# Wabenhain in Kubernetes Rohe Manifeste, mit `kubectl apply -f k8s/` einzeln oder als Ordner anwendbar. Nummerierung = empfohlene Reihenfolge. ## Einmalige Vorbereitung 1. **Gitea Actions**: `.gitea/workflows/docker-build.yml` baut bei jedem Push auf `main` das Image `//wabenhain:latest` (+ `:sha-`, `:vX.Y.Z` bei Tags) in der Gitea-Container-Registry. Ein einzelnes Image reicht fuer `05-app-deployment.yaml` — es traegt sowohl die Next.js-App als auch die Prisma-CLI/tsx und migriert/seedet die Datenbank beim Start selbst (siehe Punkt 2 unten), kein separates Migrations-Image mehr. Voraussetzung: ein Repo-/Org-Secret `REGISTRY_TOKEN` in Gitea anlegen (Personal Access Token mit `package`-Scope, unter Benutzereinstellungen → Anwendungen → Access Tokens erzeugen, dann unter Repo-Einstellungen → Actions → Secrets als `REGISTRY_TOKEN` hinterlegen). Der automatisch von Gitea Actions bereitgestellte `GITEA_TOKEN` reicht dafuer aktuell NICHT aus (fehlendes Package-Write-Recht, Stand heute). 2. **Ein Docker-Image ist Provider-uebergreifend**: Prisma generiert den Client Provider-spezifisch — ein `.next/standalone`-Build kann seinen generierten Client nicht zur Laufzeit wechseln. Deshalb generiert `scripts/generate-prisma-clients.mjs` (Teil von `pnpm build`, laeuft also automatisch bei jedem Image-Build) BEIDE Varianten ins selbe Image; die Wahl zwischen ihnen passiert zur Laufzeit ueber `DATABASE_PROVIDER`, siehe `src/lib/prisma.ts`. Ein Image reicht also fuer Postgres UND MySQL — nur `DATABASE_PROVIDER`/`DATABASE_URL` in `01-configmap.yaml`/ `02-secret.yaml` muessen zur tatsaechlich gewaehlten Datenbank passen. Beim Container-Start fuehrt derselbe Prozess erst `prisma migrate deploy` und `prisma db seed` aus, BEVOR der Next.js-Server startet (siehe Dockerfile-CMD in der `runner`-Stage) — beide Schritte sind idempotent und bei jedem Neustart gefahrlos, kein separater Migrations-Job noetig. 3. `k8s/02-secret.example.yaml` nach `k8s/02-secret.yaml` kopieren (per `.gitignore` ausgeschlossen — NIE mit echten Werten committen) und ausfuellen. Alternativ direkt per `kubectl create secret`, siehe Kommentar in der Beispieldatei. 4. `01-configmap.yaml`: `DATABASE_PROVIDER` (postgresql/mysql) und `NEXT_PUBLIC_SITE_URL` (echte Domain) anpassen. 5. `04-uploads-pvc.yaml`: `storageClassName` auf eine im Cluster vorhandene StorageClass setzen (`kubectl get storageclass`; die Zeile ist auskommentiert, dann greift die als `(default)` markierte) und die Groesse pruefen. Ohne diesen Claim gibt es keinen dauerhaften Speicher fuer Produkt- und Erntenfotos. 6. `image:` in `05-app-deployment.yaml` zeigt bereits auf `git.encry.de/nick.rosenloecher/wabenhain` — nur noch den Tag pruefen (`:latest` passt fuer den jeweils neuesten `main`-Build). Die Domain steht in `06-ingress.yaml` (`host:` und `tls.hosts`) und in `01-configmap.yaml` (`NEXT_PUBLIC_SITE_URL`) bereits als `wabenhain.com` — beide Stellen muessen uebereinstimmen, sonst zeigen Sitemap, Canonical-Tags und die Links in allen Bestellbestaetigungen woandershin. ## Deployment ```bash kubectl apply -f k8s/00-namespace.yaml kubectl apply -f k8s/01-configmap.yaml kubectl apply -f