Деплой docker swarm из Gitlab CI

Ранее мы рассматривали деплой бинарного файла программы через SSH на сервер

Сейчас мы рассмотрим как реализовать деплой Docker контейнера из Gitlab CI.

Плюсы Docker

При использовании Docker существует множество плюсов сравнительно с деплоем бинарного файла:

Для запуска/перезапуска в случае падения сервиса не потребуется ПО, кроме утилиты docker. В то время, как для запуска бинарного файла потребуется программы типа systemd или supervisor.
Нет необходимости устанавливать или обновлять на сервере, где запускается docker-контейнер. Все необходимые дополнительные программы могут быть установлены внутрь контейнера нашей программы.
Ограниченный срок жизни контейнера позволяет нам легко менять этот контейнер — добавлять или убирать софт, менять базовую ОС. При этом нам нет необходимости поддерживать старый вариант контейнера - мы меняем процедуру сборки и выкатываем новый контейнер вместо старого.
Упрощенный деплой на сторонний хостинг — множество современных хостингов (AWS, Microsoft Azure, Google Cloud) работают с docker-контейнерами.
В docker существуют механизмы healthcheck для оценивания работоспособности и перезапуска контейнеров; горизонтальное и вертикальное масштабирование; балансирование нагрузки между контейнерами; DNS (сервисы могут обращаться друг к другу по простым, заранее известным именам).

Сборка образа

Ранее мы рассмотрели сборку минимально возможного образа с программой GO. Для сборки образа далее будем использовать данный подход.

Деплой

Будем пользоваться только базовыми возможностями консольной команды docker, намеренно не будем применять никакие оркестраторы вроде kubernetes,nomad; не будем использовать облачные хостинги вроде Google Cloud — все это потребует очень много дополнительных объяснений и будет рассмотрено отдельно.

Docker swarm

Для деплоя будем использовать docker swarm, который входит в базовую функциональность docker.
Swarm позволяет управлять запуском docker-контейнеров на удаленном сервере, на котором заранее была выполнена команда docker swarm init (создание нового swarm) или docker swarm join (подключение к существующему swarm). После выполнения этих команд docker на текущем сервере переходит в swarm-режим.

Для деплоя в docker swarm нам не требуется SSH-доступ на сервер. Команда docker stack deploy позволяет выполнить обновление docker-контейнеров на сервере по конфигурационному файлу в формате docker-compose, так что даже дополнительную утилиту docker-compose устанавливать не требуется.

Также именно при вызове docker stack deploy мы можем указать не только список контейнеров, но также объединить несколько контейнеры в сервисы с масштабированием нагрузки по контейнерам внутри сервиса; можем указать политику обновления контейнеров, те обеспечить production-ready деплой с резервированием и без простоев. Данный способ деплоя является наилучшей альтернативой при использовании лишь утилиты docker.

Подготовка сервера

Необходимо зайти по SSH по сервер, на котором предполагается запуск контейнеров, и перевести docker-сервер в swarm режим:

docker swarm init

Данная команда также выведет токены для подключения других серверов к данному swarm с помощью команды docker swarm join --token xxx Однако, для такой работы нам потребуются другие серверы. Мы же будем работать всего с одним сервером. Мы не будем использовать docker swarm join.

Изменим запуск docker-сервиса таким образом, чтобы сервер был доступен удаленно (не только с localhost). Создадим или изменим файл службы docker для systemd:

sudo -s
mkdir -p /etc/systemd/system/docker.service.d
touch /etc/systemd/system/docker.service.d/startup_options.conf

Содержимое файла:

[Service]
ExecStart=/usr/bin/dockerd -H fd:// -H tcp://0.0.0.0:2376

Перезапустим службу:

systemctl daemon-reload

Теперь Docker-сервис на данном сервере может принимать удаленные подключения.

Подготовка .gitlab-ci.yml

Для деплоя docker стэка на удаленный сервер, работающий в swarm режиме, мы реализовали следующий шаг в .gitlab-ci.yml:

deploy_docker_stage:
  environment:
    name: stage
    url: https://someurl
  image: docker:19.03.1
  services:
    — docker:19.03.1-dind
  stage: deploy
  variables:
    DOCKER_HOST: "tcp://${DOCKER_HOST}:2376"
  before_script:
    — apk add jq
    — docker login -u $USER -p $PASSWORD $DOCKER_REPO
  script:
	- export CONFIG=$(echo $CONFIG1_STAGE | jq -c) && docker stack deploy --with-registry-auth -c ./docker/stage/app.yml app

Переопределяем переменную DOCKER_HOST для того, чтобы команда docker в Gitlab CI взаимодействовала с удаленным сервером, который мы настроили в предыдущем параграфе.

Наш образ хранится в приватном репозитории, для доступа к которому используем docker login. Чтобы наша команда docker stack deploy использовала полученную авторизации в репозитории, указываем параметр --with-registry-auth.

yaml-файл конфигурации ./docker/stage/app.yml, имеет следующий вид:

version: '3.8'
services:
  app:
    image: ${DOCKER_REPO}/${DOCKER_IMAGE}
    environment:
      — CONFIG
    ports:
      — "9091:9091"
      — "8444:8444"
    depends_on:
      — postgres
      — redis
    deploy:
      replicas: 3
      update_config:
        parallelism: 2
		delay: 3s
		order: start-first
		failure_action: rollback
		monitor: 1m
      restart_policy:
		max_attempts: 3
# ... другие контейнеры

docker stack deploy использует переменные окружения для формирования окончательного вида конфигурации. Поэтому в файле используются переменные ${DOCKER_REPO}, ${DOCKER_IMAGE} и CONFIG.

Вся структура deploy в yaml файле указывает на то, как выполняется деплой:

order: start-first отвечает за то, чтобы сначала запустился контейнер новой версии контейнера, а затем уже остановился старый — та самая бесперебойность.
parallelism: 2 определяет сколько пар контейнеров могут быть одновременно обновлены. Чем больше данный параметр, тем больше будет нагрузка на сервер во время деплоя.
monitor: 1m указывает сколько времени после создания контейнера docker-сервис следит за его состоянием, чтобы понять, был ли деплой успешен.
failure_action: rollback определяет что делать с деплоем в случае проблемы и в данном случае выбран откат до предыдущей версии.