ProHoster > Блог > Администрирование > Deploy приложений с помощью Docker Swarm

Deploy приложений с помощью Docker Swarm

Онлайн рекомендательная система видео-контента, над которой мы работаем, является закрытой коммерческой разработкой и технически представляет собой многокомпонентный кластер из собственных и open source компонентов. Целью написания данной статьи является описание внедрения системы кластеризации docker swarm под staging-площадку, не нарушая сложившийся workflow наших процессов в условиях ограниченного времени. Представленное вашему вниманию повествование разделено на две части. Первая часть описывает CI/CD до использования docker swarm, а вторая — процесс его внедрения. Кто не заинтересован в чтении первой части, может смело переходить ко второй.

Часть I

В далеком-далеком году требовалось как можно быстрее настроить процесс CI/CD. Одним из условий было не использовать Docker для деплоя разрабатываемых компонент по нескольким причинам:

  • для более надежной и стабильной работы компонент в Production (т.е. по сути требование не использовать виртуализацию)
  • ведущие разработчики не хотели работать с Docker (странно, но было именно так)
  • по идейным соображениям руководства R&D

Инфраструктура, стек и примерные исходные требования для MVP представлялись такими:

  • 4 сервера Intel® X5650 с Debian (одна более мощная машина полностью под разработку)
  • Разработка собственных кастомных компонент ведется на C++, Python3
  • Основные 3rdparty-используемые средства: Kafka, Clickhouse, Airflow, Redis, Grafana, Postgresql, Mysql, …
  • Pipelines сборки и тестирования компонент отдельно для debug и release

Одним из первых вопросов, который требуется решить на начальной стадии, это каким образом будет производиться разворачивание кастомных компонент в каком-либо окружении (CI/CD).

Сторонние компоненты решили ставить системно и обновлять их системно. Кастомные же приложения, разрабатываемые на C++ или Python, разворачивать можно несколькими способами. Среди них, например: создание системных пакетов, отправка их в репозиторий собранных образов и их последующая установка на серверах. По неизвестной уже причине был выбран другой способ, а именно: с помощью CI компилируются исполняемые файлы приложений, создается виртуальное окружение проекта, устанавливаются py-модули из requirements.txt и все эти артефакты отправляются вместе с конфигами, скриптами и сопутствующим окружением приложений на серверы. Далее осуществляется запуск приложений от виртуального пользователя без прав администратора.

В качестве системы CI/CD был выбран Gitlab-CI. Получившийся pipeline выглядел примерно так:

Deploy приложений с помощью Docker Swarm
Структурно gitlab-ci.yml выглядел следующим образом

---
variables:
  # минимальная версия ЦПУ на серверах, где разворачивается кластер
  CMAKE_CPUTYPE: "westmere"

  DEBIAN: "MYREGISTRY:5000/debian:latest"

before_script:
  - eval $(ssh-agent -s)
  - ssh-add <(echo "$SSH_PRIVATE_KEY")
  - mkdir -p ~/.ssh && echo -e "Host *ntStrictHostKeyChecking nonn" > ~/.ssh/config

stages:
  - build
  - testing
  - deploy

debug.debian:
  stage: build
  image: $DEBIAN
  script:
    - cd builds/release && ./build.sh
    paths:
      - bin/
      - builds/release/bin/
    when: always
release.debian:
  stage: build
  image: $DEBIAN
  script:
    - cd builds/release && ./build.sh
    paths:
      - bin/
      - builds/release/bin/
    when: always

## testing stage
tests.codestyle:
  stage: testing
  image: $DEBIAN
  dependencies:
    - release.debian
  script:
    - /bin/bash run_tests.sh -t codestyle -b "${CI_COMMIT_REF_NAME}_codestyle"
tests.debug.debian:
  stage: testing
  image: $DEBIAN
  dependencies:
    - debug.debian
  script:
    - /bin/bash run_tests.sh -e codestyle/test_pylint.py -b "${CI_COMMIT_REF_NAME}_debian_debug"
  artifacts:
    paths:
      - run_tests/username/
    when: always
    expire_in: 1 week
tests.release.debian:
  stage: testing
  image: $DEBIAN
  dependencies:
    - release.debian
  script:
    - /bin/bash run_tests.sh -e codestyle/test_pylint.py -b "${CI_COMMIT_REF_NAME}_debian_release"
  artifacts:
    paths:
      - run_tests/username/
    when: always
    expire_in: 1 week

