Conversation
![gemini-code-assist[bot]](https://avatars.githubusercontent.com/in/956858?s=60&v=4){kind=small}
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Summary of Changes
Hello @youyeon11, I'm Gemini Code Assist1! I'm currently reviewing this pull request and will post my feedback shortly. In the meantime, here's a summary to help you and other reviewers quickly get up to speed!
이 PR은 Docker와 Nginx를 활용하여 자동화된 무중단 배포 파이프라인을 구축하는 것을 목표로 합니다. Blue/Green 배포 전략을 도입함으로써, 애플리케이션 업데이트 시 서비스 중단 없이 안정적인 배포가 가능해져 시스템의 신뢰성과 효율성을 크게 향상시킵니다.
Highlights
- 무중단 배포 시스템 도입: Docker 기반의 Blue/Green 무중단 배포 시스템을 위한 파일들이 추가 및 수정되었습니다.
- Dockerfile 개선: Python 가상 환경(venv)을 Docker 이미지 내에서 설정하고, pip 설치 경로를 명확히 하여 빌드 효율성과 안정성을 높였습니다.
- 배포 스크립트(deploy.sh) 구현: 현재 활성화된 컨테이너(Blue 또는 Green)를 감지하여 새로운 컨테이너를 배포하고, Nginx 설정을 동적으로 업데이트하여 트래픽을 전환하는 로직이 추가되었습니다.
- Nginx 설정 추가: nginx.conf 파일이 새로 추가되어 backend 업스트림을 정의하고, 들어오는 HTTP 요청을 해당 백엔드 컨테이너로 프록시하도록 구성되었습니다.
Using Gemini Code Assist
The full guide for Gemini Code Assist can be found on our documentation page, here are some quick tips.
Invoking Gemini
You can request assistance from Gemini at any point in your pull request via creating an issue comment (i.e. comment on the pull request page) using either /gemini <command> or @gemini-code-assist <command>. Below is a summary of the supported commands.
| Feature | Command | Description |
|---|---|---|
| Code Review | /gemini review |
Performs a code review for the current pull request in its current state. |
| Pull Request Summary | /gemini summary |
Provides a summary of the current pull request in its current state. |
| Comment | @gemini-code-assist | Responds in comments when explicitly tagged, both in issue comments and review comments. |
| Help | /gemini help |
Displays a list of available commands. |
Customization
To customize Gemini Code Assist for GitHub experience, repository maintainers can create a configuration file and/or provide a custom code review style guide (such as PEP-8 for Python) by creating and adding files to a .gemini/ folder in the base of the repository. Detailed instructions can be found here.
Limitations & Feedback
Gemini Code Assist may make mistakes. Please leave feedback on any instances where its feedback is incorrect or counter productive. You can react with 👍 and 👎 on @gemini-code-assist comments. If you're interested in giving your feedback about your experience with Gemini Code Assist for Github and other Google products, sign up here.
You can also get AI-powered code generation, chat, as well as code reviews directly in the IDE at no cost with the Gemini Code Assist IDE Extension.
Footnotes
-
Review the Privacy Notices, Generative AI Prohibited Use Policy, Terms of Service, and learn how to configure Gemini Code Assist in GitHub here. Gemini can make mistakes, so double check it and use code with caution. ↩
🤖 Gemini 코드 리뷰 결과1. 주요 변경 사항 요약 및 의도 파악이 PR은 Docker 기반 Blue/Green 배포 방식을 구현하여 무중단 배포를 가능하게 하는 것을 목표로 합니다. 2. 코드 품질 및 가독성
3. 잠재적 버그 및 엣지 케이스
4. 성능 및 효율성
5. 보안 및 아키텍처
전반적으로 Blue/Green 배포 방식을 구현하는 좋은 시작입니다. 위에 제시된 피드백을 반영하여 코드의 안정성, 유지보수성, 확장성을 더욱 향상시킬 수 있을 것입니다. 특히 엣지 케이스 처리와 Nginx 설정 변경 방식에 대한 개선을 권장합니다. 수고하셨습니다! |
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Code Review
이 PR은 Docker 기반 Blue/Green 무중단 배포를 위한 설정을 추가합니다. 전반적인 접근 방식은 좋지만, 배포 스크립트와 Dockerfile에 몇 가지 치명적인 오류와 개선점이 있습니다.
주요 피드백:
Dockerfile: 의존성 설치 경로에 오류가 있어 빌드가 실패할 수 있습니다. 또한 Docker 캐시를 더 효율적으로 사용하도록 개선할 수 있습니다.deployment/deploy.sh:- 변수 이름 오타로 인해 스크립트가 실패하는 치명적인 버그가 있습니다.
- 현재 헬스 체크가 애플리케이션의 준비 상태를 보장하지 않아 다운타임의 위험이 있습니다.
