优雅的通过Shell脚本生成Go的程序包
前言
随着Go语言的普及,越来越多的开发人员选择使用Go编写代码。虽然越来越多的公司项目已使用持续集成/持续部署(CI/CD)工具,用于自动化构建、测试和部署Go程序包,但存在一些部署在ECS服务器的Go程序包或需要手动编译打包上传镜像仓库的镜像。然而,手动创建和管理这些程序包可能会变得相当繁琐。因此,为了提高开发效率,使用Shell脚本来自动化这个过程是一个不错的选择。
Shell脚本
针对上述说到的两种情况:一个是部署在ECS上Go服务程序包、另一个是手动部署K8s上的Go服务镜像包,下面分别给出代码。
一键生成Go程序包
本人使用Window系统开发,使用Go的gracehttp实现服务平滑重启,但Window对信号量处理存在问题,导致在Window环境下生成的Go程序包无法平滑重启,所以这里使用alpine将项目编译生成程序包到本地项目目录中,完美解决该问题。
deploy.sh
#!/bin/bash# 定义环境变量
environments=("test" "prod")
image="go-demo"# 函数:显示绿色成功信息
function success {echo -e "\033[1;32m$1\033[0m"
}# 函数:显示绿色成功信息
function info {echo -e "\033[33m$1\033[0m"
}# 函数:显示红色错误信息并退出
function error {echo -e "\033[1;31m$1\033[0m"exit 1
}info "Please select the packaging environment:(Select number) "
select env in "${environments[@]}"; doif [ "$env" == "test" ]; thenport="80"success "The packaging environment you entered is: $env"breakelif [ "$env" == "prod" ]; thenport="8080"success "The packaging environment you entered is: $env"breakelseerror "Invalid environment selection, please re-enter"exit 1fi
doneinfo "\nbuild start:"info "\n1) docker build running..."
docker build --build-arg PORT="$port" -t "$image:$env" -f deploy/docker/Dockerfile . &> /dev/nullinfo "\n2) docker running..."
docker run -itd --name "$image-$env" "$image:$env" &> /dev/nullinfo "\n3) docker cp package..."
docker cp "$image-$env:/app/main_$port" ./info "\n4) delete containers..."
docker ps -a | grep "$image-$env"* | awk '{print $1}' | xargs docker rm -f &> /dev/nullinfo "\n5) remove images..."
docker rmi -f $(docker images "$image:$env"* -q | sort | uniq) &> /dev/nullinfo "\nbuild done!"exit 0
Dockerfile
FROM golang:1.17.6-alpineLABEL maintainer="xxx@xxx.com"# 文件名称
ARG PORT# 设置工作目录
ENV WORKDIR /app# 关闭CGO
ENV CGO_ENABLED 0# 设置GOOS和GOARCH
ENV GOOS linux
ENV GOARCH amd64
ENV GOPROXY https://goproxy.cn,direct# 声明工作目录
WORKDIR $WORKDIR# 拷贝整个项目到工作目录
COPY . .# 项目依赖包
RUN go mod download# 项目编译
RUN go build -ldflags="-s -w" -o $WORKDIR/main_$PORT ./main.go# 运行300s
# CMD ["sleep", "300"]
执行结果

一键生成Go镜像包
现在我们很多项目部署在K8s上,所以将程序编译打包成进行镜像,其中需要将代码打包成程序包,而且需要将程序包上传到仓库,供k8s下载使用,通过编写Xshell程序,可以大大提高效率。
deploy.sh
#!/bin/bash# 仓库域名
WAREHOUSE_DOMAIN="harbor.xxx.com"
# 镜像路径
MIRROR_PATHNAME="xxx/login"# 函数:显示绿色成功信息
function success {echo -e "\033[1;32m$1\033[0m"
}# 函数:显示绿色成功信息
function info {echo -e "\033[33m$1\033[0m"
}read -p "Please enter the packaging version:" version
success "The packaging version you entered is: $version\n"info "build start:\n"info "1) docker build...\n"
docker build -f ./deploy/docker/Dockerfile -t "$MIRROR_PATHNAME:$version" . &> /dev/nullinfo "2) docker tag...\n"
docker tag "$MIRROR_PATHNAME:$version" "$WAREHOUSE_DOMAIN/$MIRROR_PATHNAME:$version" &> /dev/nullinfo "3) docker push...\n"
docker push "$WAREHOUSE_DOMAIN/$MIRROR_PATHNAME:$version" &> /dev/nullinfo "4) delete containers...\n"
docker ps -a | grep "$WAREHOUSE_DOMAIN/$MIRROR_PATHNAME*" | awk '{print $1}' | xargs docker rm -f &> /dev/nullinfo "5) remove images...\n"
docker rmi -f $(docker images "$WAREHOUSE_DOMAIN/$MIRROR_PATHNAME*" -q | sort | uniq) &> /dev/nullinfo "build done!"exit
Dockfile
# =========================================== 第一阶段:构建应用程序 ===========================================
FROM golang:1.17.6-alpine AS builder # 设置维护者信息
LABEL maintainer="xxx@xxx.com" # 设置工作目录
ENV WORKDIR /app # 关闭CGO,以减少构建过程中的依赖和体积
ENV CGO_ENABLED 0 # 设置目标操作系统和架构
ENV GOOS linux
ENV GOARCH amd64
ENV GOPROXY https://goproxy.cn,direct # 切换到工作目录
WORKDIR $WORKDIR # 拷贝当前目录下的所有文件到工作目录
COPY . . # 下载项目依赖包
RUN go mod download # 查看工作目录中的文件列表,可以用来检查文件是否正确拷贝
RUN ls -al # 编译项目,-ldflags参数用于优化生成的二进制文件大小和性能
RUN go build -ldflags="-s -w" -o $WORKDIR/main ./main.go # =========================================== 第二阶段:构建Docker镜像 ===========================================
FROM loads/alpine:3.8# 设置维护者信息
LABEL maintainer="xxx@xxx.com" # 设置工作目录和时区
ENV WORKDIR /app
ENV TZ Asia/Shanghai # 将第一阶段构建的应用程序复制到当前镜像的工作目录
COPY --from=builder /app/main $WORKDIR/main
RUN chmod +x $WORKDIR/main# 切换到工作目录
WORKDIR $WORKDIR # 设置容器启动时的命令为应用程序的可执行文件路径
CMD ["./main"]
执行结果

结语
通过编写Shell脚本,我们可以大大简化Golang项目的打包和部署流程,提升工作效率。当然,实际生产环境中可能还需要考虑更多因素,如版本管理、依赖处理、日志收集等,但以上步骤已经构成了一个基础的自动化部署框架。随着需求的增加,你可以在这个基础上不断扩展和完善你的部署脚本,使其更加符合你的业务需求。
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