Background

寫這篇文章的目的就是想要之後我送了一個PR出去通過circleCI的檢查後, 然後就會小精靈會幫我自動更新程式到我指定的機器. 但事實是沒有小精靈, 所以過往我只完成到 circleCI檢查的部分. 確定都沒問題之後我才會手動的更新程式 & 重啟服務這樣. 那今天終於把整個流程實作了出來, 所以就寫了這篇文章記錄一下.

整個 Deployment 的流程如下:

CICD-1

這篇文章順便整理一下對 CircleCI 的應用. 比較基礎的部分我就跳過了, 基本上就創造一個CircleCI & Github 的帳號, 再設定一下兩邊基本上就通了. 所以本篇主要在介紹 CircleCI 的 config 部分. 我們會透過 CircleCI 的 config 部分來完成 aws codeploy 的呼叫.

CircleCI configuration

Concept

整個 CircleCI configuration file 由三大部分所組成. 分別是:

  • version: version表示你要用CI的哪個版本. 目前是2.0
  • Jobs: 一系列你想要在 CircleCI 的機器上操作的指令. 通常包含建立環境 & Testing
  • workflows: 用來管理Jobs的部分, 如果想要run不同的jobs在不同的branchs上就是透過workflows來完成.

Basic

基本的 basic CircleCI config 的架構如下:

version: 2

# List of jobs
jobs:
    # The build job
    build:
        working_directory: ~/project
        docker:
            - image: circleci/node:6.10-browsers
        steps:
           # Steps to be added

    # The deploy job
    deploy:
        working_directory: ~/project
        docker:
            - image: circleci/node:6.10-browsers
        steps:
            # Steps to be added
            
workflows:
    version: 2
    # The build and deploy workflow
    build_and_deploy:
        jobs:
            - build
            - deploy

如上圖所示有兩個jobs(build, deploy). 那jobs裡面的細項如下:

  • docker
  • working_directory
  • steps
    • checkout
    • run
    • save_cache
    • restore_cache

需要特別講的部分是, 在 workflow 中, 每個 job 都是運作在一個獨立的 container 當中, 爲了確保每個 job 可以獨立運行, 所以可能會需要前一次 CI 或是前一個 job 產生的一些資料, 這時候我們就會用到 cache 來存放資料.

名詞解釋

  • docker: 指定你要用什麼 docker image
  • working_directory: 指定工作目錄
  • steps: 一連串的動作來幫助你完成CI/CD
  • run: 執行 bash command.
  • checkout: checkout the code from the current branch into the working directory
  • save_cache: 儲存你要存的資料到 cache 中, 透過key-valuek的形式.
  • restore_cache: 取回你存的資料, 透過key-valuek的形式.

AWS Codedeploy

簡單地介紹完 CicleCI 後我們還會需要設定 AWS Codedeploy.

Add a new user

我們創建了一個 AWS IAM user 叫 circleci 並 attach 相關的 policy 給這個 user. 以下是相關的 policy:

AmazonS3FullAccess
AWSCodeDeployFullAccess

Launch EC2 Instance

我們要先叫起一台 EC2 然後在上面安裝 aws cli 等相關指令. 但是在創造 EC2 時要指定 IAM Role 選擇系統預設的 CodeDeployEC2 (如果沒有的話需自行建立)

相關policy如下:

AmazonEC2FullAccess
AmazonEC2RoleforAWSCodeDeploy
AWSCodeDeployRole
AWSCodeDeployDeployerAccess

下面的指令你可以在創建EC2的時候填入(User data)，或是等EC2創建好時在登入執行都可以。

$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install python-pip
$ sudo pip install awscli --upgrade --user
$ aws --version
aws-cli/1.16.24 Python/2.7.10 Darwin/18.2.0 botocore/1.12.14
$ aws s3 cp s3://aws-codedeploy-us-west-1/latest/install .
$ chmod +x ./install
$ ./install auto

P.S 記得確定一下 codedeploy-agent 服務在 instance 上有沒有啟動

sudo service codedeploy-agent status

● codedeploy-agent.service - LSB: AWS CodeDeploy Host Agent
   Loaded: loaded (/etc/init.d/codedeploy-agent; generated)
   Active: active (exited) since Tue 2019-05-07 13:55:51 CST; 1s ago
     Docs: man:systemd-sysv-generator(8)
  Process: 12433 ExecStart=/etc/init.d/codedeploy-agent start (code=exited, status=0/SUCCESS)

May 07 13:55:50 ip-172-31-18-88 systemd[1]: Starting LSB: AWS CodeDeploy Host Agent...
May 07 13:55:51 ip-172-31-18-88 codedeploy-agent[12433]: Starting codedeploy-agent:
May 07 13:55:51 ip-172-31-18-88 systemd[1]: Started LSB: AWS CodeDeploy Host Agent.

