极狐GitLab CI/CD 变量黑魔法之自定义变量

极狐GitLab CI/CD 变量是指一系列的环境变量，用来帮助我们控制 CI/CD Job 或 Pipeline 的行为，存储一些可以复用的信息，避免在 .gitlab-ci.yml 中形成硬编码。

极狐GitLab CI/CD 变量分为预定义变量(predefined CI/CD variables) 和 自定义变量(custom variable)?两部分。今天我们来学习自定义变量这部分。

自定义变量

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自定义变量，顾名思义就是需要用户自己定义，先定义，后使用的环境变量。

自定义环境变量有三个级别：

• 极狐GitLab 实例级别（这个需要有管理员权限才能使用）

• 群组（Group）级别

• 仓库（Project）级别

不同级别的环境变量限制了其使用生效范围，实例级别的环境变量对整个实例下面的所有仓库都有效，群组级别的对整个群组下面的仓库有效，仓库级别的只对此仓库有效。常用的是群组级别和仓库级别的。下面分别介绍并进行演示。

群组（Group）级别

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首先，创建一个群组（Group）级别的环境变量：Group --> Settings --> CI/CD --> Variables --> Add variable，写入对应的 key 和 value 即可，如下图

上述操作创建了一个 key 为 GROUP_VARS，value 为 JiHu-GitLab 的群组（Group）级别的环境变量。

在当前群组（Group）的任意一个仓库（Project）下面用极狐GitLab CI 功能测试一下，将下述内容写入 .gitlab-ci.yml 文件

image: busybox:latest

stages:          
  - test

build:
  stage: test
  script:
    - echo "Group Variable is GROUP_VARS and value is $GROUP_VARS"

触发 CI/CD Pipeline 之后，查看构建结果

可以看到 GROUP_VARS 在群组（Group）的 CI/CD 环境变量中定义了，所以会输出正常的值，如果环境变量没有定义，会出现什么结果呢？

将下述内容写入 .gitlab-ci.yml 文件

image: busybox:latest

stages:          
  - test

build:
  stage: test
  script:
    - echo "Group Variable is GROUP_VARS and value is $GROUP_VARS"
    - echo "Group Variable is NON_GROUP_VARS and value is $NON_GROUP_VARS"

其中 GROUP_VARS 是提前定义了的环境变量，而 NON_GROUP_VARS 是没有经过定义的环境变量。

触发 CI/CD Pipeline 之后，查看构建结果

可以看到 NON_GROUP_VARS 没有提前定义，而且也不是预定义变量，所以值为空。

上述 Demo 是在定义群组（Group）环境变量的群组（Group）内的任意仓库中实现的.说明群组（Group）级别的自定义环境变量对当前群组下面的所有仓库（Project）均有效。

仓库（Project）级别

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仓库（Project）级别的环境变量有三种创建方式

• 通过仓库（Project）内的 .gitlab-ci.yml 文件

• 通过仓库（Project）的 Settings，这个和群组（Group）的创建类似

• 通过 API 来创建

下面分别展示三种情况下的自定义环境变量的定义和使用。

使用 .gitlab-ci.yml 创建

在 .gitlab-ci.yml 文件中使用自定义变量，需要通过关键字?variables?先定义环境变量。variables 关键字可以出现在 .gitlab-ci.yml 文件内容的最顶端，这种情况下，自定义变量对当前整个 Pipeline 全局有效，也即意味着所有 Stage，Job 均可以使用；variables 关键字也可以出现在单个 Job 中，此时，自定义环境变量只对当前 Job 有效。测试如下：

variables:
  PROJECT_TEST_VAR: "project_global_var"

image: busybox:latest

stages:          
  - test
  - test1

job:
  stage: test
  variables:
    JOB_TEST_VAR: "job_test_var"
  script:
    - echo "Global Project Variable is PROJECT_TEST_VAR and value is $PROJECT_TEST_VAR"
    - echo "Job Variable is JOB_TEST_VAR and value is $JOB_TEST_VAR"

job1:
  stage: test
  script:
    - echo "Global Project Variable is PROJECT_TEST_VAR and value is $PROJECT_TEST_VAR"
    - echo "Job Variable is JOB_TEST_VAR and value is $JOB_TEST_VAR"

上述代码定义了一个全局的自定义环境变量：PROJECT_TEST_VAR，值为 project_global_var；定义了一个 Job 级别的环境变量：JOB_TEST_VAR，值为 job_test_var。job 的输出如下

可以看到：全局环境变量 PROJECT_TEST_VAR 在 job 中可见可用；job 级别的环境变量 JOB_TEST_VAR 仅在 job 中可见可用，因为是在 job 中定义的。

job1 的输出如下

可以看到：全局环境变量 PROJECT_TEST_VAR 在 job1 中可见可用，job 级别的环境变量 JOB_TEST_VAR 在 job1 中不可见不可用，因为是在 job 中定义的，生效范围仅仅是 job 级别的。

