软件开发的关键流程是什么？

持续集成（CI）是指开发人员会定期将代码变更合并到一个中央存储库中，之后系统会自动运行构建和测试操作，通过频繁地集成，达到控制代码质量的目的。

经过几十年的发展，持续集成已经成为软件开发的标准配置，为开发人员所熟知，如今，不使用持续集成的软件公司是不可思议的。

在持续集成的工具链中，Jenkins 起步较早，积累深厚，凭借良好的生态，丰富的插件，被广泛使用。

但是进入云原生时代以后，应用程序的部署和基础设施都发生了重大的变化，Jenkins并没有跟上脚步，反而暴露出了一些问题，例如流水线编排引擎不够稳定，并发性能差，开发插件很麻烦等等。

那么在云原生时代，持续集成应该是什么样子呢？

云原生提倡“基础设施即代码 (Infrastructure as Code)”，即通过代码来定义基础设施，并且被版本管理系统所管理，对应到持续集成中，即 Pipline as Code。

大家都知道，持续集成中的 Pipline 是一系列任务的编排，例如：

图形化的背后是配置文件（以Jenkins为例）：

pipeline {
  agent any
  stages {
    stage('检出') {
      steps {
        checkout([$class: 'GitSCM',
        branches: [[name: GIT_BUILD_REF]],
        userRemoteConfigs: [[
          url: GIT_REPO_URL,
          credentialsId: CREDENTIALS_ID
        ]]])
      }
    }

    stage('单元测试') {
      post {
        always {
          junit 'build/test-results/**/*.xml'
        }

      }
      steps {
        sh './gradlew test'
      }
    }
    ......

这种方式有两个缺点：

1. 它偏向命令式，需要精确告知 Jenkins 操作的每个步骤，编写、维护并不方便。

2. 它被Jenkins管理，不方便配置复用

腾讯云CODING CI 3.0 则通过简单的 YAML 文件解决了这两个问题。

这段示例的意思一看就明白：当 master 分支有 push 的时候，触发一次构建，构建在 centos:8 这个 Docker 容器中进行，只输出一个文本：hello world。

纯文本的、声明式的配置文件，无论是在可读性/可维护性，都要比命令式的代码清爽得多。

并且这种文件可以保存到代码仓库中，不但方便版本管理，也容易让不同项目和团队之间进行复用。

在上面的示例中已经提到了在 Docker 容器，这是什么意思呢？举个简单的例子就明白了。

假设你的CI Pipeline有两个任务，一个做编译，一个做测试，那在Pipeline执行过程中会把代码从代码仓库下载到某个目录，然后把这个目录挂载在一个docker容器来做编译，再挂载到另外一个docker容器做测试。

相对于虚拟机（VM），Docker镜像启动速度飞快，使用方便，而且对环境的依赖全部都声明在YAML文件中，可以跟着仓库走。

master:
  push:    
    stages:
      - name : compile
        image : docker-image-1
        script: xxxx # 做编译的脚本
      - name : test
        image : docker-image-2
        script : xxxx # 做测试的脚本 

实际上，在CODING CI 3.0 中，任务编排有三个层次：Pipline，Stage，Job。 

一个Pinpline可以有多Stage，一个Stage可以有多个Job。

Docker 容器在三个层次都可以使用：

可以看出，系统会默认使用最顶层声明的 image，下层如果声明了新的 image，就覆盖上层的。

一个系统要想繁荣有长久的生命力，生态系统必不可少，Jenkins能够被广泛接受，大量的插件起了重要的作用。

但是Jenkins插件开发对程序员来说并不十分友好，必须要掌握Java语言，熟悉Jenkins的插件约定，找到相关扩展类，实现自己想要的业务逻辑。

但是基于容器的CI设计，开发插件一下子变得简单了，因为插件本质是容器，在容器中可以任意折腾，想用什么语言就用什么语言，完全不受限制。CODING CI 3.0同时支持直接使用Docker Hub上已有的容器插件，目前支持的生态有Drone Plugins等。

