GitOps 是一种基于 Git 的离散交付和部署的操作框架模型，它使开发者使用 Git，而不是传统的连续交付管道，来进行集群管理和应用程序部署。在这篇文章中，我们将详细探讨 GitOps 的最佳实践。
使用声明性 API 构建你的系统
在 GitOps 中，你需要描述系统应有的状态而不是描述达到这个状态须要的步骤。换句话说，你的系统应该是声明性的，而不是指令性的。对于 Kubernetes 这样的系统，这是默认的行为，因为 Kubernetes 的 API 是声明性的。
例如，你可能会这样声明一个 Kubernetes Ingress 资源：
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
name: example-ingress
annotations:
nginx.ingress.kubernetes.io/rewrite-target: /
spec:
rules:
- host: hello.example.com
http:
paths:
- pathType: Prefix
path: "/"
backend:
service:
name: example-service
port:
number: 80
在这个例子中，你没有告诉 Kubernetes 如何创建 Ingress，而是告诉 Kubernetes 你希望的结束状态。Kubernetes 会工作起来，直到系统达到这个状态。
只在主分支上进行操作
GitOps 强烈建议，在主分支上进行所有操作。这意味着所有的代码更改应该在标准 PR 流程中进行，一旦 PR 被合并到主分支，新的更改就会被自动部署到集群。
例如，假设你正在使用 GitHub，你的流程可能如下：
- 创建一个新的分支，应对某个特性（例如，
feature/my-new-feature）。 - 对分支进行更改，然后提交那些更改。
- 创建一个 PR 将你的特性分支合并到主分支。
- 一旦 PR 通过评审并被合并，主分支就会被自动部署到你的集群。
这个过程在很大程度上保留了传统的开发者工作流程，同时又增加了一层自动化部署。
集中日志和监控
使用集中日志和监控来跟踪操作是非常重要的。为了确定集群状态是否与你的 Git 仓库中的状态一致，监控系统的状态为你提供了关键信息。
例如，你可以使用 Kubernetes metrics server 和 Prometheus 平台提供监控，使用 Logstash 或 Fluentd 提供集中日志。
使用自动化工具
有许多工具可以使你在 GitOps 中效率更高。例如:
- Argo CD：用于持续的、自动化的部署
- Flux CD：另一个同样出色的自动部署工具
- Prometheus：提供集群的各种度量标准
- Grafana：以图形方式显示 Prometheus 的度量标准
- EFK 堆栈 (Elasticsearch, Fluentd, Kibana)：为你的集群提供日志聚合和可视化
结论
总的来说，GitOps 能够提供高效的集群管理和应用程序部署方式。对于 GitOps 的最佳实践，关键在于：使用声明性的 API 构建你的系统，始终在主分支上操作，使用集中日志和监控并最大化利用自动化工具。
