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两种方式调用jenkins的api

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Jenkins DroidTestbed

在该系统中,Jenkins负责定时检测代码库(Code Repository)的代码更新情况,当检测到有新的代码提交时,自动采用最新的代码进行构建,并采用构建得到的包(apk)触发自动化测试平台(DroidTestbed)执行测试任务。

然后再说下分支管理模块。

由于我们的持续集成平台通常不止监控一个产品,而每个产品又不止监控一个tag(例如/trunk,/projects/cn/10.9.8),因此,我们的持续集成平台需要有分支管理的功能,即针对每一个产品的每一个tag,单独创建一个分支,并针对各个分支单独指定测试用例集合测试设备。

具体实现方面,出于单一职责的原则,我们对功能进行了如下划分:

  • 在Jenkins端针对每一个分支创建一个Job;
  • DroidTestbed端配置测试资源,针对每一个分支分别绑定测试用例集和测试设备,每一个分支会存在一个单独的branch_id;
  • 在Jenkins端的Job配置中,保存该分支在DroidTestbed中对应的branch_id,实现JenkinsDroidTestbed的关联。

整个过程看上去并没有什么问题,那为什么需要对分支管理模块进行改造呢?

问题就出现在分支配置上面。

试想一下,每次要新增或修改一个分支的时候,由于Jenkins端和DroidTestbed端的配置是独立的,那么我们就只能在两个平台上分别进行配置。

另一方面,配置工作本身也较为复杂,例如,在Jenkins端就需要设置的参数包括:repository_url,tag,ref_tag,ref_revision,branch_id,schedule,user_name等;而这其中的大部分参数同样也要在DroidTestbed端进行配置。

根据历史经验,但凡涉及到复杂且重复的手工操作时,就容易出错。实际情况的确是这样的。在该功能上线后,由于配置复杂,业务组的同学每次要新增一个监控分支时,都需要找到管理员来帮忙配置(说实话,管理员对业务同学能配置正确也没信心);即使是管理员,也出现过好几次因为疏忽造成配置错误的情况。

那么,这个问题要怎么解决呢?

Jenkins Remote API 的简介

绕了这么大一个圈子,终于引出本文的主题,Jenkins Remote API。

实际上,Jenkins本身支持丰富的API接口,我们通过远程调用接口,基本上可以实现所有需要的功能,例如:

  • 从Jenkins获取Job状态信息
  • 触发Jenkins执行构建
  • 创建、复制、修改、删除Job

回到前面的案例,我们就可以将配置操作全部放在DroidTestbed中,只需要在保存配置项时,由DroidTestbed自动调用Jenkins的Remote API,即可实现配置的同步。

Jenkins Remote API 的调用

现在我们来看下如何调用Jenkins的Remote API。

Jenkins的Remote API以REST-like的形式进行提供,通过对特定的API执行POST请求即可实现对Jenkins的操作。

例如,我们搭建的Jenkins站点为http://jenkins.debugtalk.com:8080,那么,访问http://jenkins.debugtalk.com:8080/api即可查看到该站点所有可用的API;若想若某个具体的Job进行操作,如job名称android_core_dashboard_trunk,它的管理页面为http://jenkins.debugtalk.com:8080/job/android_core_dashboard_trunk,那么我们访问http://jenkins.debugtalk.com:8080/job/android_core_dashboard_trunk/api/即可查看到该job可用的API。

更详细的POST调用方式的介绍可以参考Jenkins的官方wiki,在此就不过多进行介绍。

可以看出,通过对特定API执行POST请求操作较为原始,因为我们需要关注过多底层细节。事实上,当前已经有前辈针对这一痛点,对底层的POST操作细节进行了封装,形成了一些wrapper方便我们从上层进行更便捷的操作。

这类wrapper实现的功能类似,都可以方便我们在代码中通过更简洁的方式调用Jenkins API,实现对Jenkins的远程管理,我们只需要根据我们采用的具体编程语言来选择对应的wrapper即可。当然,如果没有找到合适的,我们也可以参照已有的开源wrapper,自己再造一个轮子,原理都是相同的。

在Jenkins的官方wiki中,推荐了两个较为成熟的API wrapper,一个是基于Python实现的salimfadhley/jenkinsapi,另一个是基于Ruby实现的arangamani/jenkins_api_client

salimfadhley/jenkinsapi为例,通过使用jenkinsapi,我们在Python中就可以很方便地管理Jenkins。常见的操作方式示例如下。

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>>> import jenkinsapi
>>> from jenkinsapi.jenkins import Jenkins
 
# 指定Jenkins实例
>>> J = Jenkins('http://jenkins.debugtalk.com:8080')
 
# 查看Jenkins版本
>>> J.version
1.542
 
# 查看Jenkins的所有jobs
>>> J.keys()
['foo', 'test_jenkinsapi']
 
# 查看指定job的配置信息
>>> J['test_jenkinsapi'].get_config()
 
# 创建Jenkins job
>>> jobName = 'test_job'
>>> EMPTY_JOB_CONFIG = '''
<?xml version='1.0' encoding='UTF-8'?>
<project>
<actions>jkkjjk</actions>
<description></description>
<keepDependencies>false</keepDependencies>
<properties/>
<scm class="hudson.scm.NullSCM"/>
<canRoam>true</canRoam>
<disabled>false</disabled>
<blockBuildWhenDownstreamBuilding>false</blockBuildWhenDownstreamBuilding>
<blockBuildWhenUpstreamBuilding>false</blockBuildWhenUpstreamBuilding>
<triggers class="vector"/>
<concurrentBuild>false</concurrentBuild>
<builders/>
<publishers/>
<buildWrappers/>
</project>
'''
>>> new_job = J.create_job(jobName, EMPTY_JOB_CONFIG)
 
# 更新Jenkins job的配置
>>> import xml.etree.ElementTree as et
>>> new_conf = new_job.get_config()
>>> root = et.fromstring(new_conf.strip())
>>> builders = root.find('builders')
>>> shell = et.SubElement(builders, 'hudson.tasks.Shell')
>>> command = et.SubElement(shell, 'command')
>>> command.text = "ls"
>>> J[jobName].update_config(et.tostring(root))
 
# 删除Jenkins job
>>> J.delete_job(jobName)

更多的使用方法可参考项目文档。

有些同学在认真研究了这些开源库后也许会说,官方文档已经翻遍了,但是文档中对用法的描述太少了,也没给出API调用的示例,还是不知道怎么使用啊。这个问题在开源库中的确也是普遍存在的。

介绍个技巧,通常优秀的开源库都会很重视测试,作者可能在文档中没有针对每一个API接口的调用方式进行说明,但通常会针对各个接口编写较为完整的测试代码。我们通过阅读测试代码,就可以充分了解API接口的使用方法了,这也比直接阅读文档有效率得多。

Read More …

最后,如果感觉上面给的示例还不够,还想看看在实际项目中如何远程管理Jenkins,那么可以关注我最近在做的一个开源项目。

先看下整体的系统架构图。

DroidTestbed DroidMeter

整个系统实现的功能是Android App的性能持续集成测试平台,主要由DroidTestbedDroidMeter两部分组成。

其中,DroidTestbed部分采用Ruby on Rails编写,核心角色为测试任务管理,可实现测试资源(测试用例、测试设备等)配置,根据代码提交自动触发执行测试任务、测试设备自动化调度、测试任务手动下发,测试结果报表查看等。DroidMeter负责具体的性能测试执行,采用Python编写,可实现控制Android设备执行测试场景,采集性能测试数据,包括内存、启动时间、帧率、包大小、网速、流量等等。

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