c · Docker Compose au complet

Ton docker-compose.yml de la partie 5 ne lance qu’un service : la base. L’API tourne à côté, avec npm run start:dev. En production, tout doit démarrer ensemble, dans le bon ordre : la base d’abord, puis les migrations, puis l’API, et seulement quand ce dont elle dépend est prêt. On complète le fichier avec trois services : Redis, les migrations et l’API elle-même.

Pourquoi Redis

Redis est une base de données qui garde tout en mémoire : très rapide, pratique pour des données de courte durée. La partie 7 a laissé une limite en suspens : les compteurs de la limitation de débit vivent dans la mémoire de l’application. Deux conséquences, qu’on vient de rendre bien réelles avec Docker :

• à chaque redémarrage du conteneur (un déploiement, un plantage), les compteurs repartent à zéro, et l’attaquant qui en était à sa cinquième tentative retrouve cinq essais ;
• avec deux instances de l’API, chacune compte de son côté.

Rangés dans Redis, les compteurs sont partagés et survivent aux redémarrages. La partie 11 s’en servira encore, pour les minuteurs des phases et le temps réel sur plusieurs instances.

npm install ioredis

Un module rend le client Redis injectable partout, et le ferme proprement à l’arrêt de l’application :

src/redis/redis.module.ts

import { Global, Inject, Logger, Module, OnApplicationShutdown } from '@nestjs/common';
import { ConfigService } from '@nestjs/config';
import { Redis } from 'ioredis';

export const REDIS = 'REDIS';

@Global()
@Module({
  providers: [
    {
      provide: REDIS,
      inject: [ConfigService],
      useFactory: (config: ConfigService) => {
        const redis = new Redis({ host: config.get('REDIS_HOST'), port: config.get('REDIS_PORT'), maxRetriesPerRequest: 1 });
        const logger = new Logger('Redis');
        redis.on('error', (erreur: NodeJS.ErrnoException) => logger.warn(`Redis injoignable (${erreur.code ?? erreur.message})`));
        return redis;
      },
    },
  ],
  exports: [REDIS],
})
export class RedisModule implements OnApplicationShutdown {
  constructor(@Inject(REDIS) private readonly redis: Redis) {}

  async onApplicationShutdown() {
    await this.redis.quit();
  }
}

• Ligne 13 : un provider fabriqué par une fonction (useFactory), comme la connexion TypeORM de la partie 5. Le jeton REDIS sert à l’injecter : @Inject(REDIS). @Global() évite de réimporter le module partout. maxRetriesPerRequest: 1 fait échouer une commande après un seul nouvel essai quand Redis est injoignable, au lieu de la faire attendre longtemps.
• Ligne 16 : sans écouteur 'error', ioredis écrit [ioredis] Unhandled error event directement dans la console, hors du journal de NestJS. Il se reconnecte tout seul : on le signale, sans plus.
• Ligne 26 : fermer la connexion à l’arrêt. On y revient en section d.

Ajoute REDIS_HOST (obligatoire, @IsString() et @IsNotEmpty()) et REDIS_PORT (@IsNumber(), 6379 par défaut) à la validation de la section a.

Les compteurs dans Redis

Le paquet qu’on trouve d’abord pour brancher @nestjs/throttler sur Redis, @nest-lab/throttler-storage-redis, ne s’installe pas avec NestJS 12 :

npm error Could not resolve dependency:
npm error peer @nestjs/common@"^7.0.0 || ^8.0.0 || ^9.0.0 || ^10.0.0 || ^11.0.0" from @nest-lab/throttler-storage-redis@1.2.0

Il annonce ne fonctionner qu’avec NestJS 7 à 11. Forcer l’installation (--force) ferait taire npm sans rien garantir. Le stockage attendu par @nestjs/throttler tient en une méthode : on l’écrit.

src/redis/redis-throttler.storage.ts

import type { ThrottlerStorage } from '@nestjs/throttler';
import { Redis } from 'ioredis';

export class RedisThrottlerStorage implements ThrottlerStorage {
  constructor(private readonly redis: Redis) {}

  async increment(cle: string, ttl: number, limite: number, _blocage: number, nom: string) {
    const k = `limite:${nom}:${cle}`;
    const resultats = await this.redis.multi().incr(k).pexpire(k, ttl, 'NX').pttl(k).exec();
    const total = Number(resultats?.[0]?.[1]);
    const resteMs = Number(resultats?.[2]?.[1]);
    const resteS = Math.ceil(resteMs / 1000);
    const bloque = total > limite;
    return { totalHits: total, timeToExpire: resteS, isBlocked: bloque, timeToBlockExpire: bloque ? resteS : 0 };
  }
}

• Ligne 7 : cle identifie le client et la route (le throttler la calcule à partir de l’adresse IP), nom est le nom de la limite (default).
• Ligne 9 : trois commandes envoyées ensemble (multi) : INCR ajoute 1 au compteur (et le crée à 1 s’il n’existe pas), PEXPIRE … NX lui donne une durée de vie de ttl millisecondes seulement s’il n’en a pas encore (au premier appel de la fenêtre), et PTTL lit le temps qui lui reste. Quand la durée expire, Redis efface le compteur tout seul : la fenêtre suivante repart de zéro.

On le branche dans la configuration du throttler de la partie 7 :

src/app.module.ts

RedisModule,
ThrottlerModule.forRootAsync({
  inject: [REDIS],
  useFactory: (redis: Redis) => ({
    throttlers: [{ ttl: 60_000, limit: 100 }],
    skipIf: () => process.env.THROTTLE_ACTIF === 'false',
    storage: new RedisThrottlerStorage(redis),
  }),
}),

Les tests de bout en bout ont maintenant besoin d’un Redis (REDIS_HOST=localhost dans .env.test), et d’une précaution : les compteurs survivent aussi d’un lancement des tests à l’autre. Lance deux fois de suite, à moins d’une minute d’écart, un test qui réactive la limitation (celui des abus de la partie 7) : la seconde fois, il échoue avec expected 401 "Unauthorized", got 429 "Too Many Requests", car les tentatives de la fois précédente comptent encore. Vide Redis avant chaque test qui réactive la limitation :

beforeEach(async () => {
  await app.get<Redis>(REDIS).flushdb();
});

Le fichier complet

docker-compose.yml

x-connexion-base: &connexion-base
  DB_HOST: db
  DB_PORT: 5432
  DB_USER: ${DB_USER:?DB_USER manquant dans .env}
  DB_PASSWORD: ${DB_PASSWORD:?DB_PASSWORD manquant dans .env}
  DB_NAME: ${DB_NAME:?DB_NAME manquant dans .env}

services:
  db:
    image: docker.io/library/postgres:16
    environment:
      POSTGRES_USER: ${DB_USER}
      POSTGRES_PASSWORD: ${DB_PASSWORD}
      POSTGRES_DB: ${DB_NAME}
    ports:
      - "5432:5432"
    volumes:
      - donnees-postgres:/var/lib/postgresql/data
    healthcheck:
      test: ["CMD-SHELL", "pg_isready -U $${POSTGRES_USER} -d $${POSTGRES_DB}"]
      interval: 5s
      timeout: 5s
      retries: 10

  redis:
    image: docker.io/library/redis:7-alpine
    ports:
      - "6379:6379"
    healthcheck:
      test: ["CMD", "redis-cli", "ping"]
      interval: 5s
      timeout: 3s
      retries: 10

  migrations:
    build: .
    command: ["node_modules/.bin/typeorm", "migration:run", "-d", "dist/data-source.js"]
    environment: *connexion-base
    depends_on:
      db:
        condition: service_healthy

  api:
    build: .
    ports:
      - "3000:3000"
    environment:
      <<: *connexion-base
      NODE_ENV: production
      NOMBRE_MAX_VILLAGES: ${NOMBRE_MAX_VILLAGES:?NOMBRE_MAX_VILLAGES manquant dans .env}
      JWT_SECRET: ${JWT_SECRET:?JWT_SECRET manquant dans .env}
      REDIS_HOST: redis
    depends_on:
      db:
        condition: service_healthy
      redis:
        condition: service_healthy
      migrations:
        condition: service_completed_successfully
    healthcheck:
      test: ["CMD", "node", "-e", "fetch('http://localhost:3000/sante/pret').then((r) => process.exit(r.ok ? 0 : 1)).catch(() => process.exit(1))"]
      interval: 10s
      timeout: 3s
      retries: 3
      start_period: 10s
    restart: unless-stopped

volumes:
  donnees-postgres:

Il y a beaucoup de nouveautés : prenons-les dans l’ordre.

Les variables : le .env, lu par Compose

${DB_USER} n’est pas une valeur, c’est une substitution : au lancement, docker compose la remplace par la variable du même nom, qu’il cherche dans ton shell, puis dans un fichier .env placé à côté de docker-compose.yml. C’est le .env de ton projet, celui de la partie 4 : il contient déjà DB_USER, DB_PASSWORD, DB_NAME, NOMBRE_MAX_VILLAGES et JWT_SECRET. Sur un serveur, ce fichier contiendra les valeurs de production, et ne quittera jamais ce serveur.

${DB_USER:?message} rend la variable obligatoire. Sans elle, Compose refuse de faire quoi que ce soit :

error while interpolating x-connexion-base.DB_USER: required variable DB_USER is missing a value: DB_USER manquant dans .env

Mieux vaut cet arrêt immédiat qu’une API lancée avec un mot de passe vide. Pour utiliser un autre fichier que .env, par exemple les valeurs de production sur ta machine : docker compose --env-file production.env up -d.

Les lignes 1 à 6 définissent un bloc réutilisable (une ancre YAML, &connexion-base), pour ne pas écrire deux fois les paramètres de connexion : *connexion-base le reprend tel quel pour les migrations, et <<: *connexion-base le fusionne avec les variables propres à l’API. Un nom qui commence par x- est ignoré par Compose : c’est l’emplacement prévu pour ces blocs.

Remarque DB_HOST: db : dans un conteneur, localhost désigne le conteneur lui-même, pas ta machine. Pour joindre la base, l’API utilise le nom du service.

Le réseau

Compose crée un réseau privé pour le projet et y branche tous les services, chacun joignable par son nom : db, redis, api. C’est pour ça que DB_HOST: db et REDIS_HOST: redis fonctionnent, sans connaître aucune adresse IP. Quand on a arrêté la base pendant nos essais, l’API a signalé getaddrinfo ENOTFOUND db : le nom db n’existait plus sur le réseau.

ports publie un port sur ta machine : "3000:3000" rend l’API accessible sur http://localhost:3000. Les ports de la base et de Redis ne sont publiés ici que pour ton développement (npm run start:dev et les tests les utilisent depuis ta machine). L’API, elle, passe par le réseau privé : sur un serveur, on ne les publiera pas (section e).

Démarrer dans le bon ordre

depends_on seul attend que le conteneur de la base soit lancé, pas que PostgreSQL accepte des connexions, ce qui prend quelques secondes de plus. D’où les healthchecks : une commande que Docker exécute à intervalles réguliers dans le conteneur, pour savoir s’il va bien.

• pg_isready (fourni par l’image PostgreSQL) répond si la base accepte les connexions. Le $$ est un $ échappé : sans lui, Compose chercherait une variable POSTGRES_USER dans ton .env au lieu de laisser le conteneur la lire.
• redis-cli ping répond PONG.
• Pour l’API, on appelle sa route de santé avec fetch, déjà présent dans Node : l’image Alpine n’a pas curl. La route /sante/pret arrive en section d.

Et condition précise ce qu’on attend :

Condition	Attend que…
service_started (par défaut)	le conteneur soit lancé
service_healthy	son healthcheck réussisse
service_completed_successfully	le conteneur se soit terminé avec le code 0

La dernière est faite pour les migrations : un conteneur qui les exécute, puis s’arrête. Si une migration échoue, le code de sortie n’est pas 0, et l’API ne démarre pas sur un schéma incomplet.

restart: unless-stopped relance l’API si elle s’arrête d’elle-même (un plantage), sauf si c’est toi qui l’as arrêtée.

Les deux services construits

migrations et api ont chacun build: . : Compose construit l’image du Dockerfile de la section b. La seconde construction reprend toutes les couches de la première depuis le cache. On pourrait être tenté de construire une seule image nommée (image: loupgarou-api) et de la réutiliser dans migrations : au premier lancement, Compose essaie alors de télécharger cette image avant de la construire, et affiche pull access denied for loupgarou-api, repository does not exist, avant de la construire quand même. Deux build: . évitent ce bruit.

Lancer

docker compose up -d --build
docker compose ps -a --format 'table {{.Name}}\t{{.Status}}'

NAME                     STATUS
loupgarou-api-1          Up 14 seconds (healthy)
loupgarou-db-1           Up 20 seconds (healthy)
loupgarou-migrations-1   Exited (0) 14 seconds ago
loupgarou-redis-1        Up 20 seconds (healthy)

--build reconstruit les images si le code a changé. Le préfixe loupgarou- est le nom du dossier du projet (ici loupgarou). Les migrations se sont exécutées puis arrêtées avec le code 0, et l’API est healthy. Au lancement suivant, les migrations disent simplement No migrations are pending.

docker compose logs api affiche les journaux de l’API, docker compose down arrête et supprime les conteneurs (les données restent dans le volume), et docker compose down -v supprime aussi le volume, donc la base.

Pendant que tu développes, tu n’as pas besoin de l’API en conteneur : docker compose up -d db redis ne lance que ces deux services, et npm run start:dev fonctionne comme avant.

La preuve pour Redis

Cinq mauvaises connexions, un redémarrage de l’API, puis une sixième :

docker compose restart api

{"statusCode":429,"message":"ThrottlerException: Too Many Requests",…}

La sixième tentative est refusée alors que l’API vient de redémarrer : le compteur était dans Redis. docker compose exec redis redis-cli keys '*' montre les clés limite:default:….

Une décision à connaître : si Redis tombe, le throttler ne peut plus compter, et toutes les routes qu’il protège répondent 500. On l’a vérifié en arrêtant Redis. C’est un choix : refuser plutôt que laisser passer sans limite. La route de santé, elle, ne doit pas en dépendre, on le règle en section d.

Avec Podman

Le fichier est le même. Remplace docker compose par podman compose (partie 5, section a). Ce projet a été vérifié avec Docker uniquement : la syntaxe des healthchecks et des conditions depends_on fait partie de la spécification Compose, mais c’est l’outil compose installé avec Podman qui les applique ; vérifie avec podman compose ps que tes services passent bien à healthy.

Deux heures d’écart

Le même code n’affiche pas la même heure partout. La colonne creeLe d’un village (@CreateDateColumn()) est de type timestamp without time zone : elle ne dit pas dans quel fuseau elle est écrite. PostgreSQL y écrit l’heure UTC ; lue par Node dans le conteneur (fuseau UTC), elle est juste, mais lue par ton API lancée sur une machine réglée à l’heure de Paris, elle est décalée de deux heures en été (11:07Z au lieu de 13:07Z). Le type timestamptz (@CreateDateColumn({ type: 'timestamptz' }), avec sa migration) enregistre le fuseau, et donne la même heure partout.

Exercises 10.7 to 10.9

Project: marketplace

10.7: Toute la marketplace en une commande

Complète le compose.yaml du dépôt d’exercices avec les services redis, migrations et api de la section, adaptés à la marketplace (NOMBRE_MAX_PRODUITS, JWT_REFRESH_SECRET), avec l’image de l’exercice 10.4 et le data-source.ts corrigé à l’exercice 10.3, en gardant le volume docker/initdb qui crée marketplace_test. Lance docker compose up -d --build : docker compose ps -a doit montrer api en healthy (la route /sante de l’exercice 8.6 suffit pour l’instant : remplace /sante/pret par /sante dans le healthcheck, tu y reviendras à l’exercice 10.10) et migrations en Exited (0). Vérifie avec docker compose exec db psql -U marketplace -d marketplace -c '\dt' que les tables existent, et qu’un second up -d affiche No migrations are pending dans docker compose logs migrations.

10.8: Le compteur partagé

Ajoute RedisModule, RedisThrottlerStorage, et REDIS_HOST / REDIS_PORT à ta validation d’environnement (et à .env.test). Ajoute await app.get<Redis>(REDIS).flushdb() avant chaque test de ton fichier des abus (exercice 7.18) : sans cette ligne, lance-le deux fois de suite et note le statut reçu à la première tentative. flushdb vide toute la base Redis : ne le fais tourner que sur le Redis de test, jamais sur celui de ton développement. Puis, avec Compose : cinq mauvaises connexions (401), docker compose restart api, et une sixième qui doit répondre 429.

10.9: Casser, exprès

Trois pannes, trois observations à noter. Lance docker compose up -d en retirant JWT_SECRET de ton .env : quel message, et quel service a démarré ? Remets-le, puis docker compose kill db : au bout de combien de temps docker compose ps affiche-t-il l’API en unhealthy, et est-elle redémarrée ? docker compose start db : redevient-elle healthy toute seule ? Enfin, crée une commande depuis l’API en conteneur, relis sa dateCommande (exercice 5.12, @CreateDateColumn()) depuis npm run start:dev sur ta machine : y a-t-il un écart, et d’où vient-il ?

To check your work: npm run test:partie-10 (exercises repository)