k8s/02-secret.yaml # Nur EINE der beiden Datenbanken anwenden, passend zu DATABASE_PROVIDER: kubectl apply -f k8s/03-postgres.yaml # kubectl apply -f k8s/03-mysql.yaml kubectl wait --for=condition=ready pod -l app=wabenhain-postgres -n wabenhain --timeout=120s # Persistenter Speicher fuer hochgeladene Bilder — MUSS vor dem Deployment # angewendet werden, sonst bleibt der App-Pod in "Pending" haengen. kubectl apply -f k8s/04-uploads-pvc.yaml kubectl apply -f k8s/05-app-deployment.yaml kubectl apply -f k8s/06-ingress.yaml # Taegliche Datenbanksicherung (siehe "Sicherung und Wiederherstellung"). kubectl apply -f k8s/07-backup-cronjob.yaml ``` Migrationen + Seed (nur Admin-Konto, KEINE Beispieldaten — siehe Punkt 2 oben) laufen automatisch beim Container-Start — `kubectl rollout status deployment/wabenhain-app -n wabenhain` zeigt, wann der erste Pod bereit ist. ## Bei einem neuen Image (Redeploy) ```bash kubectl rollout restart deployment/wabenhain-app -n wabenhain ``` Migrationen + Seed laufen automatisch erneut beim Start jedes neuen Pods (idempotent, siehe oben). Das Deployment nutzt dabei die Strategie `Recreate`, nicht das Kubernetes-Standardverhalten `RollingUpdate`: der alte Pod wird zuerst beendet, dann der neue gestartet. Das ist mit dem uploads-Volume zwingend — ein `ReadWriteOnce`-Claim kann immer nur an einen Pod gebunden sein, ein parallel hochfahrender neuer Pod bliebe mit `Multi-Attach error for volume` in `ContainerCreating` haengen und der Rollout liefe in den Timeout. Der Preis sind wenige Sekunden Ausfall pro Redeploy. ## Bekannte Grenzen dieser Manifeste - **`replicas: 1`** in `05-app-deployment.yaml`, bewusst nicht mehr: das Login-/2FA-/Checkout-Rate-Limiting (`lib/rate-limit.ts`) haelt seinen Zustand im Prozessspeicher, nicht in einem gemeinsamen Store. Mehrere Replicas wuerden das Limit unbemerkt proportional aufweichen. Fuer horizontale Skalierung zuerst `lib/rate-limit.ts` auf Redis o.ae. umstellen. - Kein `HorizontalPodAutoscaler`, kein `PodDisruptionBudget`, keine `NetworkPolicy` — je nach Cluster/Anforderungen ergaenzen. - Die Postgres-/MySQL-StatefulSets sind Single-Instance **ohne Replikation**. Eine taegliche Sicherung gibt es inzwischen (`07-backup-cronjob.yaml`, siehe "Sicherung und Wiederherstellung"), sie liegt aber im selben Cluster und ersetzt damit weder Replikation noch eine Auslagerung an einen anderen Ort. Faellt der Knoten aus, ist der Shop bis zur Wiederherstellung offline. Fuer produktiven Betrieb mit hoeherem Anspruch einen Managed-Datenbank-Dienst oder einen dedizierten DB-Operator (z.B. CloudNativePG) in Erwaegung ziehen — `DATABASE_URL` in `02-secret.yaml` einfach auf den externen Endpunkt zeigen lassen, `03-postgres.yaml`/`03-mysql.yaml` dann nicht anwenden. ## Bilder/Videos verschwinden nach jedem Redeploy Symptom: nach einem Redeploy sind alle hochgeladenen Produkt-, Ernten- und Inhaltsbilder weg und muessen neu hochgeladen werden. Ursache: das Volume `uploads` im App-Deployment ist noch ein `emptyDir`. Das ist an die Lebensdauer des Pods gebunden — jeder Neustart loescht es. Die Datenbank behaelt dabei ihre Bildpfade, die Dateien dahinter sind aber fort; im Shop erscheinen