## staging stage
deploy_staging:
  stage: deploy
  environment: staging
  image: $DEBIAN
  dependencies:
    - release.debian
  script:
    - cd scripts/deploy/ &&
        python3 createconfig.py -s $CI_ENVIRONMENT_NAME &&
        /bin/bash install_venv.sh -d -r ../../requirements.txt &&
        python3 prepare_init.d.py &&
        python3 deploy.py -s $CI_ENVIRONMENT_NAME
  when: manual

Стоит заметить, что сборка и тестирование производится на своем собственном образе, где уже установлены все необходимые системные пакеты и выполнены другие настройки.

Хотя каждый из этих скриптов в job-ах интересен по-своему, но рассказывать я про них конечно же не буду описание каждого из них займет значительное время и не в этом цель статьи. Обращу лишь внимание, что стадия деплоя состоит из последовательности вызова скриптов:

  1. createconfig.py — создает файл settings.ini с настройками компонент в различном окружении для последующего деплоя (Preproduction, Production, Testing, …)
  2. install_venv.sh — создает виртуальное окружение для py-компонент в определенной директории и копирует его на удаленные серверы
  3. prepare_init.d.py — подготавливает сркипты старта-стопа компонент на основании шаблона
  4. deploy.py — раскладывает и перезапускает новые компоненты

Шло время. Стадию staging заменили preproduction и production. Добавилась поддержка продукта еще на одном дитрибутиве (CentOS). Добавилось еще 5 мощных физических серверов и десяток виртуальных. А разработчикам и тестировщикам становилось все сложнее обкатывать свои задачи на окружении более-менее приближенном к рабочему состоянию. В это время стало понятно что невозможно обойтись без него…

Часть II

Deploy приложений с помощью Docker Swarm

Итак, наш кластер представляет из себя то еще зрелище систему из пары десятков отдельных компонент, не описанных Dockerfile-ами. Сконфигурировать его для деплоя на определенное окружение можно только в целом. Наша задача состоит в том, чтобы деплоить кластер в staging-окружение для обкатки его перед предрелизным тестированием.

Теоретически, одновременно работающих кластеров может быть несколько: столько сколько задач в завершенном состоянии или близком к завершению. Мощности, имеющихся в нашем распоряжении серверов, позволяют запускать несколько кластеров на каждом сервере. Каждый staging-кластер должен быть изолирован (не должно быть пересечения по портам, директориям и т.п.).

Самый ценный ресурс это наше время, а его у нас было немного.

Для более быстрого старта выбрали Docker Swarm в силу его простоты и гибкости архитектуры. Первое что мы сделали это создали на удаленных серверах менеджера и несколько нод:

$ docker node ls
ID                            HOSTNAME            STATUS              AVAILABILITY        MANAGER STATUS      ENGINE VERSION
kilqc94pi2upzvabttikrfr5d     nop-test-1     Ready               Active                                  19.03.2
jilwe56pl2zvabupryuosdj78     nop-test-2     Ready               Active                                  19.03.2
j5a4yz1kr2xke6b1ohoqlnbq5 *   nop-test-3     Ready               Active              Leader              19.03.2

Далее, создали сеть:


$ docker network create --driver overlay --subnet 10.10.10.0/24 nw_swarm

Далее, связали Gitlab-CI и ноды Swarm в части удаленного управления нодами из CI: установка сертификатов, настройка секретных переменных, а также настройка сервиса Docker на управляющем сервере. Вот эта статья нам сильно сэкономила время.

Далее, добавили job’ы создания и уничтожения стэка в .gitlab-ci .yml.

В .gitlab-ci .yml добавилось еще несколько job

## staging stage
deploy_staging:
  stage: testing
  before_script:
    - echo "override global 'before_script'"
  image: "REGISTRY:5000/docker:latest"
  environment: staging
  dependencies: []
  variables:
    DOCKER_CERT_PATH: "/certs"
    DOCKER_HOST: tcp://10.50.173.107:2376
    DOCKER_TLS_VERIFY: 1
    CI_BIN_DEPENDENCIES_JOB: "release.centos.7"
  script:
    - mkdir -p $DOCKER_CERT_PATH
    - echo "$TLSCACERT" > $DOCKER_CERT_PATH/ca.pem
    - echo "$TLSCERT" > $DOCKER_CERT_PATH/cert.pem
    - echo "$TLSKEY" > $DOCKER_CERT_PATH/key.pem
    - docker stack deploy -c docker-compose.yml ${CI_ENVIRONMENT_NAME}_${CI_COMMIT_REF_NAME} --with-registry-auth
    - rm -rf $DOCKER_CERT_PATH
  when: manual

