gradle-prod.yml

# 워크플로우 이름
name: CI/CD

# workflow가 작동될 branch와, 작동시킬 trigger 설정
on:
  pull_request:
    types: [ closed ]
    branches: [ "main" ]

# git repo에 대해 읽기 권한만 부여
permissions:
  contents: read

# workflow에서 실행할 작업 정의
jobs:
  CI-CD:
    # PR이 merge된 경우에만 실행
    if: github.event.pull_request.merged == true
    # ubuntu 24.04 환경에서 실행
    runs-on: ubuntu-24.04

    steps:
      - uses: actions/checkout@v4

      # JDK 17 설정
      - name: Set up JDK 17
        uses: actions/setup-java@v4
        with:
          java-version: '17'
          distribution: 'temurin'

      # Gradle 캐싱 설정
      - name: Gradle Caching
        uses: actions/cache@v4
        with:
          path: |
            ~/.gradle/caches
            ~/.gradle/wrapper
          key: ${{ runner.os }}-gradle-${{ hashFiles('**/*.gradle*', '**/gradle-wrapper.properties') }}
          restore-keys: |
            ${{ runner.os }}-gradle-

      # 도커 레이어 캐싱 설정
      ## Buildx 설정 (효율적인 캐싱을 위한 도커 빌더)
      - name: Set up Docker Buildx
        uses: docker/setup-buildx-action@v3
      ## 캐시 저장소 설정
      - name: Cache Docker layers
        uses: actions/cache@v4
        with:
          path: /tmp/.buildx-cache # 캐시가 저장될 경로
          key: ${{ runner.os }}-buildx-${{ github.sha }} # 캐시 식별자
          restore-keys: |  # 일치하는 캐시가 없을 때 사용할 이전 캐시
            ${{ runner.os }}-buildx-

      # application-prod.yml 생성
      - name: make application-prod.yml
        run: |
          mkdir -p ./src/main/resources
          cd ./src/main/resources
          touch ./application-prod.yml
          echo '${{ secrets.PRODUCTION_YML }}' > ./application-prod.yml
        shell: bash

      # gradle wrapper 파일에 실행 권한을 부여
      # (gradle wrapper = 개발자가 특정 버전의 Gradle을 미리 설치하지 않고도 Gradle 빌드를 실행할 수 있게 해주는 편리한 도구)
      - name: Grant execute permission for gradlew
        run: chmod +x gradlew

      # 프로젝트 build: -x test 옵션을 사용하면 테스트 없이 빌드
      - name: Build with Gradle
        run: ./gradlew build -i -x test

      # 도커 이미지 빌드 & 이미지를 도커허브로 push
      ## DOCKER_PASSWORD: 도커 허브 Token
      ## DOCKER_USERNAME: 도커 허브 유저네임
      ## PRODUCTION_REPO: 도커 허브 레포지토리 이름
      - name: Docker build & push to dockerhub
        run: |
          echo ${{ secrets.DOCKER_PASSWORD }} | docker login -u ${{ secrets.DOCKER_USERNAME }} --password-stdin
          docker build --build-arg PROFILE=prod -t ${{ secrets.DOCKER_USERNAME }}/${{ secrets.PRODUCTION_REPO }}:${{ github.run_number }} .
          docker push ${{ secrets.DOCKER_USERNAME }}/${{ secrets.PRODUCTION_REPO }}:${{ github.run_number }}

      # ec2에 ssh로 접속하여 도커 이미지 실행
      - name: Deploy to prod
        uses: appleboy/ssh-action@master
        id: deploy-prod
        with:
          # EC2 Public IP
          host: ${{ secrets.PRODUCTION_HOST_EC2 }}
          username: ubuntu
          # EC2 ssh 접속 pem-key
          key: ${{ secrets.EC2_PRIVATE_KEY }}
          envs: GITHUB_SHA
          script: |
            sudo docker login -u "${{ secrets.DOCKER_USERNAME }}" -p "${{ secrets.DOCKER_PASSWORD }}"
            sudo docker ps
            sudo docker stop "${{ secrets.SERVICE_NAME }}" || true
            sudo docker rm "${{ secrets.SERVICE_NAME }}" || true
            sudo docker pull "${{ secrets.DOCKER_USERNAME }}"/"${{ secrets.PRODUCTION_REPO }}":"${{ github.run_number }}"
            sudo docker run -d --name "${{ secrets.SERVICE_NAME }}" -p "${{ secrets.PRODUCTION_SERVICE_PORT }}":"${{ secrets.PRODUCTION_SERVICE_PORT }}" --network "${{ secrets.PRODUCTION_DOCKER_NETWORK }}" "${{ secrets.DOCKER_USERNAME }}"/"${{ secrets.PRODUCTION_REPO }}":"${{ github.run_number }}"
            sudo docker image prune -a -f

      # 배포 실패시 롤백
      - name: Rollback on failure
        if: failure() && steps.deploy-prod.outcome == 'failure'
        uses: appleboy/ssh-action@master
        with:
          host: ${{ secrets.PRODUCTION_HOST_EC2 }}
          username: ubuntu
          key: ${{ secrets.EC2_PRIVATE_KEY }}
          script: |
            sudo docker login -u "${{ secrets.DOCKER_USERNAME }}" -p "${{ secrets.DOCKER_PASSWORD }}"
            sudo docker ps
            sudo docker stop "${{ secrets.SERVICE_NAME }}" || true
            sudo docker rm "${{ secrets.SERVICE_NAME }}" || true
            sudo docker pull "${{ secrets.DOCKER_USERNAME }}"/"${{ secrets.PRODUCTION_REPO }}":$((${github.run_number}-1))
            sudo docker run -d \
              -e DB_PASSWORD="${{ secrets.DB_PASSWORD }}" \
              -e MAIL_PASSWORD="${{ secrets.MAIL_PASSWORD }}" \
              -e AWS_ACCESS_KEY="${{ secrets.AWS_ACCESS_KEY }}" \
              -e AWS_SECRET_KEY="${{ secrets.AWS_SECRET_KEY }}" \
              -e JWT_SECRET_KEY="${{ secrets.JWT_SECRET_KEY }}" \
              --name "${{ secrets.SERVICE_NAME }}" -p "${{ secrets.PRODUCTION_SERVICE_PORT }}":"${{ secrets.PRODUCTION_SERVICE_PORT }}" --network "${{ secrets.PRODUCTION_DOCKER_NETWORK }}" "${{ secrets.DOCKER_USERNAME }}"/"${{ secrets.PRODUCTION_REPO }}":$((${github.run_number}-1))
            sudo docker image prune -a -f