25 Commits
Author SHA1 Message Date
Marcin-Ramotowski 6bfcbb1c96 Automatyczna zmiana: 1753539316
ci/woodpecker/push/build Pipeline was successful
2025-07-26 16:15:16 +02:00
Marcin-Ramotowski 7072671564 Added dockerd command
ci/woodpecker/push/build Pipeline was successful
2025-07-22 19:36:56 +02:00
Marcin-Ramotowski a2c2e39a1b Corrected commands variables expansion
ci/woodpecker/push/build Pipeline failed
2025-07-22 19:30:03 +02:00
Marcin-Ramotowski 55eeec730d Added userns-mode annotation
ci/woodpecker/push/build Pipeline failed
2025-07-21 15:39:06 +02:00
Marcin-Ramotowski e6c9675abc Added sysbox as runtimeClass
ci/woodpecker/push/build Pipeline failed
2025-07-20 11:15:32 +02:00
Marcin-Ramotowski ebf713f75f Removed Goss from pipeline; added GitOps commit 2025-07-20 11:01:12 +02:00
Marcin-Ramotowski 13f098fc7c Removed Goss 2025-07-20 10:02:27 +02:00
Marcin-Ramotowski 8cf8a92f8d Removed Jenkinsfile 2025-07-20 10:01:57 +02:00
Marcin-Ramotowski 571a45d3de Added script to trigger and measure deployment time 2025-07-20 10:00:29 +02:00
Marcin-Ramotowski 560090319a Added build args to Dockerfile 2025-07-20 09:59:53 +02:00
Marcin-Ramotowski cefb8eba4d Added missing dgoss installation
ci/woodpecker/push/build Pipeline was successful
2025-05-25 20:09:14 +00:00
Marcin-Ramotowski 1e54ba614a Corrected output path for dgoss command
ci/woodpecker/push/build Pipeline failed
2025-05-25 20:05:49 +00:00
Marcin-Ramotowski 7469609600 Removed redundant quote around dgoss command
ci/woodpecker/push/build Pipeline failed
2025-05-25 20:01:31 +00:00
Marcin-Ramotowski b7a1fcfe49 Added double quotes around dgoss run command 2025-05-25 20:00:13 +00:00
Marcin-Ramotowski a9743ecfbe Restored old procedure for Goss tests 2025-05-25 19:59:21 +00:00
Marcin-Ramotowski 76f33f50f5 Extended time to dockerd start
ci/woodpecker/push/build Pipeline failed
2025-05-25 19:54:30 +00:00
Marcin-Ramotowski 203a81573d Added dockerd start in the background
ci/woodpecker/push/build Pipeline failed
2025-05-25 19:43:19 +00:00
Marcin-Ramotowski 383e906102 Corrected image name
ci/woodpecker/push/build Pipeline failed
2025-05-25 19:36:16 +00:00
Marcin-Ramotowski e7330f07ee Returned to privileged mode
ci/woodpecker/push/build Pipeline failed
2025-05-25 19:34:22 +00:00
Marcin-Ramotowski c996be5953 Modified building step 2025-05-25 17:44:17 +00:00
Marcin-Ramotowski bf60011948 Added double quotes around command to run Dgoss 2025-05-25 17:17:11 +00:00
Marcin-Ramotowski 82d5962020 Added steps to build, test and push docker image 2025-05-25 17:14:18 +00:00
Marcin-Ramotowski 1254b036f5 Added cd to api directory
ci/woodpecker/push/build Pipeline was successful
2025-05-25 16:54:15 +00:00
Marcin-Ramotowski 6d84bf694e Added python tests to Woodpecker Workflow
ci/woodpecker/push/build Pipeline failed
2025-05-25 16:43:44 +00:00
Marcin-Ramotowski c2df9d136e Test first Woodpecker workflow
ci/woodpecker/push/my-first-workflow Pipeline failed
2025-05-25 16:19:25 +00:00
7 changed files with 140 additions and 375 deletions
+70
View File
@@ -0,0 +1,70 @@
when:
- event: push
branch: woodpecker
steps:
- name: code-tests
image: python:3.11.7-alpine
commands:
- cd api
- python3 -m venv env
- source env/bin/activate
- pip install -r requirements.txt pytest
- python3 -m pytest --junit-xml=pytest_junit.xml
- name: build-and-push
image: marcin00.azurecr.io/azure-cli-docker:slim-bookworm
environment:
ACR_NAME: marcin00
CLIENT_ID: c302726f-fafb-4143-94c1-67a70975574a
commands:
- dockerd &
- export DOCKER_IMAGE=marcin00.azurecr.io/user-microservice:${CI_COMMIT_SHA}
- docker build -t $DOCKER_IMAGE --build-arg APP_VERSION=${CI_COMMIT_SHA} --build-arg BUILD_DATE=$(date -u +"%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ") .