## stop staging stage
stop_staging:
  stage: testing
  before_script:
    - echo "override global 'before_script'"
  image: "REGISTRY:5000/docker:latest"
  environment: staging
  dependencies: []
  variables:
    DOCKER_CERT_PATH: "/certs"
    DOCKER_HOST: tcp://10.50.173.107:2376
    DOCKER_TLS_VERIFY: 1
  script:
    - mkdir -p $DOCKER_CERT_PATH
    - echo "$TLSCACERT" > $DOCKER_CERT_PATH/ca.pem
    - echo "$TLSCERT" > $DOCKER_CERT_PATH/cert.pem
    - echo "$TLSKEY" > $DOCKER_CERT_PATH/key.pem
    - docker stack rm ${CI_ENVIRONMENT_NAME}_${CI_COMMIT_REF_NAME}
    # TODO: need check that stopped
  when: manual

Из вышеприведенного фрагмента кода видно, что в Pipelines добавились две кнопки (deploy_staging, stop_staging), требующие ручного воздействия.

Deploy приложений с помощью Docker Swarm
Имя стэка соответствует имени ветки и этой уникальности должно быть достаточно. Сервисы в стэке получают уникальные ip-адреса, а порты, директории и т.п. будут изолированными, но одинаковыми от стэка к стэку (т.к. конфигурационный файл одинаков для всех стэков) — то, чего мы и добивались. Стэк (кластер) мы разворачиваем с помощью docker-compose.yml, в котором описан наш кластер.

docker-compose.yml

---
version: '3'

services:
  userprop:
    image: redis:alpine
    deploy:
      replicas: 1
      placement:
        constraints: [node.id == kilqc94pi2upzvabttikrfr5d]
      restart_policy:
        condition: none
    networks:
      nw_swarm:
  celery_bcd:
    image: redis:alpine
    deploy:
      replicas: 1
      placement:
        constraints: [node.id == kilqc94pi2upzvabttikrfr5d]
      restart_policy:
        condition: none
    networks:
      nw_swarm:

  schedulerdb:
    image: mariadb:latest
    environment:
      MYSQL_ALLOW_EMPTY_PASSWORD: 'yes'
      MYSQL_DATABASE: schedulerdb
      MYSQL_USER: ****
      MYSQL_PASSWORD: ****
    command: ['--character-set-server=utf8mb4', '--collation-server=utf8mb4_unicode_ci', '--explicit_defaults_for_timestamp=1']
    deploy:
      replicas: 1
      placement:
        constraints: [node.id == kilqc94pi2upzvabttikrfr5d]
      restart_policy:
        condition: none
    networks:
      nw_swarm:

  celerydb:
    image: mariadb:latest
    environment:
      MYSQL_ALLOW_EMPTY_PASSWORD: 'yes'
      MYSQL_DATABASE: celerydb
      MYSQL_USER: ****
      MYSQL_PASSWORD: ****
    deploy:
      replicas: 1
      placement:
        constraints: [node.id == kilqc94pi2upzvabttikrfr5d]
      restart_policy:
        condition: none
    networks:
      nw_swarm:

