Какие задачи по инфраструктуре делал своими руками

Инфраструктурные задачи, которые я выполнял самостоятельно

Будучи опытным Java Developer, я регулярно работаю не только с кодом приложения, но и с инфраструктурой, необходимой для его функционирования. Вот конкретные примеры задач, которые я выполнял своими руками.

Docker и контейнеризация

Я создавал Dockerfiles для Java приложений, оптимизируя их для production.

// Пример Dockerfile для Java приложения
// Многоэтапная сборка для оптимизации размера образа
FROM openjdk:11-jre-slim AS base
RUN apt-get update && apt-get install -y curl && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

FROM base AS builder
WORKDIR /workspace
COPY . .
RUN ./mvnw clean package -DskipTests

FROM base AS runtime
WORKDIR /app
COPY --from=builder /workspace/target/*.jar app.jar
EXPOSE 8080

HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=3s --start-period=5s --retries=3 CMD curl -f http://localhost:8080/actuator/health || exit 1

ENTRYPOINT ["java", "-jar", "app.jar"]

Ключевые оптимизации: многоэтажная сборка уменьшает размер финального образа, использование slim образа вместо full экономит 500MB+, healthcheck для контроля готовности контейнера.

Docker Compose для локальной разработки

Я создавал и поддерживал docker-compose.yml файлы для запуска всего stack локально:

// Docker compose конфигурация с PostgreSQL, Redis, RabbitMQ
version: '3.9'
services:
  app:
    build: .
    ports:
      - "8080:8080"
    environment:
      SPRING_DATASOURCE_URL: jdbc:postgresql://postgres:5432/appdb
      SPRING_DATASOURCE_USERNAME: postgres
      SPRING_DATASOURCE_PASSWORD: postgres
  postgres:
    image: postgres:15-alpine
    environment:
      POSTGRES_DB: appdb
      POSTGRES_PASSWORD: postgres
    volumes:
      - postgres_data:/var/lib/postgresql/data
  redis:
    image: redis:7-alpine
    ports:
      - "6379:6379"
  rabbitmq:
    image: rabbitmq:3.12-management-alpine
    ports:
      - "5672:5672"
      - "15672:15672"

Преимущества: одна команда docker-compose up и вся инфраструктура запущена, одинаковое окружение для всех разработчиков, изолированная сеть для сервисов.

Kubernetes развертывание

Я создавал YAML файлы для развертывания на Kubernetes с правильной конфигурацией Deployment, Service, ConfigMap:

// Kubernetes Deployment с health checks
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: java-app
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: java-app
  template:
    metadata:
      labels:
        app: java-app
    spec:
      containers:
      - name: app
        image: myregistry/java-app:1.0.0
        ports:
        - containerPort: 8080
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /actuator/health/liveness
            port: 8080
          initialDelaySeconds: 30
        resources:
          requests:
            memory: "512Mi"
            cpu: "250m"
          limits:
            memory: "1Gi"
            cpu: "500m"

CI/CD pipelines (GitLab CI)

Я писал .gitlab-ci.yml для автоматизации build, test, deploy процессов со следующими этапами:

• Build: компиляция Maven проекта
• Test: unit и интеграционные тесты
• Quality: анализ кода через SonarQube
• Deploy: автоматический deploy на staging и production

// GitLab CI configuration
stages:
  - build
  - test
  - quality
  - deploy

build:maven:
  stage: build
  image: maven:3.8.1-openjdk-11
  script:
    - mvn clean package -DskipTests

test:unit:
  stage: test
  image: maven:3.8.1-openjdk-11
  script:
    - mvn test

deploy:production:
  stage: deploy
  script:
    - docker build -t myregistry/java-app:latest .
    - docker push myregistry/java-app:latest
    - kubectl set image deployment/java-app app=myregistry/java-app:latest

Мониторинг и логирование

Я настраивал Prometheus, Grafana и ELK stack для production мониторинга, добавлял метрики в Spring приложение:

@Service
public class UserService {
    private final MeterRegistry meterRegistry;
    private final Counter userCreatedCounter;
    private final Timer queryTimer;
    
    public UserService(MeterRegistry meterRegistry) {
        this.meterRegistry = meterRegistry;
        this.userCreatedCounter = Counter.builder("users.created")
            .description("Total users created")
            .register(meterRegistry);
        this.queryTimer = Timer.builder("user.query.time")
            .register(meterRegistry);
    }
    
    public User createUser(UserRequest request) {
        User user = new User(request);
        userRepository.save(user);
        userCreatedCounter.increment();
        return user;
    }
    
    public User findById(Long id) {
        return queryTimer.recordCallable(() -> 
            userRepository.findById(id).orElseThrow()
        );
    }
}

Database administration

Я писал и выполнял SQL миграции, используя Flyway для управления версиями схемы БД и выполнения скриптов в строгом порядке.

Настройка JVM и performance tuning

Я оптимизировал JVM параметры для production:

// Оптимальные параметры для Java приложения
java -Xms2g -Xmx2g \
     -XX:+UseG1GC \
     -XX:MaxGCPauseMillis=200 \
     -XX:+ParallelRefProcEnabled \
     -XX:+UnlockCommercialFeatures \
     -XX:+FlightRecorder \
     -XX:StartFlightRecording=duration=60m,filename=myapp.jfr \
     -jar app.jar

Параметры включают G1GC для низких latency, FlightRecorder для профилирования в production.

Итоги

Я регулярно работаю с инфраструктурой, потому что: понимание deployment помогает писать лучший код, владение инструментами делает разработку быстрее, ответственность за production качество ключ к росту. Это не делает меня DevOps инженером, но делает более целостным специалистом, понимающим весь цикл приложения.