- az login --identity --client-id $CLIENT_ID
- az acr login --name $ACR_NAME
- docker push $DOCKER_IMAGE
backend_options:
kubernetes:
annotations:
io.kubernetes.cri-o.userns-mode: "auto:size=65536"
runtimeClassName: sysbox-runc
- name: gitops-commit
image: alpine/git
environment:
DEPLOY_REPO: ssh://[email protected]:20343/pikram/user-microservice-deploy.git
GITEA_DEPLOY_KEY:
from_secret: gitea-deploy-key
GITEA_KNOWN_HOST:
from_secret: gitea-known-host
commands:
- mkdir -p ~/.ssh
- echo "$GITEA_KNOWN_HOST" >> ~/.ssh/known_hosts
- chmod 644 ~/.ssh/known_hosts
- echo "$GITEA_DEPLOY_KEY" > ~/.ssh/id_rsa
- chmod 600 ~/.ssh/id_rsa
- git config --global user.name "woodpecker[bot]"
- git config --global user.email "[email protected]"
- git clone $DEPLOY_REPO --branch woodpecker-deploy
- cd user-microservice-deploy
- |
awk -v commit="$CI_COMMIT_SHA" '
$0 ~ /name:[[:space:]]*api/ { in_api_container = 1; print; next }
in_api_container && $0 ~ /^[[:space:]]*image:[[:space:]]*/ {
sub(/:[^:[:space:]]+$/, ":" commit)
in_api_container = 0
print
next
}
{ print }
' deploy.yaml > deploy.tmp && mv deploy.tmp deploy.yaml
- git add deploy.yaml
- 'git diff-index --quiet HEAD || git commit -m "WOODPECKER: Changed deployed version to $CI_COMMIT_SHA"'
- git push origin woodpecker-deploy
+14 -1
View File
@@ -1,5 +1,18 @@
FROM python:3.11.7-slim-bookworm
FROM python:3.11.7-alpine
# Wersja i data builda jako build-arg
ARG APP_VERSION=unknown
ARG BUILD_DATE=unknown
# Ustawiamy zmienne w ENV, by były dostępne w kontenerze
ENV APP_VERSION=$APP_VERSION
ENV BUILD_DATE=$BUILD_DATE
WORKDIR /app
COPY api .
RUN apk add --no-cache curl
RUN pip install -r requirements.txt
CMD python3 app.py
-353
View File
@@ -1,353 +0,0 @@
# user-microservice
Mikroserwis REST do zarządzania kontami użytkowników, zbudowany w celu **porównania
narzędzi CI/CD do automatycznego budowania i wdrażania aplikacji skonteneryzowanych**.
Projekt powstał w ramach pracy magisterskiej.
To repozytorium zawiera **kod aplikacji** oraz **potoki CI** (budowanie, testy, publikacja
obrazu, aktualizacja repozytorium GitOps). Manifesty Kubernetes i konfiguracje narzędzi CD
znajdują się w drugim repozytorium: **[`user-microservice-deploy`](../user-microservice-deploy)**.
