Files
WhatIDo/docker-compose.yml
dev 104bdc4f49 feat(uploads): лимиты загрузки в env, 50 МБ на файл и 200 МБ на запись
Лимиты были захардкожены в четырёх местах фронтенда и в константах multer,
из-за чего расходились с текстами ошибок на сервере.

- UPLOAD_FILE_LIMIT_MB (50) и UPLOAD_TOTAL_LIMIT_MB (200) читаются из env;
  оба multer-конфига (upload, adminUpload) берут fileSize из них, тексты
  ошибок собираются из тех же констант вместо литералов
- UPLOAD_REQUEST_TIMEOUT_MS снимает дефолт Node в 5 минут: считается как
  UPLOAD_TOTAL_LIMIT_MB * 7500, иначе 200 МБ по мобильной сети не успевают
- GET /api/public-settings отдаёт upload_file_limit_mb / upload_total_limit_mb,
  фронтенд читает их вместо собственных констант

Проверено на живом стеке: 20 МБ и 180 МБ суммарно принимаются, 55 МБ и
225 МБ отклоняются с верными сообщениями, скачивание 45 МБ из S3 совпадает
по sha256 с оригиналом, api.smoketest.js — 57 PASS / 0 FAIL.
2026-10-03 10:38:36 +03:00

234 lines
8.4 KiB
YAML

name: whatido
services:
db:
image: postgres:16-alpine
restart: unless-stopped
environment:
POSTGRES_DB: whereldo
POSTGRES_USER: app
POSTGRES_PASSWORD: ${DB_PASSWORD}
TZ: Europe/Moscow
volumes:
- pgdata:/var/lib/postgresql/data
- ./db/init.sql:/docker-entrypoint-initdb.d/init.sql
healthcheck:
test: ["CMD-SHELL", "pg_isready -U app -d whereldo"]
interval: 2s
timeout: 3s
retries: 10
# Redis: кэш запросов, rate limit, баны IP, кэш сессий, pub/sub для SSE и воркеров.
# Приложение не падает, если Redis недоступен — автоматически работает
# на in-memory кэше (см. redis.js).
# Отладка: docker compose exec redis redis-cli -a "$REDIS_PASSWORD" INFO
redis:
image: redis:7-alpine
container_name: whatido-redis
restart: unless-stopped
command: >
redis-server
--requirepass ${REDIS_PASSWORD}
--appendonly yes
--appendfsync everysec
--maxmemory ${REDIS_MAXMEMORY:-256mb}
--maxmemory-policy allkeys-lru
--save ""
environment:
TZ: Europe/Moscow
REDIS_PASSWORD: ${REDIS_PASSWORD}
expose:
- "6379"
ports:
- "127.0.0.1:6379:6379"
volumes:
- redis-data:/data
healthcheck:
test: ["CMD-SHELL", "redis-cli -a \"$$REDIS_PASSWORD\" ping | grep -q PONG"]
interval: 5s
timeout: 3s
retries: 10
start_period: 5s
app:
build:
context: .