deshalb leere Flaechen statt einer Fehlermeldung. Wichtig: Die Gitea-Pipeline baut nur das Image. Sie wendet **keine** Kubernetes-Manifeste an. Ein `kubectl rollout restart` holt zwar das neue Image, laesst die Deployment-Definition im Cluster aber unveraendert — die Korrektur unten muss deshalb einmal von Hand angewendet werden: ```bash # 1. Aktuellen Zustand pruefen — steht hier "emptyDir", ist genau das die Ursache: kubectl get deployment wabenhain-app -n wabenhain -o jsonpath='{.spec.template.spec.volumes[?(@.name=="uploads")]}{" "}' # 2. Dauerhaften Speicher anlegen und Deployment aktualisieren: kubectl apply -f k8s/04-uploads-pvc.yaml kubectl apply -f k8s/05-app-deployment.yaml # 3. Gegenprobe — jetzt muss dort ein persistentVolumeClaim stehen: kubectl get deployment wabenhain-app -n wabenhain -o jsonpath='{.spec.template.spec.volumes[?(@.name=="uploads")]}{" "}' kubectl get pvc wabenhain-uploads -n wabenhain ``` Danach ueberstehen Uploads jeden Redeploy. Bereits verlorene Dateien lassen sich nicht wiederherstellen — sie muessen einmalig neu hochgeladen werden. Das Deployment nutzt dabei `strategy: Recreate` (siehe Abschnitt oben): ohne das bliebe der neue Pod beim Redeploy an einem `Multi-Attach error for volume` haengen, weil ein `ReadWriteOnce`-Claim nur an einen Pod gebunden sein kann. **Kontrolle im laufenden Betrieb:** Das Admin-Dashboard gleicht bei jedem Aufruf ab, ob die in der Datenbank hinterlegten Bild-/Videopfade als Dateien vorliegen, und zeigt sonst eine Warnung mit Anzahl und Beispielpfaden (`lib/upload-health.ts`). Dieser Fall faellt damit sofort auf, statt erst dann, wenn Kundschaft im Shop leere Flaechen sieht. ## Server startet beim Video-Upload neu Symptom: Ein Video im Admin hochladen, und der Pod startet mittendrin neu. Kleine Bilder gehen problemlos durch. Ursache ist fast immer, dass im Cluster noch eine ältere, von Hand gepflegte Fassung des Deployments läuft und nicht die aus diesem Verzeichnis. Zuerst den Ist-Zustand feststellen: ```bash # Abbruchgrund des letzten Containerlaufs: kubectl -n wabenhain get pods -l app=wabenhain-app \ -o jsonpath='{.items[0].status.containerStatuses[0].lastState.terminated.reason}{"\n"}' # Die drei Werte, auf die es ankommt: kubectl -n wabenhain get deploy wabenhain-app \ -o jsonpath='limit={.spec.template.spec.containers[0].resources.limits.memory}{"\n"}liveness={.spec.template.spec.containers[0].livenessProbe.httpGet.path}{"\n"}timeout={.spec.template.spec.containers[0].livenessProbe.timeoutSeconds}{"\n"}' ``` Erwartet wird `limit=1Gi`, `liveness=/api/health`, `timeout=5`. Steht dort `512Mi`, `/` oder ein leerer Timeout, ist genau das die Ursache — es gibt zwei Wege, wie das den Container umbringt: - **`liveness=/`**: Die Startseite ist `force-dynamic`, fragt die Datenbank ab und rendert React vollständig. Ohne eigenen `timeoutSeconds` gilt Kubernetes' Vorgabe von **einer Sekunde**. Während ffmpeg das Video umrechnet, teilt sich der Node-Prozess die CPU — die Seite antwortet nicht rechtzeitig, die Probe schlägt fehl, und nach `failureThreshold × periodSeconds` startet kubelet den Container neu. `/api/health` ist stattdessen datenbankfrei