---
## Spis treści
- [Cel projektu](#cel-projektu)
- [Architektura rozwiązania](#architektura-rozwiązania)
- [Porównywane narzędzia (5)](#porównywane-narzędzia-5)
- [Scenariusze pomiarowe](#scenariusze-pomiarowe)
- [Mapa branchy](#mapa-branchy)
- [Aplikacja](#aplikacja)
- [Stos technologiczny](#stos-technologiczny)
- [API](#api)
- [Model danych](#model-danych)
- [Konfiguracja (zmienne środowiskowe)](#konfiguracja-zmienne-środowiskowe)
- [Uruchomienie lokalne](#uruchomienie-lokalne)
- [Testy](#testy)
- [Potoki CI](#potoki-ci)
- [Jenkins](#jenkins)
- [Woodpecker CI](#woodpecker-ci)
- [Argo Workflows](#argo-workflows)
- [Wspólny schemat potoku CI](#wspólny-schemat-potoku-ci)
- [Infrastruktura](#infrastruktura)
- [Pomiar dostarczenia zmiany](#pomiar-dostarczenia-zmiany)
- [Struktura repozytorium](#struktura-repozytorium)
---
## Cel projektu
Zaprojektowano jednolity proces CI/CD (build → test → publikacja obrazu → wdrożenie na
Kubernetes) i zaimplementowano go w **pięciu narzędziach**, a następnie **zmierzono czas
dostarczenia zmiany** (od commita do działającej aplikacji) dla różnych kombinacji narzędzi
CI i CD. Celem była obiektywna, ilościowa i jakościowa charakterystyka tych narzędzi.
Proces jest identyczny funkcjonalnie w każdym narzędziu:
1. Uruchomienie po zdarzeniu `push` do repozytorium aplikacji.
2. Uruchomienie testów jednostkowych (`pytest`).
3. Zbudowanie obrazu kontenera i opublikowanie go w rejestrze (Azure Container Registry),
z tagiem równym SHA commita.
4. Zaktualizowanie manifestu wdrożenia w repozytorium GitOps (`user-microservice-deploy`) —
podmiana taga obrazu na nowy SHA.
5. Wdrożenie nowej wersji na klaster Kubernetes (Azure AKS) przez narzędzie CD.
## Architektura rozwiązania
```
┌──────────────────────────┐ push ┌───────────────────────────┐
│ user-microservice (Git) │ ────────────────────▶ │ Potok CI │
│ kod aplikacji + potoki │ │ Jenkins / Woodpecker / │
└──────────────────────────┘ │ Argo Workflows │
└────────────┬──────────────┘
┌──────────────────────────────────┬──────────┴───────┐
│ 1. pytest │ │
│ 2. docker build + push ▼ ▼
│ ┌────────────────────┐ ┌───────────────┐
│ │ Azure Container │ │ commit taga │
│ │ Registry (ACR) │ │ do repo │
│ └────────────────────┘ │ GitOps │
│ └───────┬───────┘
▼ │
┌──────────────────────────┐ obserwuje / webhook ┌───────────────────────────┐
│ user-microservice-deploy │ ◀──────────────────────────────▶│ Potok CD │
│ manifesty K8s (GitOps) │ │ kubectl / ArgoCD / Flux │
└──────────────────────────┘ └────────────┬──────────────┘
│ apply / sync
┌───────────────────────────┐
│ Azure Kubernetes (AKS) │
│ namespace: user-... │
└───────────────────────────┘
```
## Porównywane narzędzia (5)
| Rola | Narzędzie | Model działania |
|------|-----------|-----------------|
| **CI** (build/test/push) | **Jenkins** | Potok deklaratywny (`Jenkinsfile`), agent w Kubernetes (pod z wieloma kontenerami) |
| **CI** | **Woodpecker CI** | Potok YAML (`.woodpecker/build.yaml`), backend Kubernetes |
| **CI** | **Argo Workflows** | Sterowany zdarzeniami (Argo Events: `EventSource` + `Sensor``Workflow`) |
| **CD** (deploy) | **ArgoCD** | GitOps typu *pull* — synchronizuje stan klastra z repo deploymentowym |
| **CD** | **FluxCD** | GitOps typu *pull*`GitRepository` + `Kustomization` + `Receiver` |
Dodatkowo każde narzędzie CI potrafi też pełnić rolę CD w wariancie „to samo narzędzie":
wdrożenie realizowane jest wtedy imperatywnie przez `kubectl apply` (potok wyzwalany
commitem do repo GitOps).
