Вопрос или проблема
Спасибо, что нашли время прочитать это.
У нас есть триггер сборки, подключенный к нашему репозиторию bitbucket, который создает контейнер Docker нашего сервера и сохраняет его как образ в реестре контейнеров на Google Cloud Console.
У нас также есть экземпляр виртуальной машины, созданный в Compute Engine, который ссылается на этот образ. В общем, все это работает хорошо. Мы можем запускать наше приложение как контейнер Docker на этой ВМ. Мы можем подключаться к нему удаленно без проблем.
Чтобы помочь оптимизировать наш процесс, мы хотели, чтобы триггер сборки заставлял ВМ перезагружаться, чтобы она всегда запускала самую последнюю версию контейнера Docker.
Мы сделали это, создав облачную функцию. На тематике:cloud-builds мы запускаем скрипт на python, который сбрасывает наш экземпляр ВМ. Мы также знаем, что это работает, поскольку всякий раз, когда сборка завершена, мы можем видеть сброс ВМ в журналах ВМ.
Проблема в том, что по какой-то причине база не всегда использует последний образ. На самом деле, иногда ручной сброс ВМ не помогает. Требуется несколько сбросов (2-3), прежде чем новый образ контейнера станет доступен.
Неужели наш подход к этому неверен? Или существует определенное время (минуту или около того), которое должно пройти, прежде чем новый образ контейнера станет доступным для использования в экземпляре ВМ?
Еще раз спасибо.
Я столкнулся с аналогичной проблемой. В конечном итоге проблема была в том, что диск ВМ был заполнен. Это было подтверждено с помощью df -h. После запуска docker image prune все снова заработало.
Ответ или решение
Почему виртуальная машина не распознает новый образ контейнера после сброса?
Во-первых, большое спасибо за детальное описание вашей проблемы. Похоже, вы столкнулись с типичной ситуацией, когда новая версия образа контейнера не применяется на виртуальной машине (ВМ) сразу после сброса. Давайте рассмотрим некоторые ключевые аспекты, которые могут помочь в решении данной проблемы.
1. Проверка состояния хранилища (disks)
Проблема может оказаться связанной с недостатком места на диске виртуальной машины. Используйте команду df -h для проверки свободного места на диске. Если ваш диск заполнен, то Docker не сможет загрузить новые образы, что приведет к использованию старой версии контейнера. Очистка ненужных образов с помощью команды docker image prune может помочь освободить место и дать возможность загрузить новый образ.
2. Обновление образа контейнера
Когда вы используете Docker на ВМ для развертывания контейнеров из облачной среды, важно убедиться, что система использует самую последнюю версию образа. Можно добавить в ваш скрипт команду, которая явно обновляет образ с помощью:
docker pull <your-image-name>Это гарантирует, что перед запуском контейнера будет загружена актуальная версия образа.
3. Время кэширования и обновления
Воспользуйтесь стратегией, которая учитывает время, необходимое для обновления образов в репозитории и их кэширования. Гугл Клауд может занимать некоторое время для того, чтобы новые образы стали доступны после сборки. Это может вызвать задержки при перезапуске ВМ и, следовательно, используется старая версия контейнера. Попробуйте внедрить «ожидание» (sleep) в ваш скрипт для того, чтобы подождать некоторое время после завершения сборки, прежде чем выполнять сброс ВМ.
4. Логи и диагностирование проблем
Не забывайте просматривать логи вашего контейнера и виртуальной машины. Это даст больше информации о том, что может происходить. Вы можете использовать:
docker logs <container_id>для получения информации о том, почему может происходить сбой загрузки нового образа.
5. Параметры запуска контейнера
Убедитесь, что параметры запуска вашего контейнера правильно настроены. Если в системе имеется кэшированная версия образа, вы можете принудительно заставить Docker забыть о ней, используя такие параметры, как:
docker run --rm <your-image-name>Это поможет всегда использовать самую свежую версию при каждой перезагрузке.
Заключение
Ваш подход к автоматизации перезагрузки виртуальной машины вполне разумен, однако, как показали наши наблюдения, следите за свободным местом на диске, обновлением образов и другими факторами, влияющими на процесс. Также рекомендуется проводить тестирование изменения различных параметров перед окончательным применением, чтобы избежать непредвиденных проблем в будущем.
Если эти рекомендации не решат вашу проблему, рассмотрите возможность создания более детального мониторинга процессов и логирования для лучшего понимания происходящего в вашей среде.