und billig. - **`limit=512Mi`**: Node-Server und ffmpeg teilen sich dasselbe Speicherbudget. Bei einem 4K-Video reicht das nicht, der Kernel beendet den Container (`reason=OOMKilled`). Behoben wird beides, indem die Fassung aus diesem Verzeichnis ausgerollt wird: ```bash kubectl apply -f k8s/05-app-deployment.yaml kubectl -n wabenhain rollout status deploy/wabenhain-app ``` Wird das Deployment über die Rancher-Oberfläche gepflegt, überschreibt das nächste Speichern dort ein `kubectl apply` wieder. Dann die Werte in Rancher selbst nachziehen (Speicherlimit, beide Probe-Pfade, `timeoutSeconds`) oder das Manifest als Quelle übernehmen. Die Anwendungsseite ist unabhängig davon abgesichert: ffmpeg läuft mit gedeckelter Threadzahl (`VIDEO_TRANSCODE_THREADS`, Vorgabe 2), damit sein Speicher- und CPU-Bedarf nicht mehr von der Größe des Knotens abhängt — siehe `src/lib/video-transcode.ts`. **Zusätzlich prüfen:** Hat das Deployment gar kein `uploads`-Volume, ist ein erfolgreicher Upload beim nächsten Neustart trotzdem weg. Siehe „Bilder/Videos verschwinden nach jedem Redeploy" oben. ## Sicherung und Wiederherstellung `07-backup-cronjob.yaml` legt jede Nacht um 03:15 Uhr eine gzip-komprimierte `pg_dump`-Sicherung auf einem eigenen Volume ab und haelt sie 30 Tage vor. Ohne diese Sicherung liegen Bestellungen, Rechnungen und Kundenkonten in einem einzelnen PersistentVolume ohne jedes Netz — und Rechnungen unterliegen in Deutschland einer zehnjaehrigen Aufbewahrungspflicht (§ 147 AO). **Sicherungen ansehen:** ```bash kubectl get cronjob wabenhain-db-backup -n wabenhain kubectl logs -n wabenhain -l job-name --tail=50 # Ausgabe des letzten Laufs ``` **Sofort eine Sicherung ausloesen** (etwa vor einem riskanten Eingriff): ```bash kubectl create job --from=cronjob/wabenhain-db-backup manuell-$(date +%s) -n wabenhain ``` **Aus dem Cluster herausziehen.** Die Sicherung im Cluster schuetzt gegen Volume-Verlust und Bedienfehler, nicht gegen den Ausfall des gesamten Clusters oder Standorts. Deshalb regelmaessig (oder per eigenem Cron auf einem Rechner ausserhalb) kopieren: ```bash POD=$(kubectl get pod -n wabenhain -l job-name -o name | head -1) kubectl exec -n wabenhain "$POD" -- ls -1 /backup kubectl cp wabenhain/"${POD#pod/}":/backup/wabenhain-2026-01-31_0315.sql.gz ./wabenhain-2026-01-31.sql.gz ``` **Wiederherstellen.** Vorher die App anhalten, damit waehrend des Einspielens niemand schreibt — `--clean --if-exists` im Dump loescht die vorhandenen Tabellen zuerst: ```bash kubectl scale deployment/wabenhain-app -n wabenhain --replicas=0 gunzip -c wabenhain-2026-01-31.sql.gz | kubectl exec -i -n wabenhain wabenhain-postgres-0 -- psql -U wabenhain -d wabenhain kubectl scale deployment/wabenhain-app -n wabenhain --replicas=1 ``` Der App-Container fuehrt beim naechsten Start ohnehin `prisma migrate deploy` aus (siehe Dockerfile-CMD) — ein Dump aus einem aelteren Schemastand wird dadurch automatisch nachgezogen. **Eine ungepruefte Sicherung ist keine Sicherung.** Einmal nach der Einrichtung und danach gelegentlich einen Wiederherstellungsversuch gegen eine Wegwerf-Datenbank fahren, statt sich erst im Ernstfall darauf zu verlassen.