network: host
args:
GIT_COMMIT: ${GIT_COMMIT:-}
GIT_COMMIT_DATE: ${GIT_COMMIT_DATE:-}
restart: unless-stopped
extra_hosts:
- "host.docker.internal:host-gateway"
expose:
- "3003"
- "3443"
ports:
- "3003:3003"
- "3443:3443"
environment:
DATABASE_URL: postgres://app:${DB_PASSWORD}@db:5432/whereldo
REDIS_URL: redis://:${REDIS_PASSWORD}@redis:6379
REDIS_PREFIX: ${REDIS_PREFIX:-whatido}
ADMIN_PASSWORD: ${ADMIN_PASSWORD}
ADMIN_USERNAME: ${ADMIN_USERNAME:-admin}
BACKUP_UPLOAD_LIMIT_MB: ${BACKUP_UPLOAD_LIMIT_MB:-500}
UPLOAD_FILE_LIMIT_MB: ${UPLOAD_FILE_LIMIT_MB:-50}
UPLOAD_TOTAL_LIMIT_MB: ${UPLOAD_TOTAL_LIMIT_MB:-200}
UPLOAD_REQUEST_TIMEOUT_MS: ${UPLOAD_REQUEST_TIMEOUT_MS:-}
AI_MODEL: ${AI_MODEL:-qwen2.5-1.5b-instruct-q4_k_m.gguf}
AI_PROMPT: ${AI_PROMPT:-}
AI_REQUEST_TIMEOUT_MS: ${AI_REQUEST_TIMEOUT_MS:-120000}
PHOTO_AI_URL: ${PHOTO_AI_URL:-http://photo-ai:8080}
PHOTO_AI_FACE_MODEL: ${PHOTO_AI_FACE_MODEL:-gfpgan}
PHOTO_AI_FACE_TIMEOUT_MS: ${PHOTO_AI_FACE_TIMEOUT_MS:-600000}
NODE_ENV: production
TZ: Europe/Moscow
STORAGE_DRIVER: ${STORAGE_DRIVER:-local}
STORAGE_LOCAL_FALLBACK: ${STORAGE_LOCAL_FALLBACK:-1}
STORAGE_KEEP_LOCAL: ${STORAGE_KEEP_LOCAL:-0}
STORAGE_CACHE_MAX_AGE_HOURS: ${STORAGE_CACHE_MAX_AGE_HOURS:-168}
S3_ENDPOINT: ${S3_ENDPOINT:-http://minio:9000}
S3_REGION: ${S3_REGION:-us-east-1}
S3_BUCKET: ${S3_BUCKET:-whatido}
S3_ACCESS_KEY: ${S3_ACCESS_KEY:-whatido}
S3_SECRET_KEY: ${S3_SECRET_KEY:-whatido-secret}
S3_FORCE_PATH_STYLE: ${S3_FORCE_PATH_STYLE:-1}
S3_PREFIX: ${S3_PREFIX:-}
depends_on:
db:
condition: service_healthy
redis:
condition: service_healthy
volumes:
- ./uploads:/app/uploads
# S3-совместимое хранилище файлов. API 9000 доступен только внутри сети compose
# (плюс loopback хоста для отладки/миграции).
# По умолчанию — SeaweedFS: свободный S3-сервер, доступный в Docker Hub.
# Для MinIO (если образ доступен в вашем зеркале) используйте:
# docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.minio.yml up -d s3
# Перенос файлов из ./uploads в бакет:
# docker compose exec -T app node scripts/migrate-to-s3.js --dry-run
s3:
image: ${S3_IMAGE:-chrislusf/seaweedfs:latest}
container_name: whatido-s3
restart: unless-stopped
command: server -dir=/data -s3 -s3.port=9000
environment:
AWS_ACCESS_KEY_ID: ${S3_ACCESS_KEY:-whatido}
AWS_SECRET_ACCESS_KEY: ${S3_SECRET_KEY:-whatido-secret}
TZ: Europe/Moscow
expose:
- "9000"
ports:
- "127.0.0.1:9000:9000"
volumes:
- s3-data:/data
# Публикация через Tailscale (Serve / Funnel) без проброса портов.
# Приложение доступно по https://whatido.<tailnet>.ts.net
# tailscale:
# image: tailscale/tailscale:latest
# hostname: whatido
# restart: unless-stopped
# network_mode: host
# cap_add:
# - NET_ADMIN
# - SYS_MODULE
# environment:
# SSL_CERT_FILE: /etc/tailscale/app-certs/cert.pem
# volumes:
# - /var/lib/tailscale:/var/lib/tailscale
# - /dev/net/tun:/dev/net/tun
# - /lib/modules:/lib/modules:ro
# - ./certs:/etc/tailscale/app-certs:ro
# - ./start-tailscale.sh:/start-tailscale.sh:ro
# command: ["/bin/sh", "/start-tailscale.sh"]
# depends_on:
# - app
# Публикация наружу через Cloudflare Tunnel (cloudflared), Quick Tunnel:
# случайный публичный URL *.trycloudflare.com, который печатается в логах:
# docker compose logs -f cloudflared
# Сборка из Dockerfile.cloudflared добавляет опциональный WireGuard:
# если в wg/wg0.conf лежит конфиг — контейнер сначала поднимает VPN и
# только потом запускает туннель (исход Cloudflare через VPN). Без конфига
# туннель стартует сразу, как в базовой схеме.
# cloudflared:
# build:
# context: .
# dockerfile: Dockerfile.cloudflared
# restart: unless-stopped
# cap_add:
# - NET_ADMIN
# privileged: true
# volumes:
# - ./wg:/etc/wireguard:ro
# environment:
# TZ: Europe/Moscow
# CLOUDFLARE_TUNNEL_URL: ${CLOUDFLARE_TUNNEL_URL:-http://app:3003}
# WG_HANDSHAKE_TIMEOUT: ${WG_HANDSHAKE_TIMEOUT:-60}
# depends_on:
# - app
text-corrector:
image: ghcr.io/ggml-org/llama.cpp:server
container_name: text-corrector
restart: unless-stopped
entrypoint: ["/bin/sh", "/start-text-corrector.sh"]
environment:
AI_MODEL: ${AI_MODEL:-qwen2.5-1.5b-instruct-q4_k_m.gguf}
AI_MODEL_REPO: ${AI_MODEL_REPO:-Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct-GGUF}
HUGGINGFACE_TOKEN: ${HUGGINGFACE_TOKEN:-}
volumes:
- ./models:/models
- ./start-text-corrector.sh:/start-text-corrector.sh:ro
ports:
- "8080:8080"
# ИИ-улучшение фотографий (Real-ESRGAN: апскейл, денойз, восстановление лиц GFPGAN).
# Устройство выбирается автоматически (PHOTO_AI_DEVICE=auto): CUDA, если контейнеру
# выдан GPU, иначе CPU. Запуск на GPU — через docker-compose.gpu.yml.
# Поднимается вместе со стеком; если не нужен — PHOTO_AI_URL пустой в .env.
# Порт 8081 пробрасывается только на loopback хоста — наружу ничего не публикуется,
# хостовый 8080 уже занят text-corrector. Ручные проверки: curl http://127.0.0.1:8081/health
photo-ai:
build: ./photo-ai
container_name: photo-ai
restart: unless-stopped
environment:
MODEL_PATH: /models/RealESRGAN_x2plus.pth
PHOTO_AI_MODELS_DIR: /models
PHOTO_AI_MAX_PIXELS: ${PHOTO_AI_MAX_PIXELS:-4000000}
PHOTO_AI_DEVICE: ${PHOTO_AI_DEVICE:-auto}
PHOTO_AI_TILE: ${PHOTO_AI_TILE:-256}
PHOTO_AI_FACE_MODEL: ${PHOTO_AI_FACE_MODEL:-gfpgan}
PHOTO_AI_LOAD_ALL: ${PHOTO_AI_LOAD_ALL:-0}
PHOTO_AI_JPEG_QUALITY: ${PHOTO_AI_JPEG_QUALITY:-92}
TZ: Europe/Moscow
volumes:
- photo-ai-models:/models
ports:
- "127.0.0.1:8081:8080"
healthcheck:
test: ["CMD", "python", "-c", "import sys, urllib.request; r = urllib.request.urlopen('http://127.0.0.1:8080/health', timeout=5); sys.exit(0 if r.status == 200 else 1)"]
interval: 30s
timeout: 10s
retries: 5
start_period: 300s
volumes:
pgdata:
photo-ai-models:
redis-data:
s3-data: