持續整合指南：GitHubAction 自動構建+部署AspNetCore專案

前言

之前研究了使用 GitHub Action 自動構建和釋出 nuget 包：開發現代化的.NetCore控制檯程式：(4)使用GithubAction自動構建以及釋出nuget包

現在更進一步，使用 GitHub Action 在其提供的 runner 裡構建 docker 映象，之後提交到阿里雲映象私有倉庫，再在原生的 runner 將映象 pull 下來執行。

本文以 AIHub 專案為例。

AIHub 是一個整合多種模型的AI平臺，提供了大模型、計算機視覺、自然語言處理等多種功能，基於 AspNetCore + Blazor Server 技術開發。

準備 Dockerfile

首先準備好構建映象的 Dockerfile

一般來說使用 dotnet cli 建立專案的時候可以自動生成這個 Dockerfile

沒有的話可以參考我這個

FROM mcr.microsoft.com/dotnet/aspnet:7.0 AS base
WORKDIR /app
EXPOSE 80
EXPOSE 443

FROM mcr.microsoft.com/dotnet/sdk:7.0 AS build
WORKDIR /src
COPY ["AIHub.Blazor/AIHub.Blazor.csproj", "AIHub.Blazor/"]
RUN dotnet restore "AIHub.Blazor/AIHub.Blazor.csproj"
COPY . .
WORKDIR "/src/AIHub.Blazor"
RUN dotnet build "AIHub.Blazor.csproj" -c Release -o /app/build

FROM build AS publish
RUN dotnet publish "AIHub.Blazor.csproj" -c Release -o /app/publish /p:UseAppHost=false

FROM base AS final
WORKDIR /app
COPY --from=publish /app/publish .
ENTRYPOINT ["dotnet", "AIHub.Blazor.dll"]

可以先在本地試一下 build 有沒有問題

docker build .

一切正常可以進入下一步

建立私有映象倉庫

可以自行搭建，也可以使用雲服務產品，我這裡使用阿里雲的「容器映象服務 ACR」，個人版是免費的。

建立一個映象倉庫，程式碼源選擇「本地倉庫」，可以通過命令列推播映象到映象倉庫。

PS: 我看裡面還有 GitHub 倉庫作為程式碼源，不過我還沒測試。

建立之後有個操作指南，這不是很重要，我們只需要關注使用者名稱和密碼就行。

用於登入的使用者名稱為阿里雲賬號全名，密碼為開通服務時設定的密碼。

可以在存取憑證頁面修改憑證密碼。

OK，這些資訊儲存好，接下來需要用到。

本文使用的倉庫地址是: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/deali/aihub-test

設定 GitHub Action Secret

將阿里雲倉庫的地址、使用者名稱、密碼等資訊設定到 Action Secret 中

這裡我設定的名字是

• ALIYUN_DOCKER_REPO
• ALIYUN_USERNAME
• ALIYUN_PWD

構建映象

編寫 GitHub workflow 設定，細節不再贅述，不清楚的同學可以參考這篇文章： 開發現代化的.NetCore控制檯程式：(4)使用GithubAction自動構建以及釋出nuget包

GitHub 提供的 workflow

這是 GitHub 提供的，我沒有使用這個方案，有興趣的同學可以自行嘗試一下。

# 此工作流使用未經 GitHub 認證的操作。
# 它們由第三方提供，並受
# 單獨的服務條款、隱私政策和支援
# 檔案。

# GitHub 建議將操作固定到提交 SHA。
# 若要獲取較新版本，需要更新 SHA。
# 還可以參照標記或分支，但該操作可能會更改而不發出警告。

name: Publish Docker image

on:
  release:
    types: [published]

jobs:
  push_to_registry:
    name: Push Docker image to Docker Hub
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - name: Check out the repo
        uses: actions/checkout@v4
      
      - name: Log in to Docker Hub
        uses: docker/login-action@f4ef78c080cd8ba55a85445d5b36e214a81df20a
        with:
          username: ${{ secrets.DOCKER_USERNAME }}
          password: ${{ secrets.DOCKER_PASSWORD }}
      
      - name: Extract metadata (tags, labels) for Docker
        id: meta
        uses: docker/metadata-action@9ec57ed1fcdbf14dcef7dfbe97b2010124a938b7
        with:
          images: my-docker-hub-namespace/my-docker-hub-repository
      
