Nick Szaunig
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Docker Image bauen und veroeffentlichen / build-and-push (push) Waiting to run
Dockerfile (Multi-Stage, "output: standalone"), docker-compose.yml mit Caddy als einzigem nach aussen offenem Reverse-Proxy (verhindert X-Forwarded-For-Faelschung fuer das App-eigene Rate-Limiting), Gitea Actions Workflow der bei jedem Push zwei Image-Tags in die Gitea- Container-Registry baut (schlankes Laufzeit-Image + ein Migrations- Image mit Prisma-CLI), sowie rohe Kubernetes-Manifeste (Namespace, ConfigMap, Secret-Vorlage, Postgres-/MySQL-StatefulSet, Migrations-Job, App-Deployment, Ingress) fuer den Cluster-Betrieb. Siehe k8s/README.md fuer den vollstaendigen Einrichtungs-/Deployment-Ablauf.
68 lines
2.0 KiB
YAML
68 lines
2.0 KiB
YAML
# image: unten mit der tatsaechlichen Registry/Tag aus der Gitea-Actions-
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# Pipeline ersetzen (das schlanke Laufzeit-Image, NICHT ":migrate-...").
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# Vor dem ersten Rollout einmal den Migrations-Job (04-migrate-job.yaml)
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# erfolgreich durchlaufen lassen, sonst startet die App gegen eine leere,
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# ungemigrateet Datenbank.
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apiVersion: apps/v1
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kind: Deployment
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metadata:
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name: wabenhain-app
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namespace: wabenhain
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spec:
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# ACHTUNG bevor du hochskalierst: lib/rate-limit.ts haelt Login-/2FA-/
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# Checkout-Limits aktuell im Prozessspeicher, nicht in einem gemeinsamen
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# Store. Mit replicas > 1 verteilt sich derselbe Nutzer per Load-Balancing
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# auf mehrere Prozesse mit je eigenem Zaehler — das Limit wird effektiv um
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# den Skalierungsfaktor schwaecher (2 Replicas = 2x mehr Versuche moeglich),
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# ohne dass das im Frontend sichtbar waere. Fuer replicas > 1 zuerst
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# lib/rate-limit.ts auf einen gemeinsamen Store (z.B. Redis) umstellen.
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replicas: 1
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selector:
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matchLabels:
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app: wabenhain-app
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template:
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metadata:
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labels:
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app: wabenhain-app
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spec:
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containers:
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- name: app
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image: git.example.com/OWNER/wabenhain:latest
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ports:
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- containerPort: 3000
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envFrom:
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- configMapRef:
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name: wabenhain-config
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- secretRef:
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name: wabenhain-secrets
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readinessProbe:
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httpGet:
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path: /
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port: 3000
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initialDelaySeconds: 10
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periodSeconds: 10
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livenessProbe:
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httpGet:
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path: /
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port: 3000
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initialDelaySeconds: 20
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periodSeconds: 30
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resources:
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requests:
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cpu: 100m
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memory: 256Mi
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limits:
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memory: 512Mi
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---
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apiVersion: v1
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kind: Service
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metadata:
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name: wabenhain-app
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namespace: wabenhain
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spec:
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selector:
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app: wabenhain-app
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ports:
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- port: 80
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targetPort: 3000
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