结论：全局的环境变量对于所有 job 可见可用，但是 job 级别的环境变量只对当前 job 可用可见，在其他 job 是不可见不可用的。

通过仓库的 Settings 创建

这一点和前面群组（Group）的使用一样，先创建变量：Project --> Settings --> CI/CD --> Variables --> Add Variable，添加 key 为 PROJECT_VARS，value 为 JiHu-GitLab-Project 的环境变量。使用下述代码进行测试：

image: busybox:latest

stages:          
  - test

job:
  stage: test
  variables:
    JOB_TEST_VAR: "job_test_var"
  script:
    - echo "Project Variable is PROJECT_VARS and value is $PROJECT_VARS"

job1:
  stage: test
  script:
    - echo "Project Variable is PROJECT_VARS and value is $PROJECT_VARS"

查看构建结果

可以看到两个 job 的输出结果是一样。

结论：通过仓库（Project） Settings 创建的环境变量对当前仓库（Project）中所有 Pipeline 所包含的 job 均可见可用。

通过 API 创建

极狐GitLab 提供丰富的 API 用来对环境变量的增、删、改、查进行操作。创建变量的 API 方法如下：

curl --request POST --header "PRIVATE-TOKEN: <your_access_token>" \
     "https://gitlab.cn/api/v4/projects/1/variables" --form "key=NEW_VARIABLE" --form "value=new value"

指定极狐GitLab token 及极狐GitLab 地址：https://gitlab.cn，然后将需要创建的变量以 --form 的形式传入，执行上述命令后，得到如下返回信息

{
  "variable_type":"env_var",
  "key":"xiaomage",
  "value":"Evangelist",
  "protected":false,
  "masked":false,
  "environment_scope":"*"
}

上述信息表明 key 为 xiaomage，value 为 Evangelist 的变量已经创建成功。可以用下面的 API 继续查看当前仓库（Project）里面的现有环境变量

[
  {
    "variable_type":"env_var",
    "key":"PROJECT_VARS",
    "value":"JiHu-GitLab-Project",
    "protected":false,
    "masked":false,
    "environment_scope":"*"
  },
  {
    "variable_type":"env_var",
    "key":"xiaomage",
    "value":"Evangelist",
    "protected":false,
    "masked":false,
    "environment_scope":"*"
  }
]

可以看到当前仓库（Project）有两个变量 PROJECT_VARS、xiaomage。其中 PROJECT_VARS 是通过仓库（Project）Settings 创建的。而 xiaomage 就是用上述 API 创建的。

在仓库（Project）的 CI/CD Variables 下面也可以看到名为 xiaomage 的变量。

大招时刻

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相信大家也看到了，极狐GitLab 的环境变量定义手段非常丰富，当然使用也就非常灵活了。下面讲几种大家关心而且常用的环境变量使用小魔法。

变量的覆盖（Override）

自定义的变量是可以在 Pipeline 运行的时候被覆盖的，诸如上述名为 xiaomage，值为 Evangelist 的环境变量。可以在手动运行 Pipeline 的时候覆盖其原来的值。

方法为：Project --> Pipelines --> Run Pipeline，在出现的界面中，修改环境变量的值

然后点击 Run Pipeline，查看构建结果

可以看到值已经从 Evangelist 变成了 JiHu-Evangelist 了 。

变量的遮掩（Mask）

经过遮掩（Mask）的变量，其值在 Pipeline logs 中是不会显示的，这种方法对于将敏感信息存储为环境变量的场景比较常用。如果敏感信息在 Pipeline log 中输出，很容易造成敏感信息的泄漏。

遮掩（Mask）一个变量的方法很简单：仓库（Project） --> CI/CD --> Variables --> Add variable，在出现的选项中勾选 Mask variable

在 Pipeline 的构建 log 中，可以看到值显示 MASKED，而不是真实的值。

变量的传递

DevOps Pipeline 中经常遇到的一个问题就是，变量在不同 Job 间的传递。其实上面极狐GitLab CI/CD 变量的不同定义方法就能满足变量在不同 Job 间的使用。但是极狐GitLab 还有一种能够完成环境变量在不同 Job 间的传递。使用方法如下：

• 在前面的 Job 中，将环境变量存储在 .env 文件中

• 用?artifacts:reports:dotenv?关键字将 .env 文件标记为制品

• 在后续的 Job 中使用关键字?dependencies 或 needs?来使用传递过来的环境变量。

测试代码如下

image: busybox:latest

stages:          
  - build
  - deploy

build:
  stage: build
  script:
    - echo "NAME=xiaomage" >> build.env
    - echo "TITLE=JiHu-Evangelist" >> build.env
  artifacts:
    reports:
      dotenv: build.env

deploy:
  stage: deploy
  script:
    - echo "$NAME"  
    - echo "$TITLE"  
  dependencies:

可以查看构建结果

当然，也可以用使用?needs?关键字来完成变量的传递

image: busybox:latest

stages:          
  - build
  - deploy

build:
  stage: build
  script:
    - echo "NAME=xiaomage" >> build.env
    - echo "TITLE=JiHu-Evangelist" >> build.env
  artifacts:
    reports:
      dotenv: build.env

deploy:
  stage: deploy
  script:
    - echo "$NAME"  
    - echo "$TITLE"  
  needs:
    - job: build
      artifacts: true

构建结果是一样的

写在最后

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极狐GitLab CI/CD 中对于环境变量的定义、使用都是非常灵活的，功能非常强大，而且每个迭代的版本都有新功能推出。能满足多种场景下的 CI/CD Pipeline 构建。欢迎大家体验、使用！