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服务容器

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Azure DevOps Services

如果管道需要一个或多个服务的支持，则可能需要创建、连接到每个作业并清理每个作业的服务。 例如，管道可能会运行集成测试，这些测试需要访问管道中每个作业的新创建的数据库和内存缓存。

容器提供了一种简单且可移植的方式来运行管道所依赖的服务。 使用服务容器，可以自动创建、网络和管理容器化服务的生命周期。 每个服务容器只能访问 需要它的作业 。 服务容器适用于任何类型的作业，但最常与容器作业一起使用。

要求

  • 服务容器必须定义 CMD 或 ENTRYPOINT。 管道针对提供的容器运行 docker run ，没有任何参数。

  • Azure Pipelines 可以运行 Linux 或 Windows 容器。 可以将托管的 Ubuntu 容器池用于 Linux 容器，也可以使用适用于 Windows 容器的托管 Windows 池。 托管的 macOS 池不支持运行容器。

注意

经典管道不支持服务容器。

单容器作业

以下示例 YAML 管道定义显示了单个容器作业。

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

pool:
  vmImage: 'ubuntu-latest'

container: my_container
services:
  nginx: nginx

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

前面的管道从 Docker 中心提取nginx容器，buildpack-deps然后启动容器。 容器联网，因此容器可以通过其 services 名称相互访问。

在此作业容器内部， nginx 主机名使用 Docker 网络解析为正确的服务。 网络上的所有容器会自动向对方公开所有端口。

单个非容器作业

还可以在没有作业容器的情况下使用服务容器，如以下示例所示。

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

pool:
  vmImage: 'ubuntu-latest'

services:
  nginx: nginx
  redis: redis

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

前面的管道启动最新的 nginx 容器。 由于作业未在容器中运行，因此没有自动名称解析。 相反，可以使用 < a0/a0> 访问服务 localhost。 该示例显式提供 8080:80 端口。

另一种方法是在运行时动态分配随机端口。 然后，可以使用变量访问这些动态端口。 这些变量采用以下格式：agent.services.<serviceName>.ports.<port>。 在 Bash 脚本中，可以使用进程环境访问变量。

在前面的示例中， redis 在主机上分配了一个随机可用端口。 agent.services.redis.ports.6379 变量包含端口号。

多个作业

对于针对同一服务的多个版本运行相同的步骤，服务容器也很有用。 在以下示例中，将针对多个版本的 PostgreSQL 运行相同的步骤。

resources:
  containers:
  - container: my_container
    image: ubuntu:22.04
  - container: pg15
    image: postgres:15
  - container: pg14
    image: postgres:14

pool:
  vmImage: 'ubuntu-latest'

strategy:
  matrix:
    postgres15:
      postgresService: pg15
    postgres14:
      postgresService: pg14

container: my_container

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

端口

调用容器资源或内联容器时，可以指定要在容器上公开的 ports 数组，如以下示例所示。

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

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

ports如果作业在容器中运行，则不需要指定，因为同一 Docker 网络上的容器默认会自动向彼此公开所有端口。

如果作业在主机上运行， ports 则需要访问该服务。 端口采用窗体 <hostPort>:<containerPort> 或末尾的 <containerPort> 可选 /<protocol> 端口。 例如，6379/tcp通过端口6379公开tcp，绑定到主机上的随机端口。

对于绑定到主机上随机端口的端口，管道将创建窗体 agent.services.<serviceName>.ports.<port> 的变量，以便作业可以访问端口。 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，或者用于在作业的多个运行之间保存数据。 将卷装载指定为窗体<source>:<destinationPath>的volumes数组，其中<source>可以是主机上的命名卷或绝对路径，并且<destinationPath>是容器中的绝对路径。 卷可以命名为 Docker 卷、匿名 Docker 卷或在主机上绑定装载。

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

注意

如果使用Microsoft托管池，则卷不会保留在作业之间，因为主机在完成每个作业后会清理。

启动选项

服务容器与容器作业共享相同的容器资源。 这意味着可以使用相同的 启动选项。

运行状况检查

如果任一 服务容器指定 HEALTHCHECK，代理可以选择等到容器运行作业前保持正常。

包含服务的多个容器示例

以下示例包含连接到 PostgreSQL 和 MySQL 数据库容器的 Django Python Web 容器。

  • PostgreSQL 数据库是主数据库，其容器命名 db。
  • 容器 db 使用卷 /data/db:/var/lib/postgresql/data，并且有三个数据库变量通过传递给 env容器。
  • 容器 mysql 使用端口 3306:3306，还有通过传递 env的数据库变量。
  • 容器 web 使用端口 8000打开。

在步骤中， pip 安装依赖项，然后运行 Django 测试。

若要设置工作示例，需要使用两个 数据库设置 Django 站点。 该示例假定 manage.py 文件位于根目录中，Django 项目也位于该目录中。 否则，可能需要在 .. 中/__w/1/s/manage.py test更新/__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

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