## Scenariusze pomiarowe
Pełna macierz to **3 narzędzia CI × 3 warianty CD = 9 scenariuszy**:
| # | CI | CD |
|---|----|----|
| Scenariusz 1 | Jenkins | Jenkins (`kubectl apply`) |
| Scenariusz 2 | Jenkins | ArgoCD |
| Scenariusz 3 | Jenkins | FluxCD |
| Scenariusz 4 | Woodpecker | Woodpecker (`kubectl apply`) |
| Scenariusz 5 | Woodpecker | ArgoCD |
| Scenariusz 6 | Woodpecker | FluxCD |
| Scenariusz 7 | Argo Workflows | Argo Workflows |
| Scenariusz 8 | Argo Workflows | ArgoCD |
| Scenariusz 9 | Argo Workflows | FluxCD |
> Scenariusze 13 obejmują Jenkinsa, 46 Woodpeckera, a 79 Argo Workflows — w każdej trójce
> kolejno: to samo narzędzie do CD, ArgoCD oraz FluxCD.
## Mapa branchy
Każda kombinacja narzędzi ma osobny branch — w obu repozytoriach. Poniżej odwzorowanie
scenariuszy na branche.
**Repozytorium aplikacji (`user-microservice`) — definicje CI:**
| Branch | Zawartość |
|--------|-----------|
| `main` | Kod aplikacji (bazowy), ten README, skrypty analizy |
| `dev` | Gałąź rozwojowa aplikacji + narzędzia pomiarowe (`deployment_timer.sh`, `data_analysis.py`) |
| `jenkins-pipeline` | CI w Jenkins (`.jenkins/Jenkinsfile`, `podTemplate.yaml`) |
| `woodpecker` | CI w Woodpecker (`.woodpecker/build.yaml`) |
| `argo-workflows` | CI w Argo Workflows / Argo Events (`argo-workflows/*`) |
| `jenkins-fluxcd`, `woodpecker-argocd`, `woodpecker-fluxcd`, `argoworkflow-argocd`, `argoworkflow-fluxcd` | Warianty CI dostrojone do konkretnego narzędzia CD (np. docelowy branch repo GitOps) |
**Repozytorium deploymentowe (`user-microservice-deploy`) — manifesty i CD:**
| Branch | Scenariusz |
|--------|-----------|
| `master` | Baza manifestów |
| `jenkins-kubernetes` | Sc 1 — Jenkins wdraża przez `kubectl` |
| `jenkins-argocd-deploy` | Sc 2 — ArgoCD |
| `jenkins-fluxcd-deploy` | Sc 3 — FluxCD |
| `woodpecker-deploy` | Sc 4 — Woodpecker wdraża przez `kubectl` |
| `woodpecker-argocd-deploy` | Sc 5 — ArgoCD |
| `woodpecker-fluxcd-deploy` | Sc 6 — FluxCD |
| `argo-deploy` | Sc 7 — Argo Workflows |
| `argoworkflow-argocd` | Sc 8 — ArgoCD |
| `argoworkflow-fluxcd` / `fluxcd` | Sc 9 — FluxCD |
> Uwaga: warianty FluxCD używają układu katalogów `apps/` + `clusters/prod/` wymaganego przez
> Flux, pozostałe warianty trzymają manifesty w katalogu głównym repo GitOps.
---
## Aplikacja
Mikroserwis udostępnia API REST do zarządzania kontami użytkowników wraz z uwierzytelnianiem
JWT (tokeny w ciasteczkach), rolami oraz mechanizmem wylogowania (unieważnianie tokenów).
### Stos technologiczny
- **Python 3.11**, **Flask 3**
- **Flask-JWT-Extended** — uwierzytelnianie JWT
- **Flask-SQLAlchemy / SQLAlchemy 2** — ORM
- **MySQL** (produkcyjnie), **SQLite in-memory** (testy)
- **waitress** — produkcyjny serwer WSGI
- **pytest** — testy jednostkowe
- **Docker** — konteneryzacja (obraz bazowy `python:3.11.7-slim-bookworm`)
### API
| Metoda | Ścieżka | Opis | Autoryzacja |
|--------|---------|------|-------------|
| `POST` | `/users` | Utworzenie użytkownika | brak (konto `Administrator` wymaga tokena admina) |
| `GET` | `/users` | Lista wszystkich użytkowników | tylko `Administrator` |
| `GET` | `/users/<id>` | Szczegóły użytkownika | właściciel lub `Administrator` |
| `PUT`/`PATCH` | `/users/<id>` | Edycja użytkownika (`PUT` wymaga wszystkich pól) | właściciel lub `Administrator` |
| `DELETE` | `/users/<id>` | Usunięcie użytkownika | właściciel lub `Administrator` |
| `POST` | `/login` | Logowanie, ustawia token JWT w ciasteczku | brak |
| `GET` | `/logout` | Wylogowanie (unieważnienie tokena) | zalogowany |
| `GET` | `/health` | Sprawdzenie stanu aplikacji i połączenia z bazą | brak *(dostępne na branchach z potokami CI/CD)* |
| `GET` | `/version` | Zwraca wdrożoną wersję (`APP_VERSION` = SHA commita) i czas budowy | brak *(dostępne na branchach z potokami CI/CD)* |
Przy pierwszym uruchomieniu, jeśli baza jest pusta, tworzone jest domyślne konto administratora
(zob. zmienne `ADMIN_*`).
