Prow是k8s使用的CI/CD系统(https://github.com/kubernetes/test-infra/tree/master/prow)，用于管理k8s的issue和pr。如果你经常去k8s社区查看pr或者提交过一些Pr后，就会经常看到一个叫k8s-ci-bot的机器人在各个Pr中回复，并且还能合并pr。在k8s-ci-bot中背后工作的就是Prow。Prow是为了弥补github上一些功能上的缺陷，它也是Jenkins-X的一部分，它具备这些功能：
- 执行各种Job，包括测试，批处理和制品发布等，能够基于github webhook配置job执行的时间和内容。
- 一个可插拔的机器人功能（Tide），能够接受
/foo这种样式的指令。 - 自动合并Pr
- 自带一个网页，能够查看当前任务的执行情况以及Pr的状况，也包括一些帮助信息
- 基于OWNER文件在同一个repo里配置模块的负责人
- 能够同时处理很多repo的很多pr
- 能够导出Prometheus指标
Prow拥有自己的CI/CD系统，但是也能与我们常见的CI/CD一起协作，所以如果你已经习惯了Jenkins或者travis，都可以使用Prow。
官方repo提供了一个基于GKE快速安装指南，本文将基于青云的Iaas搭建Prow环境。不用担心，其中大部分步骤都是平台无关的，整个安装过程能够很方便的在其他平台上使用。
有以下多种方式准备一个集群
- 利用kubeadm自建集群
- 在青云控制台上点击左侧的容器平台，选择其中的QKE，简单设置一些参数之后，就可以很快创建一个kubernetes集群。
- 将集群的kubeconfig复制到本地，请确保在本地运行
kubectl cluster-info正确无误
如果没有机器人账号，用个人账号也可以。机器人账号便于区分哪些Prow的行为，所以正式使用时应该用机器人账号。
-
在想要用prow管理的仓库中将机器人账号设置为管理员。
-
在账号设置中添加一个personal access token，此token需要有以下权限：
- 必须：
public_repo和repo:status - 可选：
repo假如需要用于一些私有repo - 可选：
admin_org:hook如果想要用于一个组织
- 必须：
-
将此Token保存在文件中，比如
${HOME}/secrets/oauth -
用
openssl rand -hex 20生成一个随机字符串用于验证webhook。将此字符串保存在本地，比如${HOME}/secrets/h-mac
注意最后两步创建的token一定需要保存好，除了需要上传到k8s，后续配置也要用到，用于双向验证
这里使用的default命名空间配置prow，如果需要配置在其他命名空间，需要在相关
kubectl的命令中配置-n参数，并且在部署的yaml中配置命名空间。 建议将本repo克隆到本地，这个repo带有很多帮助配置Prow的小工具。
- 将上一步中创建token和hmac保存在k8s集群中
# openssl rand -hex 20 > ${HOME}/secrets/h-mac
kubectl create secret generic hmac-token --from-file=hmac=${HOME}/secrets/h-mac
kubectl create secret generic oauth-token --from-file=oauth=${HOME}/secrets/oauth- 部署Prow。由于Prow官方yaml中使用了grc.io镜像，这个镜像在中国大陆无法访问，所以我们将相应的repo搬到了dockerhub上，并提供了一份替换相关镜像名称的yaml，利用下面的命令即可部署Prow（使用的这个repo修改后的yaml）
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/magicsong/prow-tutorial/master/prow.yaml- 使用
kubectl get pod看到所有Pod都running表示安装已经完成。如下图：
- 配置外网访问
- 如果使用的QKE，那么集群默认带有
LoadBalancer Controller。如果只是一个单独集群，那么只需要按照https://github.com/yunify/qingcloud-cloud-controller-manager)中的安装即可，安装非常方便。 - Prow官方采用的是ingress配置外网访问，所以我们需要配置
ingress-controller。QKE默认带有一个ingress-controller，在kubesphere-control-system中。如果集群中还没有ingress-controller，需要安装一个。官方文档中还没有青云的配置指南，需要安装下面的指令安装ingress-controller：
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/ingress-nginx/master/deploy/static/mandatory.yaml
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/magicsong/prow-tutorial/master/manifest/ingress-service.yaml #这个命令QKE需要执行执行上述两条命令之后，�敲kubectl get svc -n ingress-nginx，等待获取公网IP即可，如下图（如果需要手动指定公网IP，参考LB的配置文档配置ingress-nginx这个service）：
注意如果使用的QKE，需要执行上面两个命令中的第二个命令。第二个命令对应的yaml就是ingrsss，在apply之前需要将其中的namespace修改为kubesphere-control-system。
- 访问Prow地址，默认应该为刚才的ingress的公网ip+端口8080，应该能在页面中看到一个
Echo Test的任务。访问效果如下：
恭喜你！你已经拥有了一个prow集群，这个集群已经准备工作了，下一步就是要做一些配置工作，以使得Prow能按照我们的意图工作。
Prow配置较为复杂，这里只演示最小配置，能让我们的Pr机器人工作起来
- 安装bazel。Bazel是google公司用来构建k8s代码的一个工具，同样prow也是用bazel构建的。后续的配置都是用bazel动态生成的工具来配置的（类似于
go run ./pkg/tool -a -b）。如果你身处非大陆地区，也可以不用Bazel，直接时候用go get来获取静态binay执行命令。 - 如果要使用
