Мало найдется сегодня несогласных с тем, что Docker в конце концов стал "мейнстримом". Ну, точнее, контейнеры Docker стали. Правда есть фронт, где война еще не окончена, хотя для многих победитель уже очевиден, и победитель этот — Kubernetes, который по статистике использования сильно опережает основных конкурентов: Docker Swarm и Mesos + Mesosphere.

Я знаю людей и компании, которые не согласны с выводом большинства о том, что k8s это будущее оркестрации контейнеров. Но по некоторым причинам и аналогичные инструменты от других производителей их также часто не устраивают. Крупные компании в таком случае выбирают путь разработки своего собственного инструмента для оркестрации контейнеров. Другие останавливаются на Mesos или даже на Nomad. Но я пока не знаю никого, кто использовал бы Docker Swarm (mode).

Кстати, число "8" в слове k8s означает точно "8 букв", то есть: k8s = k[8_других_букв]s = kubernetes. Мода на такие сокращения появилась в бородатых 80-х прошлого века, и лично я не приветствую такие сокращения, поэтому далее буду называть инструменты их полным именем.

На хабре уже писали про Docker swarm mode (режим роя), который является новой фичей версии 1.12. Данная опция внесла небольшую путаницу в головы тех, кто знаком с отдельно стоящей реализацией Docker Swarm имевшей распространение ранее и не отличавшейся удобством настройки и использования. Однако, после добавления Swarm в коробку с Docker все стало намного проще, очевиднее и функциональнее.

Подробнее о том, как устроен новый кластер Docker контейнеров с точки зрения пользователя, а также о простом и удобном способе разворачивания сервисов Docker на произвольной инфраструктуре далее под катом.

В предыдущем материале я рассказывал о проекте для автоматизации деплоя Docker контейнеров, разработка которого стартовала в начале этого года. Прошло несколько месяцев, Fabricio был значительно улучшен и доработан, и сегодня я хочу рассказать об одном из последних нововведений — об автоматическом деплое master-slave конфигураций для PostgreSQL.

Запуск PostgreSQL в контейнерах — не самая популярная идея, и тому есть разумное объяснение: ни к чему добавлять дополнительные сетевые задержки к и без того довольно загруженному сервису. Но существует ряд случаев когда такое решение все же можно применить. Например, когда вы полностью доверяете Docker БД не испытывает серьезных нагрузок, но при этом важна возможность дублирования/реплицирования хранимых данных на несколько серверов. Либо просто для тестирования и отладки настроек перед применением их на боевых серверах.

Чтобы не утомлять читателя (и пользователя) большим количеством текстовой информации, я решил, что неплохо было бы уже привести «живые» примеры использования Fabricio на реально работающих контейнерах — согласитесь — лучше один раз увидеть.

В этой заметке речь пойдет о HTTP-кэшировании (перевод) и его использовании совместно с фреймворком Django. Мало кто будет спорить с утверждением о том, что применение HTTP-кэширования — очень правильная и разумная практика разработки веб-приложений. Однако именно в этом функционале Django содержит ряд ошибок и неточностей, которые очень сильно ограничивают практическую пользу от такого подхода. Например, до сих пор актуален баг #15855, заведенный в апреле 2011 года, который может приводить к очень неприятным ошибкам в работе веб-приложения.

Middleware vs. explicit decorator

В Django есть два стандартных способа включения HTTP-кэширования: через активацию UpdateCacheMiddleware/FetchFromCacheMiddleware, либо через декорирование функции представления при помощи декоратора cache_page. У первого способа имеется один существенный недостаток — он включает HTTP-кэширование для всех без исключения представлений (view) проекта, зато второй содержит тот самый баг #15855. Если бы не этот баг, то вариант с использованием cache_page являлся бы более предпочтительным. Плюс, такой вариант хорошо согласуется с важнейшим из постулатов The Zen of Python, что «явное лучше неявного».

Так уж вышло, что запуск cron в Docker-контейнере — дело весьма специфическое, если не сказать сложное. В сети полно решений и идей на эту тему. Вот один из самых популярных (и простых) способов запуска:

cron -f

Но такое решение (и большинство других тоже) обладает рядом недостатков, которые сходу обойти достаточно сложно:

• неудобство просмотра логов (команда docker logs не работает)
• cron использует свой собственный Environment (переменные окружения, переданные при запуске контейнера, не видимы для cron заданий)
• невозможно нормально (gracefully) остановить контейнер командой docker stop (в конце концов в контейнер прилетает SIGKILL)
• контейнер останавливается с ненулевым кодом ошибки

Контейнеризация приложений сегодня является не просто модным трендом. Объективно такой подход позволяет во многом оптимизировать процесс серверной разработки путем унификации поддерживаемых инфраструктур (dev, test, staging, production). Что в итоге приводит к значительному сокращению издержек на протяжении всего цикла жизни серверного приложения.

Хотя большая часть из перечисляемых достоинств Docker является правдой, тех, кто на практике столкнется с контейнерами, может постигнуть легкое разочарование. И так как Docker не является панацеей, а всего лишь входит в список из «лекарственных средств» от рецепта автоматического деплоя, разработчикам приходится осваивать дополнительные технологии, писать дополнительный код и т.д.

Промучившись много часов в поисках решения, решил поделиться найденным способом с читателями Хабра.

Довольно часто при написании модульных тестов нам приходится сталкиваться с тем, что тестируемый класс зависит от данных из внешних источников, состояние которых мы не можем контролировать. К таким источникам можно отнести далеко расположенную общедоступную базу данных или службу, датчик какого-нибудь физического процесса и пр. Либо нам необходимо убедиться, что некие действия выполняются в строго определенном порядке. В этих случаях к нам на помощь приходят Mock объекты (mock в переводе с английского — пародия), позволяя тестировать классы в изоляции от внешних зависимостей. Использованию Mock объектов в PHPUnit посвящается эта статья.