项目
07/19/2022

Azure DevOps Services

如果你的管道需要支持一个或多个服务，则在许多情况下，你需要在每个作业的基础上创建、连接和清理每个服务。例如，管道可能会运行需要访问数据库和内存缓存的集成测试。需要为管道中的每个作业全新创建数据库和内存缓存。

容器提供一种简单、可移植的方式来运行管道所依赖的服务。利用 服务容器 ，你可以自动创建、网络和管理容器化服务的生命周期。每个服务容器只能由需要它的作业访问。服务容器适用于任何类型的作业，但它们最常用于容器作业。

要求

服务容器必须定义 CMD 或 ENTRYPOINT 。管道将为提供的容器运行 docker run ，无需其他参数。

Azure Pipelines 可以运行 Linux 或Windows 容器。使用适用于 Linux 容器的托管 Ubuntu 或 Windows 容器的托管 Windows 容器池。 (托管的 macOS 池不支持运行容器。 )

YAML
经典

单个容器作业

使用容器作业的简单示例：

resources:
  containers:
  - container: my_container
    image: buildpack-deps:focal
  - container: nginx
    image: nginx


pool:
  vmImage: 'ubuntu-20.04'

container: my_container
services:
  nginx: nginx

steps:
- script: |
    curl nginx
  displayName: Show that nginx is running

此管道从Docker Hub提取 nginx 和 buildpack-deps 容器，然后启动容器。容器一起联网，以便它们可以按 services 名称相互联系。

在此作业容器内， nginx 主机名解析为使用 Docker 网络的正确服务。网络上的所有容器自动相互公开所有端口。

单个作业

你还可以使用没有作业容器的服务容器。一个简单的示例：

resources:
  containers:
  - container: nginx
    image: nginx
    ports:
    - 8080:80
    env:
      NGINX_PORT: 80
  - container: redis
    image: redis
    ports:
    - 6379

pool:
  vmImage: 'ubuntu-18.04'

services:
  nginx: nginx
  redis: redis

steps:
- script: |
    curl localhost:8080
    echo $AGENT_SERVICES_REDIS_PORTS_6379

此管道启动最新 nginx 的容器。由于作业未在容器中运行，因此不会自动进行名称解析。此示例演示如何使用 localhost 来访问服务。在上面的示例中，我们显式地 (提供端口， 8080:80 如) 。

另一种方法是让随机端口在运行时动态分配。然后，你可以通过使用变量来访问这些动态端口。在 Bash 脚本中，可以使用进程环境访问变量。这些变量采用以下格式： agent.services.<serviceName>.ports.<port> 。在上面的示例中， redis 为分配了主机上随机可用的端口。 agent.services.redis.ports.6379变量包含端口号。

多个作业

对于同一服务的多个版本，服务容器也很有用。在下面的示例中，将对多个版本的 PostgreSQL 运行相同的步骤。

resources:
  containers:
  - container: my_container
    image: ubuntu:18.04
  - container: pg12
    image: postgres:12
  - container: pg11
    image: postgres:11

pool:
  vmImage: 'ubuntu-18.04'

strategy:
  matrix:
    postgres12:
      postgresService: pg12
    postgres11:
      postgresService: pg11

container: my_container

services:
  postgres: $[ variables['postgresService'] ]
steps:
- script: printenv

端口

指定容器资源或内联容器时，可以指定要在容器中公开的数组 ports 。

resources:
  containers:
  - container: my_service
    image: my_service:latest
    ports:
    - 8080:80
    - 5432

services:
  redis:
    image: redis
    ports:
    - 6379/tcp

如果作业在容器中运行，则不需要指定 ports ，因为同一 Docker 网络上的容器在默认情况下会自动公开所有端口。

如果作业正在主机上运行，则 ports 需要访问该服务。端口采用的格式 <hostPort>:<containerPort><containerPort> 为，在末尾提供可选 /<protocol> 的，例如 6379/tcp ，通过端口 6379 公开 tcp ，并绑定到主机上的随机端口。

对于绑定到主机上的随机端口的端口，管道将创建一个窗体的变量，以便可以由作业访问该窗体 agent.services.<serviceName>.ports.<port> 。例如， agent.services.redis.ports.6379 解析为主机上随机分配的端口。

卷

卷可用于在服务之间共享数据，或在多个作业运行之间保留数据。

可以将卷装载指定为的 volumes 数组。卷可以命名为 Docker 卷、匿名 Docker 卷或绑定到主机上的装载。

services:
  my_service:
    image: myservice:latest
    volumes:
    - mydockervolume:/data/dir
    - /data/dir
    - /src/dir:/dst/dir

卷采用格式 <source>:<destinationPath> ，其中 <source> 可以是主机上的命名卷或绝对路径， <destinationPath> 是容器中的绝对路径。

注意

如果使用我们的托管池，则将不会在作业之间保留卷，因为作业完成后主机会被清除。

其他选项

服务容器与容器作业共享相同的容器资源。这意味着你可以使用相同的附加选项。

Healthcheck

（可选）如果任何服务容器指定 HEALTHCHECK，则在运行作业之前，代理将等待，直到该容器运行正常。

包含服务的多个容器示例

在此示例中，有一个 Django Python web 容器连接到两个数据库容器-PostgreSQL 和 MySQL。 PostgreSQL 数据库是主数据库，其容器的名称 db 为。 db容器使用卷 /data/db:/var/lib/postgresql/data ，并通过 env 三个数据库变量传递到容器。 mysql容器使用端口 3306:3306 ，并且还通过 env 传递数据库变量。 web容器已打开，其中包含端口 8000 。在步骤中， pip 将安装依赖项，然后运行 Django 测试。如果你想要设置工作示例，你将需要一个具有两个数据库的 Django 站点设置。此示例假设 manage.py 文件位于根目录中，并且 Django 项目在该目录中。可能需要更新中 /__w/1/s/manage.py test 的 /__w/1/s/ 路径。

resources:
  containers:
    - container: db
      image: postgres
      volumes:
          - '/data/db:/var/lib/postgresql/data'
      env:
        POSTGRES_DB: postgres
        POSTGRES_USER: postgres
        POSTGRES_PASSWORD: postgres
    - container: mysql
      image: 'mysql:5.7'
      ports:
         - '3306:3306'
      env:
        MYSQL_DATABASE: users
        MYSQL_USER: mysql
        MYSQL_PASSWORD: mysql
        MYSQL_ROOT_PASSWORD: mysql
    - container: web
      image: python
      volumes:
      - '/code'
      ports:
        - '8000:8000'

pool:
  vmImage: 'ubuntu-latest'

container: web
services:
  db: db
  mysql: mysql

steps:
    - script: |
        pip install django
        pip install psycopg2
        pip install mysqlclient
      displayName: set up django
    - script: |
          python /__w/1/s/manage.py test