jenkins拉取harbor镜像
时间: 2023-08-24 22:08:02 浏览: 184
可以通过Jenkins中的插件来拉取Harbor镜像。首先,在Jenkins的管理页面中,进入“插件管理”并安装“Docker plugin”插件。
然后,在Jenkins的构建任务中,添加一个“Execute shell”步骤,并在其中输入以下命令:
```
docker login -u <用户名> -p <密码> <Harbor仓库地址>
docker pull <Harbor仓库地址>/<镜像名称>:<版本号>
```
其中,需要将`<用户名>`、`<密码>`和`<Harbor仓库地址>`替换为实际的值,以及将`<镜像名称>`和`<版本号>`替换为要拉取的镜像的信息。
注意,这里的密码是Harbor仓库的访问密码,而不是Jenkins的登录密码。如果需要在Jenkins中安全地存储密码,可以使用“Credentials Binding”插件。
相关问题
jenkinsbuild docker镜像上传至仓库
### 将 Jenkins 构建的 Docker 镜像推送到 Docker 仓库
#### 准备工作
为了成功将构建好的 Docker 镜像推送到 Docker 仓库,需确保已安装必要的工具和插件,并配置好相应的环境变量。
- 安装 Docker 和 Maven 插件于 Jenkins 中。
- 获取目标 Harbor 或其他 Docker Registry 的访问凭证[^1]。
#### 创建 Jenkins Pipeline 脚本
编写 Groovy 脚本来定义 CI/CD 流程中的各个阶段。下面是一个简单的例子:
```groovy
pipeline {
agent any
environment {
DOCKER_REGISTRY = 'your.harbor.domain'
IMAGE_NAME = "spring-boot-app"
TAG = "${env.BUILD_NUMBER}"
CREDENTIALS_ID = 'harbor-credentials-id' // 在 Jenkins 中预先设置好的凭据 ID
}
stages {
stage('Checkout') {
steps {
git branch: 'main', url: 'https://gitlab.com/user/repo.git'
}
}
stage('Build with Maven') {
steps {
sh 'mvn clean package -DskipTests=true'
}
}
stage('Build Docker Image') {
steps {
script {
docker.build("${DOCKER_REGISTRY}/${IMAGE_NAME}:${TAG}")
}
}
}
stage('Push to Docker Repository') {
steps {
script {
docker.withRegistry("http://${DOCKER_REGISTRY}", "${CREDENTIALS_ID}") {
docker.image("${DOCKER_REGISTRY}/${IMAGE_NAME}:${TAG}").push()
}
}
}
}
stage('Tag as latest and push again'){
when{
expression{ return env.TAG ==~ /[0-9]+$/ && !params.SKIP_LATEST_TAG}
}
steps{
script{
def img = docker.image("${DOCKER_REGISTRY}/${IMAGE_NAME}:${TAG}")
img.push('latest')
}
}
}
}
}
```
此脚本涵盖了从源码检出、编译打包 Spring Boot 应用程序直到最终推送带有版本标签以及 `latest` 标签的 Docker 镜像到指定的私有库整个过程[^2]。
#### 启动容器并拉取镜像到本地运行
一旦镜像被成功推送到了远程仓库,在任何支持 Docker 的环境中都可以轻松地将其下载下来并启动服务实例:
```bash
docker pull your.harbor.domain/spring-boot-app:<tag>
docker run -d --name my-springboot-service -p 8080:8080 your.harbor.domain/spring-boot-app:<tag>
```
上述命令会先获取最新版的应用镜像再以后台模式启动它,并映射主机端口 8080 到容器内的相同端口号以便外部可以正常访问应用提供的 HTTP API 接口[^3]。
如何结合Docker、Jenkins、Harbor和GitLab实现控制点成像下的像差系数求解流程自动化?
在摄像测量领域,控制点成像技术通过建立像差系数的数学模型来校准摄像机参数,是保证测量精度的关键步骤。实现这一过程的自动化可以大幅提高工作效率,并减少人为错误。推荐您参考《控制点成像下的像差系数求解方法:Docker+Jenkins+Harbor+GitLab实践》一书,该书详细介绍了如何通过构建一个高效的开发和部署流程,实现控制点成像求解像差系数的自动化操作。
参考资源链接:[控制点成像下的像差系数求解方法:Docker+Jenkins+Harbor+GitLab实践](https://wenku.csdn.net/doc/2nkuuci08w?spm=1055.2569.3001.10343)
首先,使用GitLab作为版本控制工具,可以有效地管理代码的版本,便于团队协作。在GitLab中创建一个项目,并将求解像差系数所需的代码库纳入管理。
其次,利用Docker容器化技术,可以创建一个统一的运行环境,确保开发、测试和生产环境中软件运行的一致性。编写Dockerfile并构建出相应的容器镜像,其中包含所有必要的软件依赖和运行环境配置。
接下来,使用Jenkins作为持续集成/持续部署(CI/CD)的工具,可以自动化测试和部署过程。在Jenkins中创建一个任务,配置其从GitLab拉取代码,运行Docker容器进行代码编译和测试,并在测试通过后自动部署到Harbor(一个容器镜像仓库)。
最后,Harbor作为私有容器镜像仓库,可以存储和管理Docker镜像,确保项目中使用的镜像都是安全和可追溯的。通过配置好Jenkins与Harbor的集成,可以实现从构建到部署的整个流程自动化。
综合上述步骤,您可以建立一个完整的自动化流程,从版本控制到部署,每一步都被有效地管理和监控,保证了控制点成像求解像差系数过程的准确性和效率。为了进一步深入了解和掌握相关技术细节,建议深入学习《控制点成像下的像差系数求解方法:Docker+Jenkins+Harbor+GitLab实践》中的内容。
参考资源链接:[控制点成像下的像差系数求解方法:Docker+Jenkins+Harbor+GitLab实践](https://wenku.csdn.net/doc/2nkuuci08w?spm=1055.2569.3001.10343)
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