bazel，安装完成之后需要将整个仓库https://github.com/kubernetes/test-infra 整个仓库clone下来，用于Bazel运行命令的仓库。clone完成之后cd 进入这个repo的根目录
Prow是基于webhook工作的，github上的活动会发送给处理
- 选择一个github仓库配置webhook。执行下面的命令添加一个repo，需要替换掉其中的
hmac-path和github-token-path，hook的地址是上面的prow地址加一个”/hook“：
# Ideally use https://bazel.build, alternatively try:
# go get -u k8s.io/test-infra/experiment/add-hook && add-hook
bazel run //experiment/add-hook -- \
--hmac-path=/path/to/hook/secret \
--github-token-path=/path/to/oauth/secret \
--hook-url http://an.ip.addr.ess/hook \
--repo my-org/my-repo \
--repo my-whole-org \
--confirm=false # Remove =false to actually add hook- 如果运行没问题，那么需要将最后一行改为
--confirm=true。运行成功后，在repo的webhooks配置中，应该能看到一个新的webhook：
Prow是以插件机制运行的，类似CoreDNS那种，没有插件就什么都不做，但是依然能正常运行。我们需要配置我们的repo需要哪些插件
- 官方提供了不少插件，在上面的Prow页面中就能看到一些，现在演示如何使用内置的一些插件。首先创建一个
plugins.yaml的文件，如下：
plugins:
github.com/kubesphere-test/prow-tutorial:
- size
- cat
- dog
- pony
- yuks
- label
- trigger
- approve
- lgtm - 创建一个空白的
config.yaml，这个文件将会在后续配置任务中使用，插件配置部分留空即可。 - 如果安装了bazel，那么进入
test-infra这个目录，执行下面的命令(记得替换其中的相关文件的路径)，这个命令会检查config.yaml和plugins.yaml的配置是否正确：
bazel run //prow/cmd/checkconfig -- --plugin-config=path/to/plugins.yaml --config-path=path/to/config.yaml- 检查无误之后就可以将plugins.yaml上传到集群中（替换其中的路径）：
kubectl create configmap plugins \
--from-file=plugins.yaml=${PWD}/samples/plugins.yaml --dry-run -o yaml \
| kubectl replace configmap plugins -f -- 这样
size插件就完成了。可以提一个Pr，效果应该如下图：
- 上述演示中还安装了很多好玩的插件，可以参考prow页面中帮助页面，学习如何使用这些命令。
tide机器人最主要的功能就是自动合并Pr，当设定的目标达成时，tide机器人就会自动将代码Merge进主分支。Tide的完整的配置较为复杂，这里演示一个基本的配置，无需修改很多就能运行。
- 在上述config.yaml中加入下列字段(请修改相应的repo和相应的tide页面)：
tide:
merge_method:
kubesphere-test/prow-tutorial: squash
target_url: http://139.198.121.161:8080/tide
queries:
- repos:
- kubesphere-test/prow-tutorial
labels:
- lgtm
- approved
missingLabels:
- do-not-merge
- do-not-merge/hold
- do-not-merge/work-in-progress
- needs-ok-to-test
- needs-rebase
context_options:
# Use branch protection options to define required and optional contexts
from-branch-protection: true
# Treat unknown contexts as optional
skip-unknown-contexts: true
orgs:
org:
required-contexts:
- "check-required-for-all-repos"
repos:
repo:
required-contexts:
- "check-required-for-all-branches"
branches:
branch:
from-branch-protection: false
required-contexts:
- "required_test"
optional-contexts:
- "optional_test"- 执行下面的命令将config.yaml推送到k8s集群中(替换相应的config.yaml文件位置)：
kubectl create configmap config --from-file=config.yaml=${PWD}/samples/config.yaml --dry-run -o yaml | kubectl replace configmap config -f --
去刚才的pr上看，应该可以看到下面的check：
-
由于这是我提的Pr，所以自动会带上
approved标签，现在只要添加一个lgtm的标签就可以。需要找代码Review的人看过代码，然后让他们输入/lgtm的评论即可，Prow会自动打上lgtm的标签。（由于这次演示没有其他人打/lgtm，并且自己无法给自己评论/lgtm,所以本次演示需要手动给这个pr在lables中选择lgtm的标签）。效果如下图：
Prow是一个高效的CI/CD系统，也是一个复杂的系统，本文无法阐述所有的高级配置，更深入的配置可以参考官方文档。本Repo整理了一些常用的脚本，方便后续使用Prow的时候进行配置。使用这些脚本时，请注意替换一些数据。 更多的请参考：