实施前，先来了解一下 CICD 吧~

CI

持续集成（CI：Continuous Integration），持续集成是一种软件开发实践，希望团队中的成员频繁提交代码到代码仓库，且每次提交都能通过自动化测试进行验证，从而使问题尽早暴露和解决。

CD

持续交付（CD：Continuous Delivery），持续交付是持续集成的扩展，指的是将通过自动化测试的软件部署到产品环境。持续交付的本质是把每个构建成功的应用更新交付给用户使用。

实验前提及注意事项

您需要提前创建好自己的ECR Repository, Launch Template, Auto Scaling Group，其中值得提醒的问题如下：

1. 您需要在Launch Template中的User Data写明每次需要更新的内容，以本次实验为例，我需要每次更新Docker Image，那我的Launch Template中的User Data如下：

#!/bin/bash

aws ecr get-login-password --region cn-north-1 | docker login --username AWS --password-stdin 0000000000.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn

docker pull 0000000000.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/hendry2:latest

2. 如果是下载Docker Image的话，需要给Launch Template附加一个IAM Role，给这台EC2下载ECR 镜像的权限，这个IAM Role需要有AmazonEC2ContainerRegistryFullAccess 权限。

3. 在Launch Template中的基础AMI镜像，需要给其设置Docker开机自启，否则跑User Data中的Docker命令时会提示Docker进程未启动，导致下载失败。

4. 建议在Launch Template中的基础AMI镜像中提前安装好您的业务程序、依赖包、驱动等，这样就不需要每次都在User Data进行安装，节省每次CICD流程花费的时间。

5. Launch Template中网络部分的设置可以为空，这样才能以Auto Scaling Group中设置的网络为主。如果在Launch Template中设置了子网，并且和Auto Scaling Group中的子网不同，则会冲突并导致错误。

6. 在创建Auto Scaling Group时，选择Launch Template 版本时，需要选择Latest。

7. 以上的问题都解决后，可以手动去使用这个Launch Template去开启机器测试一下，看能否正常开机，以及User Data是否正常运行。

实施步骤

步骤一：

创建Lambda

1. 进入到Lambda控制台

• 运行环境选择Pthon 3.6

• 并且需要新创建一个IAM Role给Lambda，这个Role需要具有的权限如下：

AutoScalingFullAccess、AmazonEC2FullAccess、CloudWatchFullAccess

• 其他设置为默认即可

Lambda代码如下：

from __future__ import print_function

import json

import boto3

def lambda_handler(event, context):

    print("Received event: " + json.dumps(event, indent=2))

    imageDigest= event['detail']['image-digest']

    print(imageDigest)

    client = boto3.client('ec2')

    response = client.create_launch_template_version(

    LaunchTemplateId='lt-0cb3fb0756ec9b1b4',

    SourceVersion='6',

    VersionDescription=imageDigest,

    LaunchTemplateData={

        'ImageId': 'ami-057aecfb0bffdc74a'

        }

    )

    # get autoscaling client

    asgClient = boto3.client('autoscaling')

    response = asgClient.start_instance_refresh(

    AutoScalingGroupName='hendry2',

    Strategy='Rolling',

    Preferences={

        'MinHealthyPercentage': 50,

        'InstanceWarmup': 60

        }

)

需要将参数修改为您AWS账户中的实际情况，具体如下：

LaunchTemplateId（您使用的Launch Template ID）

SourceVersion(Lauch Template的源版本，Lambda会在此版本之上创建新的版本)

ImageId（Lauch Template中的基础镜像ID）

AutoScalingGroupName（Auto Scaling Group的名字）

MinHealthyPercentage和InstanceWarmup这两个参数可以默认，也可以根据实际情况调整

2. 参数修改完成后，部署Lambda

步骤二：

创建CloudWatch Event

1. 切换到Cloudwatch

2. 创建Event

3. 设置触发规则

1的部分需要修改为您环境中实际的Repository名称

2的部分需要修改为刚才创建的Lambda函数

此规则代表的是每次ECR中的testcicd Repository上传了新的Docker Image，就会触发Target中的Lambda

4. 输入Event名字，创建即可

步骤三：

测试CICD

那我们尝试测试一下上传一个新的Docker Image到ECR

切换到Auto Scaling Group 控制台，可以看到已经开始部署新的版本了

Auto Scaling Group会等到warm-up时长和Health Check Grace Period结束后，开始替换第二批旧的EC2，依次轮换，实现滚动部署，直到将所有旧EC2替换完毕。

注意，尽量把Health Check Grace Period的时长设置的比机器启动需要的时间长一些，否则会导致开始健康检查时显示Unhealthy。