Разработка персональных ботов для Голоса. Урок 4: деплоймент и docker.

В этом уроке у нас две цели: научиться удобному развертыванию кода на удаленных серверах и обеспечить восстановление работы бота после критической ошибки.

Предыдущие уроки

Внимание! Для корректной работы проверяйте, чтобы package.json зависимость golos выглядела так: "golos":"ontofractal/golosjs"

• Урок 1, коммит 1 урока
• Урок 2, коммит 2 урока
• Урок 3, коммит 3 урока

Предисловие

• Обязательно задавайте вопросы в комментариях, если я что-то непонятно объясняю!
• Требуется базовый уровень понимания JavaScript, веб технологий и командной строки.
• У меня минимальный опыт работы с русскоязычной терминологией в программировании, поэтому некоторые названия я буду оставлять на английском языке.
• В этом уроке используется неоптимальный код, паттерны и структура, в приоритете находится простота и читаемость кода.

О деплойменте

До того как начнем, нам необходимо понимание контекста: экосистема и стратегии деплоймента быстро меняются из-за распространения облачных хостингов, контейнеризации, развития распределенных приложений/баз данных и immutable infrastructure. Современный деплоймент -- важная часть цикла разработки и стоит того, чтобы инвестировать в его изучение время.

Деплоймент нашего бота -- достаточно простая штука, но пойдем немного дальше и сделаем процедуру развертывания удобной и легко повторимой. Для этого мы будем использовать контейнеры и docker.

Контейнеры

Самый популярный движок контейнеров -- docker, альтернатива -- rkt. И docker, и rkt были созданы на основе LXC контейнеров. Ключевое отличие в том, что благодаря венчурном финансированию компании docker получилось популяризовать, создать экосистему (один из ключевых факторов успеха опен сорса) и гарантировать долгосрочную поддержку.

Некоторые продукты компании Docker:

• docker engine: движок для создания и запуска контейнеров
• docker swarm: кластеризация контейнеров, нам она не нужна
• docker machine: управление хостами контейнеров, нам оно не нужно

Детальное изучение истории, экосистемы и продуктов docker находится за рамками этого урока, поэтому обязательно ознакомьтесь с сайтов docker.com прежде чем продолжать.

Скринкаст запуска бота на удаленном сервере

Все действия в скринкасте подробно рассматриваются дальше в посте.

Адаптируем JS код бота для Docker

В последней версии мы прописывали список аккаунтов, за голосами которыми мы хотим следовать прямо в коде: const accountVotesToFollow = ['academy'].
Сейчас мы сделаем так, чтобы список аккаунтов загружался из переменной пространства.

// загружаем список аккаунтов из переменной пространства и превращаем полученную строку в array аккаунтов
const accountVotesToFollow = process.env.GOLOS_ACCOUNT_VOTES_TO_FOLLOW.split(',') 
// уведомляем оператора бота о том, голоса каких аккаунтов будет копировать бот
console.log('===================БОТ ЗАПУЩЕН===================')
console.log(`Бот будет повторять голоса следующих аккаунтов: ${accountVotesToFollow.join(', ')}`) 

Контейнеры и образы (images)

Необходимо четко разграничить две коцнепции: контейнеры и образы (images). Образы статичны и создаются заранее. В файловой системе образы сохраняются как .tar.gz архивы.

Контейнеры динамичны, внутри них выполняется код. Контейнеры эфемерны, при уничтожении и создании нового контейнера все изменения в предыдущем контейнере исчезают. При запуске контейнеры копируют всю файловую систему образа и запускают заданные программы. Из одного образа может быть запущено любое количество контейнеров .

Начнем с создания образа для нашего бота. На docker hub доступен каталог образов, включая базовые образы, например, образ с последней версией nodejs. Для создания образов используется специальный тип файлов: Dockerfile.

Посмотрим на структуру простого Dockerfile для нашего бейби бота:

FROM node:latest
ADD . /golos-baby-bot
ENTRYPOINT node /golos-baby-bot/main.js

рассмотрим строчки по порядку:

• FROM node:latest указывает взять за основу последнюю версию базового образ nodejs с docker hub. На момент написания поста это v7.5.
• ADD . /app/ добавляет все файлы контекста (официальный термин директории в которой находится Dockerfile) в папку app внутри контейнере.
• ENTRYPOINT node main.js задает дефолнтую команду при запуске контейнера.

Официальная документация Dockerfile

Теперь нас есть готовый Dockerfile, создадим с помощью него докер образ. Для этого используем следующую команды:

cd /path/to/your_bot_directory

# создаем образ с тэгом username/golos-baby-bot, точка в конце указывает на текущую директорию
docker build -t ontofractal/golos-baby-bot . 

Загружаем на удаленный сервер

• на сервере должен быть установлен Docker.
• docker save ontofracta/golos-baby-bot:latest -o golos-baby-bot.tar.gz сохраняем образ в файл в рабочей папке
• scp golos-baby-bot.tar.gz root@YOUR_SERVER:/root/ загружаем образ на удаленный сервер, у вас должны быть настроены ssh ключи
• ssh root@YOUR_SERVER логинимся на удаленный сервер
• cd /root и ls проверяем на месте ли файл образа
• docker load < golos-baby-bot.tar.gz загружаем образ из файла
• docker run -it -e "GOLOS_ACCOUNT_VOTES_TO_FOLLOW=academy,ontofractal" -e "GOLOS_POSTING_KEY=5..." --restart always ontofractal/golos-baby-bot Запускаем контейнер

Разберем последнюю команду:

• docker run запускает контейнер
• -it сокращение от interactive и tty, аттачит к работающему контейнеру виртуальный терминал
• -e сокращение от environment, задает переменную пространства
• --restart always задает политику перезапуск контейнера, в нашем случае перезапуск будет происходит всегда
• golos_baby_bot название образа, который будем использовать для запуска контейнейра

Стандартный образ nodejs на докерхаб занимает слишком много места (~700MB), что создает некоторые неудобства. Для минимизации можно использовать образы alpine.

Итоги

В результате этого урока у нас появился докер образ бейби бота и пошаговая инструкция по деплойменту бейби бота в контейнере. Благодаря политике перезапусков при критической ошибке внутри кода и прерывания работы, контейнер перезагрузится и бот восстановить свою работу.

Ссылки:

• Github репо
• Коммит этого урока

Важно

Код выпущен под MIT лицензией. Всю ответственность за использование кода вы принимаете на себя.