更厉害的是CODING CI 3.0还支持在Pipeline中直接执行docker 命令，甚至可以在流水线中直接使用 docker-compose 编排服务！

比如你在运行自动化测试的时候需要依赖MySQL,Redis等服务，那可以直接 docker 命令启动，然后再后续 job里面使用，非常方便。

深入了解过CI背后工作机制的同学可能有这样的体验，每次CI运行起来以后，磁盘上都会产生大量的项目文件：源代码、依赖的库（比如: node_modules）、编译生成的中间物等等。

这对于有些情况是非常不利的，例如一个项目有两个分支，对于两个流水线，其实在运行起来以后，产生的很多文件都是相同的，存在着很大的浪费。

那能不能对相同的文件进行复用呢？比如把它们缓存起来？ 

有难度，因为不同的流水线可能会对同一个文件进行读写操作，会出现冲突。

这就变成了经典的并发读写操作的问题，解决的方案无非是：

1. 给缓存加锁

一个流水线访问执行完了，释放锁，再让另一个流水线访问，那并行的流水线就成了串行的了。

2. 给每个流水线复制一份缓存

随着缓存数据变大，复制本身就变成了巨大的负担。

3. 保留多份缓存，超出并发数时排队

相当于建立了一个池子，先满足部分流水线的需求，其他的流水线排队。但是随着单个流水线时长增加，排队的流水线会越来越多。

CODING CI 3.0的解决办法，是使用 OverlayFS 对缓存进行 Copy-on-Write 复制，可在瞬间完成。

这里简单介绍一下OverlayFS，它是一种堆叠文件系统，并不会直接参与磁盘结构的划分，而是依赖并建立在其它的文件系统之上（例如ext4,xfs），它的目标是将原来底层文件系统中不同的目录进行“合并”，然后向用户呈现。

如下图：mergeDir 中的文件就是从 upperDir 和 lowerDir1,lowDir2合并而来。

来自upperDir中的FileA，FileB是可以修改的，来自“底层目录”的FileC和FileD是只读的。

如果想修改这些文件，OverlyFS会复制一份到upperDir，在这里修改，当然，修改过的文件就会“覆盖”底层目录的文件了。

大家可能立刻想到了，把这个特性用到持续集成上，不就解决缓存读写冲突的问题了吗？

每个流水线使用一个mergeDir，下面对应一个upperDir，最下层是只读的lowerDir，保存着缓存数据。

如果某个流水线要修改缓存数据，就把它在upperDir中复制一份，只有该流水线可见，其他的流水线看到的还是最底层的只读缓存。

腾讯云的CODING CI 3.0就是用这种瞬时复制的技术，极大地提升了多个流水线并发运行的效率。

目前越来越多公司和团队使用monorepo的方式管理代码，就是说多个项目的代码存储在同一存储库中，可以想象，这样的代码仓库高达几十个G，甚至上百G。

对于这样的代码库如果流水线都做一次 git clone，把代码从仓库下载到工作目录，所花费的时间可想而知！

利用OverlayFS技术，CODING CI 3.0针对这种大仓库的场景做了优化：

当流水线完成第一次git clone 以后，代码已经下载到了本地，后续的流水线只要发现有这个仓库的代码，就可以建立自己的mergeDir，通过OverlayFS复制一份当缓存，然后在缓存基础上进行git fetch 操作，这样流水线就可以迅速启动了。

通过这种方式，可以让代码的准备时间降低到秒级，极大地提升了流水线的性能。

疫情时期，如果出现了突发状况，而工作电脑不在身边，那程序员就悲催了，基本上是没法工作的。

因为现在的系统非常复杂，一个应用要依赖缓存、搜索、数据库、Hadoop等一大堆服务，重新搭建起来很难，代码量也越来越大，即使是把它下载到本地都是一件极为耗时的事情。

我们自然会想到：代码库就在服务器端存放着，能不能在服务器端快速地搭建一套开发环境，让程序员可以用浏览器或者VSCode连过去，做远程开发呢？

而CODING CI 3.0 已经是基于容器的设计了，可以轻松地创建容器出来，正好可以用来搭建环境。

这里是一个简单的例子：

每当创建分支时，就可以自动触发CI流水线，建立一个新的开发环境，程序员不管在哪儿，随便打开一台电脑的浏览器，就可以开始编程了。

如今我们已经进入云原生时代，持续集成也需要拥抱变化，与时俱进。