如何通过Bitbucket Pipelines将多容器Docker-Compose部署至ECR/ECS？

一、解决多镜像批量推送ECR的问题 #

当前配置中atlassian/aws-ecr-push-image管道仅支持单个镜像推送，无法处理docker-compose构建的多服务镜像。需修改推送步骤，通过脚本遍历所有服务镜像完成批量打标与推送：

1. 修正Docker-Compose配置错误 #

先修复docker-compose.yml中service2的容器名冲突问题：

version: '3.8'
services:
  service1:
    container_name: service1
    build: 
      context: https://my-git-repo.git
    env_file:
      - .env
    networks:
      - my-app-network
    expose:
      - 3001
    ports:
      - 3001:3001
    restart: on-failure
  service2:
    container_name: service2  # 原配置为service1，此处修正
    build: 
      context: https://my-service1-git-repo.git
    env_file:
      - .env
    networks:
      - my-app-network
    expose:
      - 3002
    ports:
      - 3002:3002
    restart: on-failure
volumes:
  my-data:
    external: false
networks:
  my-app-network:
    external: false
    driver: bridge

2. 修改Bitbucket Pipeline推送步骤 #

替换原Push Image to Registry步骤，用脚本批量处理所有服务镜像：

- step:
    name: Push Images to ECR
    image: atlassian/pipelines-awscli
    services:
      - docker
    script:
      # 登录ECR
      - aws ecr get-login-password --region $AWS_DEFAULT_REGION | docker login --username AWS --password-stdin $AWS_ACCOUNT_ID.dkr.ecr.$AWS_DEFAULT_REGION.amazonaws.com
      # 获取所有服务名
      - SERVICES=$(docker-compose config --services)
      # 遍历服务，打标并推送
      - for SERVICE in $SERVICES; do
          # 获取本地镜像名
          LOCAL_IMAGE=$(docker-compose images -q $SERVICE | xargs docker inspect -f '{{.RepoTags}}' | cut -d'[' -f2 | cut -d']' -f1)
          # 构建ECR镜像标签
          ECR_IMAGE="$AWS_ACCOUNT_ID.dkr.ecr.$AWS_DEFAULT_REGION.amazonaws.com/$APPLICATION_NAME:$SERVICE-$BITBUCKET_COMMIT"
          # 打标签
          docker tag $LOCAL_IMAGE $ECR_IMAGE
          # 推送至ECR
          docker push $ECR_IMAGE
        done

需在Bitbucket仓库变量中添加AWS_ACCOUNT_ID（你的AWS账号ID）。

二、适配跨仓库触发的部署流程 #

你已实现从service repo触发deployment repo的Pipeline，接下来优化为增量部署：

1. Service Repo触发时传递关键参数 #

在service repo的Pipeline中，触发deployment repo时传递当前服务名和提交哈希：

# service repo的bitbucket-pipelines.yml
pipelines:
  branches:
    develop:
      - step:
          name: Trigger Deployment Pipeline
          script:
            - pipe: atlassian/trigger-pipeline:5.0.0
              variables:
                BITBUCKET_USERNAME: $BITBUCKET_USERNAME
                BITBUCKET_APP_PASSWORD: $BITBUCKET_APP_PASSWORD
                REPOSITORY: <你的deployment仓库名>
                BRANCH: develop
                CUSTOM_PIPELINE_NAME: deploy-service
                VARIABLES: >
                  {
                    "SERVICE_NAME": "service1",
                    "IMAGE_TAG": "$BITBUCKET_COMMIT"
                  }

2. Deployment Repo接收参数并增量处理 #

在deployment repo中定义自定义管道，仅处理指定服务：

# deployment repo的bitbucket-pipelines.yml
pipelines:
  custom:
    deploy-service:
      - step:
          name: Build & Push Target Service
          image: python:3.8.1
          services:
            - docker
          script:
            - pip install docker-compose
            # 仅构建指定服务
            - docker-compose build $SERVICE_NAME
            # 登录ECR
            - aws ecr get-login-password --region $AWS_DEFAULT_REGION | docker login --username AWS --password-stdin $AWS_ACCOUNT_ID.dkr.ecr.$AWS_DEFAULT_REGION.amazonaws.com
            # 打标并推送
            - LOCAL_IMAGE=$(docker-compose images -q $SERVICE_NAME | xargs docker inspect -f '{{.RepoTags}}' | cut -d'[' -f2 | cut -d']' -f1)
            - ECR_IMAGE="$AWS_ACCOUNT_ID.dkr.ecr.$AWS_DEFAULT_REGION.amazonaws.com/$APPLICATION_NAME:$SERVICE_NAME-$IMAGE_TAG"
            - docker tag $LOCAL_IMAGE $ECR_IMAGE
            - docker push $ECR_IMAGE
      - step:
          name: Update ECS Service
          deployment: Production
          image: atlassian/pipelines-awscli
          script:
            # 更新ECS服务，使用新镜像
            - aws ecs update-service --cluster $ECS_CLUSTER_NAME --service $SERVICE_NAME --force-new-deployment --region $AWS_DEFAULT_REGION

三、流程优化建议 #

• 镜像标签规范化：用服务名-提交哈希作为ECR镜像标签，避免镜像覆盖，便于追溯与回滚。
• 缓存优化：构建步骤启用Docker层缓存，减少重复构建时间：

  services:
    - docker
  caches:
    - docker
  

• 环境分离：为dev、staging、prod环境分别创建docker-compose.dev.yml、docker-compose.staging.yml、docker-compose.prod.yml，配合对应.env文件，避免配置混淆。
• 权限最小化：为Bitbucket的AWS IAM用户分配最小权限，仅允许ECR推送和ECS更新相关操作，避免过度授权。
• 错误处理与通知：添加Pipeline失败通知（如Slack），配置ECS服务回滚策略，确保部署失败时快速恢复。
• 全量部署触发：在deployment repo中添加手动触发的全量部署管道，用于首次部署或批量更新所有服务。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者power-cut