docker compose 를 활용하여 배포하는 작업을 진행해 보았습니다. 이번에 작업을 진행하면서 경험한 내용들을 정리해 보겠습니다.

Docker

그림으로 배우는 도커 를 통해서 docker 에 대해서 기본 개념들을 익힐 수 있었습니다. docker 는 기본적으로 Dockerfile 의 설정내용을 이용하여 container 이미지를 생성합니다.

설정에 필요한 예민한 변수와 변수 내용은 .env 파일로 작성하면, Dockerfile 에서 자동으로 내용을 호출 가능합니다.

Docker Compose

대부분의 서비스는 여러개의 컨테이너들을 연결하는 방식으로 실행을 합니다. 이처럼 여러개의 컨테이너를 한꺼번에 실행 및 관리하는 방법으로 docker compose 를 제공하고 있습니다.
컨테이너간의 데이터 연결 및 관리를 위한 network volume 를 생성 및 관리할 수 있습니다.
여러개의 컨테이너를 사용자 설정에 따라서 선택적으로 실행하는 profiles 이 있고, depends on,environment 그리고 healthcheck 등의 파라미터를 활용하여 컨테이너를 제어하는 방법이 있습니다.
localhost 에서 실행중인 동일한 서비스는 port값에서 충돌할 수 있어서 내부의 실행과 함께 외부 연결시 활용한 포트값을 다르게 활용하는 방법이 필요 합니다.

Example

이번 작업을 하면서 정리한 docker-compose 내용을 살펴보면 다음과 같습니다.

networks:
  mynetwork:

volumes:	
  myvolume:
  portainer_data:

services:

  redis:
    container_name: redis
    image: redis:latest
    ports:
      - "6370:6379"
    networks:
      - mynetwork

  website:
    container_name: website
    depends_on:
      sql:
        condition: service_healthy
      rabbitmq:
        condition: service_healthy
    build: 
      context: ./website
      dockerfile: Dockerfile
    networks:
      - mynetwork
    ports:
      - "8000:8000"
    environment:
      RUN_ENV: docker
      PYTHONPATH: ${PYTHON_DJANGO_PATH}
      # docker-compose 에서 `데이터베이스` 서비스 이름
      CELERY_BROKER_URL: pyamqp://${RABBITMQ_USER}:${RABBITMQ_PASSWORD}@rabbitmq:5672//
      CELERY_RESULT_BACKEND : redis://redis:6379/0
      DATABASE_HOST: ${DATABASE_HOST}
      MARIADB_DATABASE: ${MYSQL_DATABASE}
      MARIADB_USER: ${MYSQL_USER}
      MARIADB_PASSWORD: ${MYSQL_PASSWORD}
    profiles:
      - run_all
    healthcheck:
      test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:8000/health/"]
      interval: 30s
      timeout: 10s
      retries: 3
      start_period: 10s
    command: >
      sh -c "python manage.py makemigrations core && 
        python manage.py migrate core &&
        python manage.py makemigrations && 
        python manage.py migrate &&
        python manage.py createcachetable &&
        gunicorn server.asgi:application -k uvicorn.workers.UvicornWorker -w 4 -b 0.0.0.0:8000 --reload"

  sql:
    container_name: sql
    build:
      context: ./sql
      dockerfile: Dockerfile
    ports:
      - "3310:3306"
    networks:
      - mynetwork
    environment:
      MARIADB_DATABASE: ${MYSQL_DATABASE}
      MARIADB_USER: ${MYSQL_USER}
      MARIADB_PASSWORD: ${MYSQL_PASSWORD}
      MARIADB_ROOT_PASSWORD: ${MYSQL_ROOT_PASSWORD}
    volumes:
      - myvolume:/var/lib/mysql
    healthcheck:
      test: ["CMD", "mysqladmin", 
        "ping", "-h", "localhost", "-u${MYSQL_USER}", 
        "-p${MYSQL_PASSWORD}"
      ]
      interval: 5s       # 10초마다 체크
      timeout: 3s        # 3초 넘게 응답이 없으면 실패로 간주
      retries: 10        # 10번 연속 실패하면 unhealthy
      start_period: 10s  # 컨테이너 시작 후 15초간은 실패해도 무시
    restart: always
  
  nginx:
    container_name: nginx
    build: 
      context: ./nginx
      dockerfile: Dockerfile
    networks:
      - mynetwork
    ports:
      - "80:80"
    depends_on:
      website:
        condition: service_healthy
    profiles:
      - run_all
    healthcheck:
      test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost/"]
      interval: 30s
      timeout: 10s
      retries: 3
      start_period: 10s
    restart: always

  rabbitmq:
    container_name: rabbitmq
    image: rabbitmq:3-management
    ports:
      - "5670:5672"   # RabbitMQ AMQP 포트 : 외부(5670) -> 컨테이너(5672)
      - "15670:15672" # RabbitMQ Management UI 포트
    networks:
      - mynetwork
    environment:
      RABBITMQ_DEFAULT_USER: ${RABBITMQ_USER}
      RABBITMQ_DEFAULT_PASS: ${RABBITMQ_PASSWORD}
    healthcheck:
      test: ["CMD", "rabbitmqctl", "status"]
      interval: 5s
      retries: 10

  celery_beat:
    container_name: celery_beat
    restart: always
    environment:
      PYTHONPATH: ${PYTHON_DJANGO_PATH}
      DATABASE_HOST: sql  # 데이터베이스 `서비스 이름` 사용
      CELERY_BROKER_URL: pyamqp://${RABBITMQ_USER}:${RABBITMQ_PASSWORD}@rabbitmq:5672//
    depends_on:
      - website
      - rabbitmq
    networks:
      - mynetwork
    build:
      context: ./website
      dockerfile: Dockerfile
    profiles:
      - run_all
    command: >
      sh -c "celery -A server beat --loglevel=info"

  celery_worker:
    container_name: celery_worker
    restart: always
    environment:
      PYTHONPATH: ${PYTHON_DJANGO_PATH}
      DATABASE_HOST: sql  # 데이터베이스 `서비스 이름` 사용
      CELERY_BROKER_URL: pyamqp://${RABBITMQ_USER}:${RABBITMQ_PASSWORD}@rabbitmq:5672//
    depends_on:
      - website
      - rabbitmq
    networks:
      - mynetwork
    build: 
      context: ./website
      dockerfile: Dockerfile
    profiles:
      - run_all
    command: >
      sh -c "celery -A server worker --loglevel=info"

  flower:
    container_name: flower
    restart: always
    environment:
      PYTHONPATH: ${PYTHON_DJANGO_PATH}
      DATABASE_HOST: sql  # 데이터베이스 `서비스 이름` 사용
      CELERY_BROKER_URL: pyamqp://${RABBITMQ_USER}:${RABBITMQ_PASSWORD}@rabbitmq:5672//
    depends_on:
      - website
      - rabbitmq
      - celery_beat
      - celery_worker
    networks:
      - mynetwork
    ports:
      - "5555:5555"
    build: 
      context: ./website
      dockerfile: Dockerfile
    profiles:
      - run_all
    command: >
      sh -c "celery -A server flower --broker=${CELERY_BROKER_URL} --max-tasks=50000"

  portainer:
    image: portainer/portainer-ce:latest
    container_name: portainer
    restart: always
    ports:
      - "9000:9000"  # Web UI
      - "9443:9443"  # HTTPS
    volumes:
      - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock  # Docker 소켓 접근
      - portainer_data:/data  # Portainer 데이터 저장

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