### Model danych
- **`User`** — `id`, `username` (unikalny), `email` (unikalny), `role` (`Administrator`/`User`),
`password` (hash).
- **`RevokedToken`** — `jti` unieważnionych tokenów JWT (blocklist przy wylogowaniu).
### Konfiguracja (zmienne środowiskowe)
| Zmienna | Opis | Domyślna |
|---------|------|----------|
| `SQLALCHEMY_DATABASE_URI` | Połączenie do bazy MySQL | — (wymagana poza testami) |
| `JWT_SECRET_KEY` | Klucz podpisujący tokeny JWT | `changeme` |
| `APP_PORT` | Port serwera | `80` |
| `ADMIN_USERNAME` | Login domyślnego admina | `admin` |
| `ADMIN_EMAIL` | E-mail domyślnego admina | `[email protected]` |
| `ADMIN_PASSWORD` | Hasło domyślnego admina | `admin` |
Produkcyjnie sekrety (`SQLALCHEMY_DATABASE_URI`, hasła MySQL) są dostarczane z **Azure Key
Vault** przez sterownik CSI `secrets-store` — zob. repozytorium deploymentowe.
### Uruchomienie lokalne
Za pomocą Docker Compose (uruchamia API + MySQL):
```bash
# przygotuj pliki api/.env oraz db/.env ze zmiennymi środowiskowymi
docker compose up --build
```
Bez konteneryzacji:
```bash
cd api
python3 -m venv env && source env/bin/activate
pip install -r requirements.txt
python3 app.py
```
Aplikacja czeka na gotowość bazy danych przy starcie (`wait_for_db`, do 100 prób co 3 s).
### Testy
```bash
cd api
python3 -m venv env && source env/bin/activate
pip install -r requirements.txt pytest
python3 -m pytest
```
Testy używają bazy SQLite w pamięci (konfiguracja `testing`) i pokrywają operacje CRUD oraz
uwierzytelnianie. Ten sam zestaw testów jest uruchamiany w każdym potoku CI.
> Wcześniejsze wersje potoków korzystały dodatkowo z testów kontenera **Goss** — zostały one
> ostatecznie usunięte z potoków (por. historia commitów), a walidację przejęły testy
> `pytest` oraz health check po wdrożeniu.
---
## Potoki CI
Definicje potoków znajdują się na branchach poszczególnych narzędzi. Wszystkie realizują ten
sam trzyetapowy proces: **testy → build&push → commit do GitOps**.
### Jenkins
Branch `jenkins-pipeline`, plik `.jenkins/Jenkinsfile`. Potok deklaratywny uruchamiany na
**agencie w Kubernetes** — pod z osobnymi kontenerami do każdego etapu (`podTemplate.yaml`):
- `python` — uruchomienie `pytest` (wyniki jako JUnit XML),
- `docker``docker build` + logowanie do ACR (Azure managed identity) + `docker push`,
- `git` — sklonowanie repo GitOps, podmiana taga obrazu (`awk`) i commit na branch
`jenkins-kubernetes`.
Build kontenera działa bez uprawnień roota dzięki **sysbox** (`runtimeClassName: sysbox-runc`).
### Woodpecker CI
Branch `woodpecker`, plik `.woodpecker/build.yaml`. Trzy kroki (`code-tests`,
`build-and-push`, `gitops-commit`) na backendzie Kubernetes. Docker-in-Docker uruchamiany
lokalnie (`dockerd &`) w kontenerze z sysbox. Sekrety (klucz deploy do Gitea, known hosts)
pobierane z sekretów Woodpeckera.