  cluster:
    image: $CENTOS7
    environment:
      - CENTOS
      - CI_ENVIRONMENT_NAME
      - CI_API_V4_URL
      - CI_REPOSITORY_URL
      - CI_PROJECT_ID
      - CI_PROJECT_URL
      - CI_PROJECT_PATH
      - CI_PROJECT_NAME
      - CI_COMMIT_REF_NAME
      - CI_BIN_DEPENDENCIES_JOB
    command: >
      sudo -u myusername -H /bin/bash -c ". /etc/profile &&
        mkdir -p /storage1/$CI_COMMIT_REF_NAME/$CI_PROJECT_NAME &&
        cd /storage1/$CI_COMMIT_REF_NAME/$CI_PROJECT_NAME &&
            git clone -b $CI_COMMIT_REF_NAME $CI_REPOSITORY_URL . &&
            curl $CI_API_V4_URL/projects/$CI_PROJECT_ID/jobs/artifacts/$CI_COMMIT_REF_NAME/download?job=$CI_BIN_DEPENDENCIES_JOB -o artifacts.zip &&
            unzip artifacts.zip ;
        cd /storage1/$CI_COMMIT_REF_NAME/$CI_PROJECT_NAME/scripts/deploy/ &&
            python3 createconfig.py -s $CI_ENVIRONMENT_NAME &&
            /bin/bash install_venv.sh -d -r ../../requirements.txt &&
            python3 prepare_init.d.py &&
            python3 deploy.py -s $CI_ENVIRONMENT_NAME"
    deploy:
      replicas: 1
      placement:
        constraints: [node.id == kilqc94pi2upzvabttikrfr5d]
      restart_policy:
        condition: none
    tty: true
    stdin_open: true
    networks:
      nw_swarm:

networks:
  nw_swarm:
    external: true

Здесь видно, что компоненты объединены одной сетью (nw_swarm) и друг другу доступны.

Системные компоненты (на основе redis, mysql) разделены от общего пула кастомных компонентов (в планах и кастомные разделить как сервисы). Стадия деплоя нашего кластера выглядит как передача CMD в наш один большой сконфигурированный image и в целом практически не отличается от деплоя, описанного в Части I. Подчеркну отличия:

  • git clone … — получаем файлы, необходимые, чтобы произвести деплой (createconfig.py, install_venv.sh и т.п.)
  • curl… && unzip … — скачиваем и разархивируем артефакты сборки (скомпилированные утилиты)

Осталась только одна пока неописанная проблема: компоненты, которые имеют веб-интерфейс не доступны из браузеров разработчиков. Мы эту проблему решаем с помощью reverse proxy, таким образом:

В .gitlab-ci.yml после деплоя стэка кластера добавляем строчку деплоя балансировщика (который при комитах, только обновляет свою конфигурацию (создает новые конфигурационные файлы nginx по шаблону: /etc/nginx/conf.d/${CI_COMMIT_REF_NAME}.conf) — см. код docker-compose-nginx.yml)

    - docker stack deploy -c docker-compose-nginx.yml ${CI_ENVIRONMENT_NAME} --with-registry-auth

docker-compose-nginx.yml

---
version: '3'

services:
  nginx:
    image: nginx:latest
    environment:
      CI_COMMIT_REF_NAME: ${CI_COMMIT_REF_NAME}
      NGINX_CONFIG: |-
            server {
                listen 8080;
                server_name staging_${CI_COMMIT_REF_NAME}_cluster.dev;

                location / {
                    proxy_pass http://staging_${CI_COMMIT_REF_NAME}_cluster:8080;
                }
            }
            server {
                listen 5555;
                server_name staging_${CI_COMMIT_REF_NAME}_cluster.dev;

                location / {
                    proxy_pass http://staging_${CI_COMMIT_REF_NAME}_cluster:5555;
                }
            }
    volumes:
      - /tmp/staging/nginx:/etc/nginx/conf.d
    command:
      /bin/bash -c "echo -e "$$NGINX_CONFIG" > /etc/nginx/conf.d/${CI_COMMIT_REF_NAME}.conf;
        nginx -g "daemon off;";
        /etc/init.d/nginx reload"
    ports:
      - 8080:8080
      - 5555:5555
      - 3000:3000
      - 443:443
      - 80:80
    deploy:
      replicas: 1
      placement:
        constraints: [node.id == kilqc94pi2upzvabttikrfr5d]
      restart_policy:
        condition: none
    networks:
      nw_swarm:

networks:
  nw_swarm:
    external: true

На компьютерах разработчиков обновляем /etc/hosts; прописываем url до nginx:

10.50.173.106 staging_BRANCH-1831_cluster.dev

Итак, деплой изолированных staging-кластеров реализован и разработчики теперь могут запускать их в любом достаточном для проверки своих задач количестве.

Дальнейшие планы:

  • Разделить наши компоненты как сервисы
  • Завести для каждого Dockerfile
  • Автоматически определять менее загруженные ноды в стэке
  • Задавать ноды по шаблону имени (а не использовать id как в статье)
  • Добавить проверку, что стэк уничтожен
  • …

Отдельная благодарность за статью.

Источник: habr.com

Добавить комментарий