2019-12-21老师，jenkins x的流水线编排yaml文件中所指定pipeline任务是像drone那样以did的方式工作，还是像传统jenkins那样重度依赖插件呢？听老师讲后，咋眼一看感觉jenkins x的学习成本不低呢。drone的话基本花一两天时间就能把它摸透。老师能否针对当前的主流流水线开源工具梳理对比一下，以便小伙伴们能够针对自身环境特点做出适合自身的选择呢？｡◕‿◕｡作者回复: 呵呵，这部分内容已经在期末总结中补充上了，有时间的话可以回来看看哈！
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2020-01-21我们使用了gitlab自带的CI工具，编写了.gitlab-ci.yml。
目前有一个问题请教：
我们一个project下有5个以上的服务项目（java），有些相互关联，每次编译,打镜像需要全部执行一次，花费的时间也很长。怎么才能分开呢。作者回复: 你好，既然是独立的微服务项目，是否可以并行编译打包呢，我们是采用了分级流水线的模式，也就是组件（服务）级别和系统级别，组件级别只打包对应的组件，如果有依赖会自动触发依赖组价的打包，当然这里会做自动检查，如果没有代码变更则跳过这个过程，系统级别做整体的集成测试，每个部分都可以独立运行，你们也可以考虑一下是否可行。
2019-12-30就工具来说，不管黑猫白猫，能捉老鼠的就是好猫😀
2019-12-25感觉用drone这种，支持docker插件的模式，就非常容易灵活扩展，学习成本也不高，但是目前drone也确实存着很多不完善的地方。本质上CI/CD都差不多，就是配置流水线，写pipeline，看哪个ci工具好写，用起来没啥bug，可以自己简单扩展。就基本符合要求的。作者回复: 呵呵，看来最近drone大有流行的趋势，已经不止一个人跟我提过这个工具了，有时间研究一下，也欢迎你可以总结一篇文章，共建专栏内容哈！
其实吧，工具也没那么重要，前两天还跟一个朋友聊起来，你说云容器时代了，是不是监控都要用Prometheus了，zabbix已经过时了呢？这还真不一定，有的公司用zabbix监控容器就做的好好的，所以啊，大家都知道Jenkins，Gitlab，Sonar，但是真的能用好，解决研发问题的就是另外一码事啦。
2019-12-24石老师，您好，由jenkins到X的迁移有什么推荐的参考实践吗？作者回复: 你好，我个人的建议是，对于Jenkins X项目还没有到直接迁移生产使用的成熟度，除非你想做第一批吃螃蟹的人，但是这个项目中的很多工具，理念是可以整合到自建平台里面的，我们也是这样做的。
之所以不推荐直接迁移，是因为Jenkins X项目要解决的问题非常明确，场景比较单一，比如强制要求Kubernetes，要求GitOps等等，这跟公司目前的流程和习惯可能会存在冲突，还没法做到灵活配置的地步哈。
2019-12-22我们写java单元测试时候都是需要注册到主测试类，这样每个人都改主测试类，提交不拼频繁，容易冲突，有没有好的团队写单元测试，避免冲突的方法？ 2
2019-12-21老师, 您好!
我之前一直没使用过持续集成平台.
也没有任何java的基础.
今年项目组在选型时最终选用了熟悉的Go语言开发的Drone.
在目前这个小规模的项目中,使用还是蛮方便的,只需要添加一个.drone.yml配置文件.
整个Drone平台的部署也非常简单,就启动两个docker镜像即可.
老师, 您说有必要自己再折腾一下Jenkins X,开开眼界么?展开作者回复: 你好，我的建议还是有必要看下的，就像你说的Drone解决一些轻量级的CI/CD是足够用了，这是好事，也是坏事，因为屏蔽了很多实现的细节，后面也只能使用这个工具了。而Jenkins X不仅是几个工具，而是一组工具的集合，并且最重要的是他整体的设计思路，包括CI/CD跟PR，ChatOps，GitOps，晋级等等的结合，还有云原生流水线的一些实践，都是基于Kubernetes底层实现来封装的，我觉得如果够用就好，那不需要研究这么复杂的Jenkins X，但是如果未来有自己设计改造平台的可能，多了解点并没有什么坏处哈！
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2019-12-21老师可以简单说下Kubernetes对cpu、内存、硬盘等硬件资源的管理和调度原理吗？作者回复: 这个话题比较专业，我给你推荐一篇文章参考：https://www.cnblogs.com/sunsky303/p/11544540.html
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2019-12-21东西不错：云生态的一个不错的解决方式，有机会去尝试一下，业务和框架足够了解之后；云框架的SVN😀