Codedeploy Application

到 Codedeploy 中創立一個 application, 如下圖:

Screen-Shot-2019-07-04-at-12.01.18-PM

Deployment groups

接著我們再創立一個 deployment groups 把我們剛剛建立好的 EC2 包含進來

Screen-Shot-2019-07-04-at-12.02.06-PM

Screen-Shot-2019-07-04-at-12.02.18-PM

Load Balancer 則看你有沒有啟用，有的話就選擇 Target Group，沒有則取消，Advanced 的選項中有SNS觸發的選項，通常我只針對Successful & Fail這兩種狀況進行監控。

Screen-Shot-2019-07-04-at-12.03.03-PM

Screen-Shot-2019-07-04-at-12.02.45-PM

appspec.yml

那接著如果我們要使用 aws codedeploy 時我們需要寫 appspec.yml 來告訴aws codedeploy需要執行哪些動作 & 基本的路徑位置. 在appspec.yml中我們比較需要的是填入三個script(BeforeInstall, AfterInstall, ApplicationStart). 那我自己這邊是用不到 BeforeInstall 所以我就把整個欄位拿掉.

appspec.yml

version: 0.0
os: linux
files:
  - source: /
    destination: /var/www/app
hooks:
  AfterInstall:
    - location: scripts/after-install.sh
      runas: root
      timeout: 300
  ApplicationStart:
    - location: scripts/restart.sh
      runas: root
      timeout: 60

scripts/after-install.sh

#!/bin/bash
cd /var/www/app
source .venv/bin/activate
pip3 install -r requirements.txt

scripts/restart.sh

#!/bin/bash
sudo supervisorctl restart app

整合 Circleci & Aws CodeDeploy

最後我們要透過 circleci 的 config 整合 CodeDeploy 來達到自動部署機器的目的.

config.yml

version: 2
jobs:
  build:
    working_directory: ~/app
    docker:
      - image: circleci/python:3.6.4
        environment:
          PIPENV_VENV_IN_PROJECT: true
          DATABASE_URL: postgresql://root@localhost/circle_test?sslmode=disable
      - image: circleci/postgres:9.6.2
        environment:
          POSTGRES_USER: taiker
          POSTGRES_DB: console

    steps:
      - checkout
      - run: sudo apt-get install python3-pip
      - run: sudo pip3 install --upgrade pip
      - run:
          command: |
            python3 -m venv venv
            . venv/bin/activate
            sudo pip3 install -r requirements.txt
      - save_cache:
          key: deps1-{{ .Branch }}-{{ checksum "requirements.txt" }}
          paths:
              - venv
      - run:
          command: |
            export FLASK_APP=/home/circleci/app/run.py
            pytest
      
  deploy:
    working_directory: ~/app
    docker:
      - image: circleci/python:3.6.4
    steps:
      - checkout
      - restore_cache:
          key: deps1-{{ .Branch }}-{{ checksum "requirements.txt" }}
      - run:
          name: Show current branch
          command: echo ${CIRCLE_BRANCH}
      - run:
          name: Show git commit id
          command: echo ${CIRCLE_SHA1}
      - run: sudo apt-get update
      - run: sudo apt-get install python3-pip
      - run: sudo apt-get install groff
      - run: sudo pip3 install --upgrade pip
      - run:
          name: Install aws cli
          command: pip3 install awscli --upgrade --user
      - run: ~/.local/bin/aws --version
      - run: chmod +x ~/.local/bin/aws
      - run:
          name: "Set AWS region"
          command: ~/.local/bin/aws configure set region ap-northeast-1
      - run:
          name: Deploy to S3
          command: |
            if [ "${CIRCLE_BRANCH}" == "qa" ]; then
                ~/.local/bin/aws s3 sync /home/circleci/app/ s3://app/qa --delete
            elif [ "${CIRCLE_BRANCH}" == "master" ]; then
                ~/.local/bin/aws s3 sync /home/circleci/app/ s3://app/master --delete
            fi
      - run:
          name: AWS codedeploy
          command: |
            if [ "${CIRCLE_BRANCH}" == "qa" ]; then
                ~/.local/bin/aws deploy create-deployment --application-name app-qa --deployment-group-name app-group-qa --file-exists-behavior OVERWRITE --github-location repository="TaikerLiang/APP",commitId="$CIRCLE_SHA1"
            elif [ "${CIRCLE_BRANCH}" == "master" ]; then
                ~/.local/bin/aws deploy create-deployment --application-name app --deployment-group-name app-group --file-exists-behavior OVERWRITE --github-location repository="TaikerLiang/APP",commitId="$CIRCLE_SHA1"
            fi

workflows:
  version: 2
  # The build and deploy workflow
  build_and_deploy:
    jobs:
      - build
      # The deploy job will only run on the filtered branches and
      # require the build job to be successful before it starts
      - deploy:
          requires:
            - build
          filters:
            branches:
              only:
                - master, qa

那整篇文章大致上我覺得比較重要的部分都列在這邊. 感覺可能還有需要補充的地方. 等之後比較有空的時候再來補充.

Reference