      - name: Build and push Docker image
        uses: docker/build-push-action@3b5e8027fcad23fda98b2e3ac259d8d67585f671
        with:
          context: .
          file: ./Dockerfile
          push: true
          tags: ${{ steps.meta.outputs.tags }}
          labels: ${{ steps.meta.outputs.labels }}

簡單版 workflow

這是我自己寫的 workflow 比 GitHub 提供的例子簡單一些

name: Docker Image CI
run-name: ${{ github.actor }} is building a image

on: [push]

jobs:

  build:

    runs-on: ubuntu-latest

    steps:
    - uses: actions/checkout@v3
    - name: Build the Docker image
      run: docker build . --file ./next-antd/AIHub.Blazor/Dockerfile --tag ${{ secrets.ALIYUN_DOCKER_REPO }}:${{ github.run_id }}
    - name: Login to aliyun docker repository
      run: docker login -u ${{ secrets.ALIYUN_USERNAME }} -p ${{ secrets.ALIYUN_PWD }} ${{ secrets.ALIYUN_DOCKER_REPO }}
    - name: Push image to aliyun docker repository
      run: docker push ${{ secrets.ALIYUN_DOCKER_REPO }}:${{ github.run_id }}

這個 build 步驟，在 GitHub 託管的 runner 上構建 docker 映象，並且推播到私有映象倉庫。

映象的 tag 版本，我使用了 run_id 這個環境變數，代表本次構建任務的唯一ID，例如 1658821493

也可以使用 ${{ github.sha }} 代表這次的 commit sha ，但我覺得太長了就沒有使用

GITHUB_SHA: 觸發工作流的提交 SHA。 此提交 SHA 的值取決於觸發工作流程的事件。 有關詳細資訊，請參閱「觸發工作流的事件」。 例如，ffac537e6cbbf934b08745a378932722df287a53。

PS：官方提供的例子使用的是 $(date +%s) 時間戳，但我還沒探索出在環境變數裡拼接字串的方法。

搭建本地 runner

映象構建完事了，還得在原生的伺服器上跑。

很簡單，就是把映象 pull 下來，然後 docker compose up 就行，現在我們把這一步也加入到 workflow 裡。

新增 runner

存取這個頁面: https://github.com/star-plan/aihub/settings/actions/runners

點選 New self-hosted runner 按鈕

選擇對應的系統和架構，然後根據裡面的命令來就完事了。

本文選擇的是 Linux - x64 的方案

GitHub 提供的命令是這樣（這裡只是給出例子，實際要以自己的專案設定頁面為準）

# Create a folder
$ mkdir actions-runner && cd actions-runner# Download the latest runner package
$ curl -o actions-runner-linux-x64-2.311.0.tar.gz -L https://github.com/actions/runner/releases/download/v2.311.0/actions-runner-linux-x64-2.311.0.tar.gz# Optional: Validate the hash

其中下載這一步可能會遇到問題，因為某些莫名其妙的原因，GitHub 存取不了，這時候需要使用 proxychains 工具，請自行搜尋 + 設定。

PS：好傢伙，這個 runner 居然有 180M

接著執行命令 runner

./config.sh --url [REPO_URL] --token [TOKEN]

• 提示輸入 runner group 名稱，預設即可
• 提示需要輸入 runner 名字，我輸入了個 aihub
• 接著還可以輸入 label 啥的，根據需求來就行

設定搞定之後就啟動 runner

./run.sh

安裝服務

用 ./run.sh 啟動的 runner 並不穩定，退出登入之後就無了，就算使用 & 或者 Ctrl+Z 切換到後臺執行，也不是那麼穩定。

GitHub runner 可以作為 Linux 服務執行，使用也很簡單。

先關掉正在執行的 runner

ps aux | grep run.sh
# 找到 pid 之後 kill 掉
kill -9 pid

安裝服務

sudo ./svc.sh install

啟動服務

sudo ./svc.sh start

更多操作請檢視第四條參考資料。

檢視 runner 列表

在 GitHub 頁面上檢視當前執行的 runner

地址: https://github.com/star-plan/aihub/settings/actions/runners

可以看到已經有一個叫 aihub 的 runner 了

runner 網路代理

這波我只能說 GitHub 太貼心了！他已經考慮到了不能上 GitHub 的情況，他真的，我哭死