标签：Web 编译 DevOps azure go 流水线 Azure gin 我们
前几篇文章中，我们分别实现通过azure来部署.NET和Springboot的应用，今天我们来研究一下如何部署一套Go的Web应用上去。
文章配套视频专栏：
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视频正在努力更新。
首先我们要先创建一个go的web项目，我这里使用的是go这边比较知名的一个web框架：gin
首先我们使用goland创建一个go的基础项目，然后在项目目录下执行命令：
$ go get -u github.com/gin-gonic/gin
引入gin的依赖。
引入依赖之后，我们在main方法中创建一个用来接受http请求的action，并且绑定一个路由。
r := gin.Default()
r.GET("/hello", func(context *gin.Context) {
context.JSON(200, gin.H{
"message": "hello world",
})
})
然后我们启动一下项目看一下socket的监听是否正确。
可以看到我们刚才绑定的路由已经在8080端口开始监听了，访问一下路由地址只要能正常返回一个简单的go的应用就创建成功了。
然后按照老规矩，我们还是首先得先把我们的代码上传到azure的仓库里去。
同步代码到仓库的过程，我们就不再赘述了，之前的时候已经写过很多次，这里我贴一下地址，需要的同学自行参考
Azure DevOps (一) 托管自己的Git仓库
Azure DevOps (十一) 通过Azure Devops部署一个.NET Core WebAPI
把代码同步到azure的代码仓库之后，接下来我们开始创建我们的编译流水线
老规矩，如果你的默认分支不是azure自带的main，那你需要在分支中创建一个空的yml文件，用于存放azure的流水线脚本。
当然，你也可以通过azure自动生成。
创建好之后，我们开始在里面添加我们想要的步骤，首先我们要通过 go build 命令进行go的编译，然后通过制品上传把编译好的可执行文件上传到仓库去
go的编译结果是直接可以运行的可执行文件，不需要再装sdk之类的东西，所以我们在编译的时候要选择编译环境是linux和一会要部署的环境保持一致。
在任务栏中搜索go，然后选怎go编译
然后编译过程选择go build，执行目录和go mod保持一致就可以，在我们的项目根目录下。
然后我们把编译好的可执行文件上传到制品仓库：
最后的全量脚本代码如下：
# Starter pipeline
# Start with a minimal pipeline that you can customize to build and deploy your code.
# Add steps that build, run tests, deploy, and more:
# https://aka.ms/yaml
trigger:
- main
pool:
vmImage: ubuntu-latest
steps:
- script: echo Hello, world!
displayName: 'Run a one-line script'
- script: |
echo Add other tasks to build, test, and deploy your project.
echo See https://aka.ms/yaml
displayName: 'Run a multi-line script'
- task: Go@0
inputs:
command: 'build'
- script:
pwd;
ls;
mkdir target;
cp go_azure_app target;
- task: PublishBuildArtifacts@1
inputs:
PathtoPublish: '/home/vsts/work/1/s/target'
ArtifactName: 'drop'
publishLocation: 'Container'
接下来我们需要创建部署流水线，go的部署流水线非常简单，我们只需要把编译好的制品直接传到服务器上就行了，也不需要装运行环境，
然后我们写一个简答的守护进程用来维护一下服务的状态即可。
创建一下部署流水线，挂载好我们编译流水线的结果，然后添加一个SFTP的上传任务和一个SSH的远程命令执行
这里我们有一点需要注意的是，go的可执行文件需要授予可执行权限，不然无法直接启动。
创建好之后，我们运行一下我们的流水线，并且访问我们的端口，成功得到响应结果。
到这里用azure部署go的 web应用就成功了，可能在过程上感觉相比之前简单了许多，那是因为经过前面十几篇文章的积累，很多细枝末节的东西我们都已经踩过来了。
到这篇文章为止，部署的操作我们也算研究的差不多了，接下来我们开始研究通过azure的流水线去玩一下更花的操作。
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