PARTE 1 Construindo uma pipeline com o Github Actions

Anteriormente mostrei como podemos construir uma pipeline com Github Actions e até compartilhei uma simplificada para demonstrar o funcionamento. Agora vamos aprofundar um pouco mais e entender como podemos rodar uma instância do Docker com as actions para aumentar a cobertura dos nossos testes.

Antes de entender a implementação, vale a pergunta: porque ter um container nas actions? Não vou aprofundar sobre o uso de container, mas nesse caso, ele permite que implementamos um banco local, que será o nosso database para rodar os nossos testes integrados ou e2e, sem a necessidade de conexão com um banco remoto, além de podermos utilizar filas locais, como o RabbitMQ ou Kafka, por exemplo. Somente nesse ponto, já ganhamos performance para a execução dos nossos testes.

Agora podemos partir para a implementação. Primeiro precisamos criar um arquivo docker-compose.yml, que será onde colocaremos as instruções para montar nossa imagem. No nosso exemplo utilizaremos o Postgres como banco de dados. Para isso, no nosso arquivo, especificamos qual imagem iremos utilizar e já configuramos as variáveis de ambiente, como nome de usuário e senha para acesso ao banco.

Ainda na configuração do docker, finalizamos especificando o nome de uma rede local para utilizarmos.

version: "3.6"

services:
  postgres:
    image: postgres:11.7-alpine
    ports:
      - 5432:5432
    environment:
      POSTGRES_PASSWORD: admin
      POSTGRES_PASSWORD: password
networks:
  default:
    external:
      name: my-network

Feito essa configuração passamos ao nosso workflow para inserir as novas configurações na execução dos testes. Para isso, precisamos de três comandos do docker.

Essa sequência irá criar a rede local para a execução da nossa instância, posteriormente buildar nossa imagem do docker e por fim apenas exibir os dados da rede que está disponível. Pronto, dessa forma temos uma instância com banco de dados pronta para ser utilizada por nossa aplicação.

    - name: Creating network
      run: docker network create "microservice-network"

    - name: Build docker-composer
      run: docker-compose up -d

    - name: Check running container
      run: docker ps -a

Caso necessário, você pode executar migrations com dados de testes e povoar o banco com as informações para executar os seus testes e rodá-los em sua pipeline. Dessa forma, em menos de 5 minutos, temos um container pronto para nossa pipeline.