使用 lambda 进行 ECS 自动部署

Question

我对此一无所知。我目前正在为 aws 应用程序设置自动部署。该应用程序在没有负载均衡器的情况下在 ECS 内部运行。

这里的想法是，当一个新的 docker 映像被推送到 ECR 时，cloudTrail 会获取日志，cloudWatch 触发和警报，说警报会发送到 SNS，并且 SNS 会触发一个 lambda 进行部署。到目前为止，除了 lambda 之外，我一切都在工作。

我使用的代码是python，如下：

import boto3
import pprint
import os

region = "us-east-2"
client = boto3.client('ecs', region_name=region)


response = client.list_task_definitions(familyPrefix= 'stage-dcs-task-000', status='ACTIVE')

def lambda_handler(event, context):
    response = client.register_task_definition(
        family='stage-dcs-task-000',
        networkMode='bridge',
        containerDefinitions=[
            {
                'name': 'dcs-stage-container-000',
                'image': 'ecrUrlHere:latest',
                'cpu': 10,
                'memory': 500,
                'portMappings': [
                    {
                        'containerPort': 8080,
                        'hostPort': 80,
                        'protocol': 'tcp'
                    },
                ],
                'essential': True,
            },
        ],
    )
    taskDefinitionRev = response['taskDefinition']['family'] + ':' + str(response['taskDefinition']['revision'])


    response = client.update_service(
        cluster='stage-secretName-conversation-service',
        service='stage-dcs-service-000',
        desiredCount=1,
        taskDefinition=taskDefinitionRev,
        deploymentConfiguration={
            'maximumPercent': 200,
            'minimumHealthyPercent': 100
        },
        forceNewDeployment=True
    )

现在，这个 lambda 失败并出现错误

  "errorMessage": "An error occurred (InvalidParameterException) when calling the UpdateService operation: The container stage-dcs-container-000is not valid. The value for 'containerName' must already be specified in the task definition. Registry: ARN-LINK-HERE"

查看在 AWS 中创建的内容，任务定义已正确创建，容器已正确命名和配置。根据我从文档中了解到的信息，我对 update-service 的调用是正确的，我只是不知道为什么容器名称会无效。

需要注意的一点是，容器名称可能必须是唯一的。因此，我开始将任务修订号添加到容器名称的末尾以代替 000，但是，我总是将 stage-dcs-container-000 作为无效名称返回，并且不知道它可能来自哪里。这里有什么想法吗？

在进行更多调试后，我发现是当前任务定义中的容器名称引发了错误。根据容器名称规则，我不能有破折号，所以我将它们改为下划线，但同样的问题仍然存在。

资源：这是我一直关注的教程https://medium.com/@YadavPrakshi/automate-zero-downtime-deployment-with-amazon-ecs-and-lambda-c4e49953273d

Answer 1

我花了一点时间来解决这个问题，但我最终解决了这个问题。说实话，我不是 100% 确定修复是什么，但我知道至少有两个错误。

第一个事实是，我不知何故陷入了这样一种状态：堆栈不同部分的名称中有非法字符。举一个明确的例子，我在容器名称中有破折号 (-)，这是一个非法字符。为了解决这个问题，我们只能使用驼峰式外壳重新创建整个技术堆栈。

第二个是我在 lambda 函数中出现了一些错误，特别是在创建任务修订版时。我最终注意到，当我通过 cli 创建东西时，我不知何故错过了 docker 要求。我如何解决这个问题是我在 AWS 领事中创建了任务修订，然后将 json 复制到 lambda 内的 register_task_definition 方法中。这就是我开始的那个没有用的。

response = client.register_task_definition(
        family='stage-dcs-task-000',
        networkMode='bridge',
        containerDefinitions=[
            {
                'name': 'dcs-stage-container-000',
                'image': 'ecrUrlHere:latest',
                'cpu': 10,
                'memory': 500,
                'portMappings': [
                    {
                        'containerPort': 8080,
                        'hostPort': 80,
                        'protocol': 'tcp'
                    },
                ],
                'essential': True,
            },
        ],
    )

这就是我完成的工作。

response = client.register_task_definition(
        containerDefinitions=[
            {
                "portMappings": [
                    {
                        "hostPort": 80,
                        "protocol": "tcp",
                        "containerPort": 8080
                    }
                ],
                "cpu": 10,
                "environment": [],
                "mountPoints": [],
                "memoryReservation": 500,
                "volumesFrom": [],
                "image": "image uri here",
                "essential": True,
                "name": "productionDCSContainer"
            }
        ],
        family="productionDCSTask",
        requiresCompatibilities=[
            "EC2"
        ],
        networkMode="bridge"
    )

需要注意的是，很容易陷入死锁的状态，也就是说你有minPercentage = 100, maxPercentage = 100 和desired = 1。在这种情况下，AWS永远不会杀死正在运行的实例来开始更新。解决这个问题的方法是让 minInstance = 0、maxInstance = 200% 并让 forceNewDeployment = True。