### Argo Workflows
Branch `argo-workflows`, katalog `argo-workflows/`. Podejście **sterowane zdarzeniami** przez
Argo Events:
- `source.yaml``EventSource` (webhook, dwa endpointy: dla repo aplikacji i deploymentowego),
- `sensor.yaml``Sensor` reagujący na push i tworzący `Workflow` budujący (etapy:
`checkout``tests``build-and-push-image``gitops-commit`),
- `eventbus-default.yaml` — szyna zdarzeń (NATS),
- `permissions.yaml``ServiceAccount` + `Role`/`RoleBinding`,
- `secret-store.yaml` — dostęp do sekretów z Key Vault.
### Wspólny schemat potoku CI
Wszystkie trzy narzędzia wykonują tę samą logikę, różniąc się jedynie składnią i modelem
uruchamiania:
```
push → [pytest] → [docker build → az acr login → docker push (tag = SHA)] → [clone repo GitOps → awk: podmiana tagu → commit → push]
```
Aktualizacja manifestu w repo GitOps jest realizowana identycznym skryptem `awk`, który
znajduje kontener `api` i podmienia w nim tag obrazu na SHA nowego commita.
## Infrastruktura
| Element | Zastosowanie |
|---------|--------------|
| **Azure Kubernetes Service (AKS)** | Klaster docelowy; działają na nim także agenci CI oraz kontrolery CD |
| **Azure Container Registry** (`marcin00.azurecr.io`) | Rejestr obrazów |
| **Azure Key Vault** + CSI `secrets-store` | Dostarczanie sekretów do podów |
| **Managed Identity** | Bezhasłowe uwierzytelnianie do ACR / AKS / Key Vault |
| **Gitea** (self-hosted, `gitea.marcin00.pl`) | Repozytoria Git + webhooki wyzwalające potoki |
| **sysbox** (`sysbox-runc`) | Budowanie obrazów bez uprawnień roota (rootless DinD) |
| **NGINX Ingress** | Wystawienie aplikacji (`user-microservice.marcin00.pl`) |
## Pomiar dostarczenia zmiany
Metryką porównawczą jest **czas dostarczenia zmiany** — od commita do momentu, w którym nowa
wersja aplikacji faktycznie działa na klastrze. Pomiar jest w pełni zautomatyzowany, a
narzędzia znajdują się na branchu **`dev`**:
- **[`deployment_timer.sh`](../../tree/dev/deployment_timer.sh)** — automatyczny pomiar
pojedynczego wdrożenia. Skrypt:
1. odczytuje aktualną wersję z endpointu `/version`,
2. zapisuje znacznik czasu do pliku, commituje go (`Automatyczna zmiana: <timestamp>`)
i wykonuje `git push` — co wyzwala cały łańcuch CI/CD,
3. odpytuje `/version` co sekundę, aż zwrócona wersja się zmieni,
4. zapisuje wynik (`start,koniec,czas,stara_wersja,nowa_wersja`) do pliku
`deployment_times.csv`.
Wykrycie zmiany opiera się na tym, że potok CI buduje obraz z `APP_VERSION` równym SHA
commita, a `/version` zwraca tę wartość. Commity `Automatyczna zmiana: <timestamp>` widoczne
w historii repozytorium pochodzą właśnie z kolejnych przebiegów tego skryptu.
- **[`data_analysis.py`](../../tree/dev/data_analysis.py)** — agreguje zebrane pomiary
(po 20 wdrożeń na scenariusz) i generuje wykresy słupkowe średnich czasów dostarczenia do
katalogu `plots/`. Tworzy 6 porównań: trzy według narzędzia CI (dla każdego CD) i trzy
według narzędzia CD (dla każdego CI), obejmując wszystkie [9 scenariuszy](#scenariusze-pomiarowe).
```bash
pip install matplotlib
python3 data_analysis.py # zapisuje plots/mean_times_0..5.png
```
> Pliki wynikowe pomiarów (`deployment_times.csv`, katalog `plots/`) są generowane przez
> powyższe skrypty i nie są śledzone w repozytorium.
