Java for Beginner

Сканирование образа на уязвимости

Добавьте в пайплайн после сборки:

- name: Scan with Trivy
  uses: aquasecurity/trivy-action@master
  with:
    image-ref: 'myapp:${{ github.sha }}'
    format: 'table'
    exit-code: '1'
    ignore-unfixed: true
    severity: 'CRITICAL,HIGH'

Как это работает:
- Trivy сканирует образ на наличие уязвимостей в:
- Базовом образе (distroless — минимум пакетов),
- Зависимостях Java (через анализ JAR-файлов).
- ignore-unfixed: true — игнорирует уязвимости без патчей (чтобы не блокировать сборку).
- severity: CRITICAL,HIGH — падает при критических уязвимостях.

Альтернатива: Snyk

- name: Snyk Container scan
  uses: snyk/actions/container@master
  env:
    SNYK_TOKEN: ${{ secrets.SNYK_TOKEN }}
  with:
    image: myapp:${{ github.sha }}
    args: --severity-threshold=high --fail-on=all

Организация production-ready релиза

Политики хранения образов в registry

1. Для DockerHub/приватного registry:
- Удаляйте образы старше 30 дней (кроме tagged релизов)
- Оставляйте последние 5 образов для каждого major-версии (например, v1.*).

2. Как автоматизировать:
- В GitLab CI используйте cleanup policy для registry,
- В AWS ECR — Lifecycle Policy:

     {
       "rules": [
         {
           "rulePriority": 1,
           "description": "Удалять образы старше 30 дней",
           "selection": {
             "tagStatus": "untagged",
             "countType": "sinceImagePushed",
             "countUnit": "days",
             "countNumber": 30
           },
           "action": { "type": "expire" }
         }
       ]
     }

Multi-environment setup через override.yml

Структура проекта:

├── docker-compose.yml        # Базовая конфигурация
├── docker-compose.dev.yml    # Dev-окружение
├── docker-compose.prod.yml   # Production
└── .env

Пример docker-compose.prod.yml:

services:
  app:
    environment:
      SPRING_PROFILES_ACTIVE: prod
      JAVA_TOOL_OPTIONS: >-
        -XX:MaxRAMPercentage=75.0
        -XX:+UseZGC
    deploy:
      replicas: 3
      update_config:
        parallelism: 1
        order: start-first
    networks:
      - monitoring_net

  db:
    environment:
      POSTGRES_PASSWORD: ${PROD_DB_PASSWORD}
    volumes:
      - /mnt/prod/pg_data:/var/lib/postgresql/data

Запуск для production:

docker-compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.prod.yml up -d

Ключевые отличия:
- Dev:
- Горячая перезагрузка кода через bind mounts,
- Отключенные лимиты ресурсов.
- Production:
- Фиксированные теги образов (не latest),
- Подключение к сети мониторинга (monitoring_net),
- Приватные тома на выделенном диске (/mnt/prod/pg_data).

Будущее: переход к Kubernetes/Helm

Почему Docker Compose не для production?
- Нет оркестрации на нескольких нодах,
- Отсутствует self-healing (автовосстановление упавших сервисов),
- Нет встроенного балансировщика нагрузки.

Как мигрировать:
1. Замените `docker-compose.yml` на Helm chart:

helm create myapp

2. Настройте values.yaml:

   app:
     replicaCount: 3
     image:
       repository: myapp
       tag: "v1.0.0"
     resources:
       limits:
         memory: 512Mi
         cpu: "1.5"

3. Интегрируйте Kafka через Strimzi Operator:

   # kafka.yaml
   apiVersion: kafka.strimzi.io/v1beta2
   kind: Kafka
   spec:
     kafka:
       version: 3.5.0
       replicas: 3
       listeners:
         - name: plain
           port: 9092
           type: internal
           tls: false

Преимущества Kubernetes:
- Автомасштабирование (HPA),
- Сетевая изоляция через Network Policies,
- Управление секретами через kubectl create secret.

#Java #middle #Docker

👍3

110 views06:58