前面我们创建的两个任务 test 和 build-and-push 都已经完成了，我们还可以创建一个流水线来将这两个任务组织起来，形成一个流水线，这里就是我们要使用的 Pipeline 这个 CRD 对象。
创建流水线
比如我们这里的流水线流程为先运行 test 任务，如果通过了再执行后面的 build-and-push 这个任务，那么我们可以创建一个名为 test-pipeline.yaml 的资源对象，内容如下所示：
# test-pipeline.yaml apiVersion: tekton.dev/v1beta1 kind: Pipeline metadata: name: test-pipeline spec: resources: # 为 Tasks 提供输入和输出资源声明 - name: demo-git type: git - name: harbor-image type: image tasks: # 添加task到流水线中 # 运行应用测试 - name: test taskRef: name: test resources: inputs: - name: repo # Task 输入名称 resource: demo-git # Pipeline 资源名称 # 构建并推送 Docker 镜像 - name: build-and-push taskRef: name: build-and-push runAfter: - test # 测试任务执行之后 resources: inputs: - name: repo # 指定输入的git仓库资源 resource: demo-git outputs: # 指定输出的镜像资源 - name: builtImage resource: harbor-image
首先我们需要定义流水线需要哪些资源，可以是输入或者输出的资源，在这里我们只有一个输入，那就是命名为 repo 的应用程序源码的 GitHub 仓库。接下来定义任务，每个任务都通过 taskRef 进行引用，并传递任务需要的输入参数。
同样直接创建这个资源对象即可：
$ kubectl apply -f test-pipeline.yaml pipeline.tekton.dev/test-pipeline created
前面我们提到过和通过创建 TaskRun 去触发 Task 任务类似，我们可以通过创建一个 PipelineRun 对象来运行流水线。这里我们创建一个名为 test-pipelinerun.yaml 的 PipelineRun 对象来运行流水线，文件内容如下所示：
apiVersion: tekton.dev/v1beta1 kind: PipelineRun metadata: name: test-pipelinerun spec: serviceAccountName: build-sa pipelineRef: name: test-pipeline resources: - name: demo-git # 指定输入的git仓库资源 resourceRef: name: demo-git - name: harbor-image # 指定输出的镜像资源 resourceRef: name: harbor-image
定义方式和 TaskRun 几乎一样，通过 serviceAccountName 属性指定 ServiceAccount 对象，pipelineRef 关联流水线对象。同样直接创建这个资源，创建后就会触发我们的流水线任务了：
$ kubectl apply -f test-pipelinerun.yaml pipelinerun.tekton.dev/test-pipelinerun created $ github kubectl get pods | grep test-pipelinerun test-pipelinerun-build-and-push-62g65-pod-6jqqf 0/4 Init:1/2 0 3s test-pipelinerun-test-c4r9m-pod-j7jjd 0/2 Completed 0 12s $ tkn pipelinerun describe test-pipelinerun Name: test-pipelinerun Namespace: default Pipeline Ref: test-pipeline Service Account: build-sa Timeout: 1h0m0s Labels: tekton.dev/pipeline=test-pipeline