- 불필요한 Nginx 재시작과 과도하게 공격적인 이미지 정리 명령어 등 안정성을 저해할 수 있는 부분들이 있습니다.
nginx.conf: 안정성 향상을 위해 타임아웃 설정 추가를 권장합니다.
자세한 내용은 각 파일에 대한 개별 코멘트를 참고해주세요. 이러한 문제들을 수정하면 더 안정적이고 효율적인 배포 파이프라인을 구축할 수 있을 것입니다.
| "$VENV_PATH/bin/python" -m pip install --upgrade pip | ||
|
|
||
| COPY . . | ||
| RUN "$VENV_PATH/bin/pip" install --no-cache-dir -r app/requirements.txt |
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현재 WORKDIR가 /app으로 설정되어 있고, COPY . . 명령어로 인해 requirements.txt 파일은 /app/requirements.txt에 위치하게 됩니다. 하지만 RUN 명령어에서 -r app/requirements.txt를 사용하고 있어, /app/app/requirements.txt 경로를 찾게 되어 빌드가 실패합니다. 올바른 경로인 requirements.txt로 수정해야 합니다.
추가적으로, Docker 빌드 캐시를 더 효율적으로 활용하기 위해 requirements.txt 파일을 먼저 복사하고 의존성을 설치한 후에 나머지 애플리케이션 코드를 복사하는 것을 고려해보세요. 이렇게 하면 빌드 시간을 단축할 수 있습니다.
RUN "$VENV_PATH/bin/pip" install --no-cache-dir -r requirements.txt
deployment/deploy.sh
Outdated
|
|
||
| # 새 컨테이너 실행 | ||
| docker run --gpus all -d \ | ||
| --name "app-${AFTER_COLOR}" \ |
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정의되지 않은 AFTER_COLOR 변수를 사용하고 있습니다. AFTER_COMPOSE_COLOR의 오타로 보입니다. 이 문제는 스크립트가 컨테이너의 이름을 제대로 설정하지 못하게 하여 배포 실패로 이어집니다. 36, 37번째 줄에서도 동일한 실수가 발견되었으니 함께 수정해야 합니다.
| --name "app-${AFTER_COLOR}" \ | |
| --name "app-${AFTER_COMPOSE_COLOR}" \ |
| for i in $(seq 1 60); do | ||
| if docker ps --filter "name=^/app-${AFTER_COLOR}$" --filter "status=running" --format '{{.Names}}' | grep -q .; then | ||
| echo "New app-${AFTER_COLOR} container is running." | ||
| break | ||
| fi | ||
| sleep 1 | ||
| if [ "$i" -eq 60 ]; then | ||
| echo "New container failed to start in time." >&2 | ||
| exit 1 | ||
| fi | ||
| done |
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현재 헬스 체크는 컨테이너가 running 상태인지만 확인하고 있습니다. 이는 애플리케이션이 실제로 요청을 처리할 준비가 되었음을 보장하지 않습니다. 만약 Nginx가 아직 초기화 중인 컨테이너로 트래픽을 전환하면 다운타임이 발생할 수 있습니다.
애플리케이션에 /health 엔드포인트가 있으므로, curl을 사용하여 해당 엔드포인트가 정상 응답을 반환할 때까지 폴링하는 방식으로 헬스 체크를 강화하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 서비스 안정성을 크게 높일 수 있습니다.
| for i in $(seq 1 60); do | |
| if docker ps --filter "name=^/app-${AFTER_COLOR}$" --filter "status=running" --format '{{.Names}}' | grep -q .; then | |
| echo "New app-${AFTER_COLOR} container is running." | |
| break | |
| fi | |
| sleep 1 | |
| if [ "$i" -eq 60 ]; then | |
| echo "New container failed to start in time." >&2 | |
| exit 1 | |
| fi | |
| done | |
| for i in $(seq 1 60); do | |
| echo "Waiting for app-${AFTER_COMPOSE_COLOR} to be ready... ($i/60)" | |
| if curl -fs "http://localhost:${HOST_PORT}/health" | grep -q '"status":"ok"'; then | |
| echo "New app-${AFTER_COMPOSE_COLOR} container is ready." | |
| break | |
| fi | |
| sleep 1 | |
| if [ "$i" -eq 60 ]; then | |
| echo "New container failed to start in time." >&2 | |
| docker logs "app-${AFTER_COMPOSE_COLOR}" | |
| exit 1 | |
| fi | |
| done |
| if ! docker compose restart nginx; then | ||
| ERR_MSG='Failed to reload Nginx' | ||
| exit 1 | ||
| fi |
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docker exec ... nginx -s reload를 통해 이미 Nginx 설정을 무중단으로 리로드했습니다. docker compose restart nginx는 불필요하며, 오히려 Nginx 컨테이너를 재시작시켜 짧은 다운타임을 유발할 수 있습니다. 또한, 스크립트의 다른 부분에서는 docker run을 사용하고 있어 docker compose 명령어는 일관성을 해칩니다. 이 블록은 삭제하는 것이 좋습니다.
