一、为什么要自建Git平台？

在GitHub/GitLab官方托管代码存在隐私风险？企业需要私有化部署？或是想体验完全掌控代码仓库的快感？自建Git平台能为你带来：

• 100%数据自主控制权

• 定制化权限管理体系

• 无限制的私有仓库数量

• 与内部系统深度集成能力

二、三大主流开源方案对比

1. Gitea（推荐首选）

• 轻量级（Go语言开发）

• 内存占用<100MB

• 功能齐全的Web界面

• 支持SSH/HTTP协议

2. GitLab

• 企业级功能完善

• 持续集成流水线

• 需要4GB+内存

• 部署相对复杂

3. Gogs

• 极简主义设计

• 低资源消耗

• 插件生态较弱

本文选择的是：DevStar Studio

这是一个Gitea 发行版，在Git代码仓库托管的基础上提供了开发环境DevEnv执行引擎，与VS Code插件或自定义IDE深度融合，形成灵活适配基础软件工具的生态平台，从而为开发者用户提供智能（代码大模型AI+）、安全（完全云原生）、一站式开箱即用的CI/CD全生命周期研发平台。

搭建步骤参考如下：

mengning/DevStar: DevStar Studio

成功后如下：

这样我们就收获了一个自己的git代码托管平台。

如何使用git？

在网页中新建仓库，可以选择模板，用模板创建好后如下：

以idea为例，打开项目后，选择git，弹出如下窗口，填入url：

随后点击克隆，即可完成仓库克隆。

随后在idea种就可以进行代码开发，需要更新仓库代码只需要：

idea等常见的IDE往往都提供了完整的git操作，只需要连接到仓库，就能很方便的实现版本控制。

如果要使用git命令？

以一个python项目为例

一、创建Git仓库

1. 初始化本地仓库

mkdir my_python_project && cd my_python_project
git init

![初始化仓库截图：显示 Initialized empty Git repository 提示]

2. 创建基础文件

# 创建 main.py
echo "print('Hello Git!')" > main.py

# 创建README
echo "# My Python Project" > README.md

---

二、首次提交代码

1. 添加文件到暂存区

git add main.py README.md

2. 查看状态确认

git status

3. 执行首次提交

git commit -m "Initial commit: basic project structure"

---

三、分支开发流程

1. 创建功能分支

git checkout -b feature/add-logging

2. 开发新功能

# 修改 main.py 添加日志功能
import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

def main():
    logger.info("程序启动")
    print("Hello Git!")

if __name__ == "__main__":
    main()

3. 提交到功能分支

git add main.py
git commit -m "feat: add logging support"

---

四、合并代码到主分支

1. 切换回主分支

git checkout main

2. 合并功能分支

git merge feature/add-logging

3. 查看合并结果

git log --graph --oneline

---

五、处理合并冲突（模拟场景）

1. 在两个分支修改同一文件

# 主分支修改
git checkout main
sed -i 's/Hello Git!/Hello Git World!/' main.py
git commit -am "修改问候语"

# 功能分支修改
git checkout feature/add-logging 
sed -i 's/Hello Git!/Hello Git Universe!/' main.py
git commit -am "调整输出内容"

2. 尝试合并触发冲突

git checkout main
git merge feature/add-logging

3. 手动解决冲突

# 修改后的 main.py 内容
print('Hello Git World!')  # 保留主分支修改

4. 标记冲突已解决

git add main.py
git commit -m "解决问候语冲突"

---

六、代码审查（通过Pull Request）

1. 推送到远程仓库

git remote add origin http://your-git-server/user/repo.git
git push -u origin main

2. 创建Pull Request

# 在Git平台（Gitea/GitLab）操作：
1. 选择 feature/add-logging 分支
2. 点击 "New Pull Request"
3. 添加审查者

---

七、发布正式版本

1. 创建版本标签

git tag -a v1.0.0 -m "正式发布版本"

2. 推送标签到远程

git push origin --tags

3. 查看版本历史

git tag -n

完整操作流程图解

[本地开发] --> [创建分支] --> [多次提交] --> [发起PR] 
    ↓                       ↑
[解决冲突] <-- [代码审查] <-- [合并到主分支]
    ↓
[打标签发布] --> [推送远程]

---

CI/CD流水线

CI/CD 是 持续集成（Continuous Integration） 和 持续交付/部署（Continuous Delivery/Deployment） 的缩写。CI/CD 流水线是一种自动化流程，用于自动完成 代码构建 → 测试 → 发布 → 部署 的全过程。