## Struktura repozytorium
```
user-microservice/
├── api/
│ ├── app.py # fabryka aplikacji Flask, konfiguracja, start serwera waitress
│ ├── views.py # endpointy API (użytkownicy, login/logout)
│ ├── models.py # modele SQLAlchemy: User, RevokedToken
│ ├── utils.py # autoryzacja, oczekiwanie na bazę, inicjalizacja admina
│ ├── requirements.txt # zależności aplikacji
│ └── tests/ # testy pytest (conftest.py, test_users.py)
├── Dockerfile # obraz aplikacji
└── docker-compose.yml # lokalne uruchomienie API + MySQL
```
> Definicje potoków CI (`Jenkinsfile`, `.woodpecker/`, `argo-workflows/`) znajdują się na
> odpowiednich branchach — zob. [Mapa branchy](#mapa-branchy).
+1 -2
View File
@@ -4,7 +4,7 @@ from flask_jwt_extended import JWTManager
from jwt import ExpiredSignatureError
from models import db, RevokedToken
import os
from utils import init_db, wait_for_db
from utils import init_db
from views import user_bp
from werkzeug.exceptions import HTTPException
@@ -53,7 +53,6 @@ def create_app(config_name="default"):
# Fill database by initial values (only if we are not testing)
with app.app_context():
wait_for_db()
db.create_all()
if config_name != "testing":
init_db()
-19
View File
@@ -2,9 +2,6 @@ from flask import abort
from flask_jwt_extended import get_jwt_identity
from models import User, db
import os
from sqlalchemy import text
from sqlalchemy.exc import DatabaseError
import time
from werkzeug.security import generate_password_hash
@@ -30,22 +27,6 @@ def get_user_or_404(user_id):
return user
MAX_RETRIES = 100
def wait_for_db():
for retries in range(MAX_RETRIES):
try:
with db.engine.connect() as connection:
connection.execute(text("SELECT 1"))
print("Successfully connected with database.")
return
except DatabaseError:
print(f"Waiting for database... (retry {retries + 1})")
time.sleep(3)
print("Failed to connect to database.")
raise Exception("Database not ready after multiple retries.")
def init_db():
"""Create default admin account if database is empty"""
with db.session.begin():
+54
View File
@@ -0,0 +1,54 @@
#!/bin/bash
# === KONFIGURACJA ===
APP_URL="https://user-microservice.marcin00.pl/version"
MARKER_FILE="version_marker.txt"
OUTPUT_FILE="deployment_times.csv"
CHECK_INTERVAL=1 # sekundy
# === POBRANIE AKTUALNEJ WERSJI APLIKACJI ===
echo "[INFO] Pobieranie aktualnej wersji z /version..."
OLD_VERSION=$(curl -s "$APP_URL" | jq -r '.version')
if [[ -z "$OLD_VERSION" ]]; then
echo "[ERROR] Nie udało się pobrać aktualnej wersji aplikacji."
exit 1
fi
echo "[INFO] Aktualna wersja: $OLD_VERSION"
# === Modyfikacja pliku, commit i push ===
TIMESTAMP=$(date +%s)
echo "$TIMESTAMP" > "$MARKER_FILE"
git add "$MARKER_FILE"
git commit -m "Automatyczna zmiana: $TIMESTAMP"
START_TIME=$(date +%s)
echo "[INFO] Wykonuję git push..."
git push
if [[ $? -ne 0 ]]; then
echo "[ERROR] Push nie powiódł się."
exit 1
fi
echo "[INFO] Oczekiwanie na wdrożenie nowej wersji..."
# === Odpytywanie endpointa /version ===
while true; do
sleep $CHECK_INTERVAL
NEW_VERSION=$(curl -s "$APP_URL" | jq -r '.version')
if [[ "$NEW_VERSION" != "$OLD_VERSION" ]]; then
END_TIME=$(date +%s)
DURATION=$((END_TIME - START_TIME))
echo "[INFO] Nowa wersja wdrożona: $NEW_VERSION"
echo "[INFO] Czas wdrożenia: $DURATION sekund"
echo "$START_TIME,$END_TIME,$DURATION,$OLD_VERSION,$NEW_VERSION" >> "$OUTPUT_FILE"
break
else
echo "[WAIT] Czekam... ($NEW_VERSION)"
fi
done
+1
View File
@@ -0,0 +1 @@
1753539316