| # 이전 컨테이너 종료 | ||
| docker stop app-${BEFORE_COMPOSE_COLOR} | ||
| docker rm app-${BEFORE_COMPOSE_COLOR} | ||
| docker image prune -af |
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docker image prune -af 명령어는 사용되지 않는 모든 이미지를 강제로 삭제합니다. 이는 현재 배포와 관련 없는 다른 이미지까지 삭제할 수 있어 위험합니다. 예를 들어, 다른 프로젝트의 이미지가 삭제되거나, 롤백에 필요한 이전 버전 이미지가 사라질 수 있습니다. 이전 컨테이너를 삭제한 후에는 단순히 dangling 이미지(-f 옵션만 사용)만 정리하는 것이 더 안전합니다. -a 플래그는 신중하게 사용해야 합니다.
| docker image prune -af | |
| docker image prune -f |
| ERR_MSG='' | ||
|
|
||
| trap 'echo "Error occured: $ERR_MSG. Exiting deploy script."; exit 1' ERR |
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현재 trap을 사용한 오류 처리 방식이 일부 명령어에 대해서만 ERR_MSG를 설정하고 있습니다. 예를 들어 docker pull이나 docker run이 실패할 경우 set -e에 의해 스크립트는 중단되지만, ERR_MSG가 비어있어 "Error occured: . Exiting deploy script."와 같이 불분명한 메시지가 출력됩니다. 모든 잠재적 실패 지점에서 ERR_MSG를 설정하거나, trap에서 $BASH_COMMAND와 같은 내장 변수를 활용하여 실패한 명령어를 직접 출력하는 방식을 고려해볼 수 있습니다.
| if sudo docker ps --filter "name=app-blue" --quiet | grep -E .; then | ||
| echo "Blue down, Green Up " | ||
| BEFORE_COMPOSE_COLOR="blue" | ||
| AFTER_COMPOSE_COLOR="green" | ||
| HOST_PORT="8001" | ||
| else | ||
| echo "Green down, Blue up" | ||
| BEFORE_COMPOSE_COLOR="green" | ||
| AFTER_COMPOSE_COLOR="blue" | ||
| HOST_PORT="8000" | ||
| fi |
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현재 실행 중인 컨테이너 상태를 설명하는 echo 메시지가 혼란스럽습니다. 예를 들어, app-blue가 실행 중일 때 "Blue down"이라고 출력되는데, 이는 실제 상태와 반대입니다. 메시지를 "현재: Blue -> 배포: Green"과 같이 명확하게 수정하여 스크립트의 동작을 더 쉽게 이해할 수 있도록 하는 것이 좋습니다. 또한, grep -E . 대신 grep -q .를 사용하면 불필요한 출력을 줄일 수 있습니다.
| if sudo docker ps --filter "name=app-blue" --quiet | grep -E .; then | |
| echo "Blue down, Green Up " | |
| BEFORE_COMPOSE_COLOR="blue" | |
| AFTER_COMPOSE_COLOR="green" | |
| HOST_PORT="8001" | |
| else | |
| echo "Green down, Blue up" | |
| BEFORE_COMPOSE_COLOR="green" | |
| AFTER_COMPOSE_COLOR="blue" | |
| HOST_PORT="8000" | |
| fi | |
| if sudo docker ps --filter "name=app-blue" --quiet | grep -q .; then | |
| echo "Current: Blue -> Deploying: Green" | |
| BEFORE_COMPOSE_COLOR="blue" | |
| AFTER_COMPOSE_COLOR="green" | |
| HOST_PORT="8001" | |
| else | |
| echo "Current: Green -> Deploying: Blue" | |
| BEFORE_COMPOSE_COLOR="green" | |
| AFTER_COMPOSE_COLOR="blue" | |
| HOST_PORT="8000" | |
| fi |
| location / { | ||
| proxy_pass http://backend/; | ||
| proxy_set_header Host $host; | ||
| proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; | ||
|
|
||
| proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for; | ||
| proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme; | ||
|
|
||
| } |
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기본적인 프록시 설정은 올바릅니다. 하지만 더 안정적인 운영을 위해 프록시 관련 타임아웃 설정을 추가하는 것을 고려해 보세요. 예를 들어, 백엔드 서버의 응답이 느릴 경우를 대비해 proxy_read_timeout 등을 설정하면 예기치 않은 연결 끊김을 방지할 수 있습니다.
location / {
proxy_pass http://backend/;
proxy_connect_timeout 60s;
proxy_send_timeout 60s;
proxy_read_timeout 60s;
proxy_set_header Host $host;
proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
}
1 participant
📌 작업 목적
🗂 작업 유형
🔨 주요 작업 내용
https://docs.docker.com/compose/how-tos/gpu-support/
📎 관련 이슈
💬 논의 및 고민한 점