CI/CD 流水线一般包含以下几个阶段：

1. 源码拉取（Source）

• 从代码仓库（如 GitHub、Gitee、GitLab）拉取最新提交代码

• 可以设置为在 push、PR、tag 时触发

2. 编译构建（Build）

• 对代码进行构建，例如：

  • Java 用 Maven/Gradle 编译打包 .jar/.war

  • Node 用 npm build

  • 前端项目生成静态资源

3. 自动测试（Test）

• 自动化测试阶段执行：

  • 单元测试（JUnit、pytest 等）

  • 集成测试

  • 静态代码扫描（如 SonarQube）

4. 发布/打包（Package）

• 打包构建产物（artifact），如：

  • 上传到制品仓库（如 Nexus、Artifactory）

  • 打包成 Docker 镜像上传到镜像仓库

5. 部署（Deploy）

• 将应用部署到目标环境，如：

  • 测试服务器

  • 生产环境

  • Kubernetes 集群

  • 通过 Docker 容器运行

这里我们以一个Springboot的项目为例：

 

.
├── .gitea/
│   └── workflows/
│       └── ci.yaml     ← 你要添加的CI脚本
├── src/
├── pom.xml             ← Maven项目
...

这里提供一个我项目的yaml：

name: springboot-hzq-rpc CI/CD Pipeline

on:
  push:
    branches:
      - main
  pull_request:
    branches:
      - main

jobs:
  build-and-deploy:
    runs-on: ubuntu-latest

    steps:
      - name: 🔍 Checkout source code
        uses: https://gitea.com/actions/checkout@v4

      - name: ☕ Set up JDK 17
        uses: actions/setup-java@v3
        with:
          java-version: '17'
          distribution: 'temurin'

      - name: 🛠️ Build with Maven and Run Tests
        run: mvn clean package -DskipTests=false

      - name: 📦 Build Docker image
        run: |
          docker build -t ${{ vars.DOCKER_REGISTRY_ADDRESS }}/${{ vars.DOCKER_REPOSITORY_ARTIFACT }}:latest .
          docker tag ${{ vars.DOCKER_REGISTRY_ADDRESS }}/${{ vars.DOCKER_REPOSITORY_ARTIFACT }}:latest ${{ vars.DOCKER_REGISTRY_ADDRESS }}/${{ vars.DOCKER_REPOSITORY_ARTIFACT }}:main-${{ gitea.sha }}

      - name: 🔐 Docker Login & Push
        run: |
          echo "${{ secrets.DOCKER_REGISTRY_PASSWORD }}" | docker login -u ${{ secrets.DOCKER_REGISTRY_USERNAME }} ${{ vars.DOCKER_REGISTRY_ADDRESS }} --password-stdin
          docker push ${{ vars.DOCKER_REGISTRY_ADDRESS }}/${{ vars.DOCKER_REPOSITORY_ARTIFACT }}:latest
          docker push ${{ vars.DOCKER_REGISTRY_ADDRESS }}/${{ vars.DOCKER_REPOSITORY_ARTIFACT }}:main-${{ gitea.sha }}

      - name: 🚀 Deploy to server via SSH
        run: |
          ssh -o StrictHostKeyChecking=no ${{ secrets.SERVER_USER }}@${{ secrets.SERVER_HOST }} <<EOF
            docker pull ${{ vars.DOCKER_REGISTRY_ADDRESS }}/${{ vars.DOCKER_REPOSITORY_ARTIFACT }}:latest
            docker stop hzq-rpc || true && docker rm hzq-rpc || true
            docker run -d --name hzq-rpc -p 8080:8080 ${{ vars.DOCKER_REGISTRY_ADDRESS }}/${{ vars.DOCKER_REPOSITORY_ARTIFACT }}:latest
          EOF

这样实现项目的自动构建、自动化测试、自动化部署等功能，通过提交代码合并pr的方式触发CI/CD脚本执行

以自动化测试为例，我在项目中有相应的JUnit单元测试：

import org.junit.jupiter.api.Test;
import static org.junit.jupiter.api.Assertions.*;

public class RpcCoreTest {

    @Test
    public void testServiceDiscovery() {
        RpcRegistry registry = new ZookeeperRegistry();
        String url = registry.lookup("com.example.UserService");
        assertNotNull(url);
    }
}

在自动化测试中，便会执行相应的测试类

流程：

代码提交 -> CI 触发 -> 执行 mvn package -> 自动运行测试类 -> 通过则继续部署，失败则终止

如果测试失败了怎么办？

• Gitea CI 会自动标记该 Job 为 failed

• 日志中会有详细的测试失败原因（断言失败、异常、返回值不符合预期等）

• 这样你可以在代码合并前及时修复 Bug

自动化部署： 

使用 SSH + Docker 在远程服务器自动部署

实现思路

CI 脚本中执行以下操作：

1. 登录部署服务器（SSH）

2. 拉取最新镜像（Docker）

3. 停掉旧容器（如果存在）

4. 启动新容器（使用新镜像）

当然你也可以部署在部署在 K8s 集群上。