昨天我們已經成功讓 Todo API 跟 PostgreSQL 容器整合，
今天的目標是讓這整個系統更「像在雲端運作」——
我們要模擬生產部署（production environment），
並練習 docker-compose.prod.yml 的設計與啟動流程。

在開發階段，我們通常會：

• 掛上 volume
• 用 npm run dev 自動重啟
• 修改程式碼立即生效

但在「上線部署」時，這些都不需要。
我們希望：

• 映像小、啟動快
• 不要帶入 node_modules 快取垃圾
• 只跑 npm start（production 模式）
• volume 改成只掛資料（例如 DB）

所以今天要做的事情是：

讓整個專案有「開發用 compose」和「生產用 compose」。

1️⃣ 調整 Dockerfile 為多階段建置（Multi-stage Build）

在專案根目錄，改成這樣的 Dockerfile：

# ========== 開發階段 (builder) ==========
FROM node:18-alpine AS builder
WORKDIR /app
COPY package*.json ./
RUN npm ci
COPY . .
RUN npm run build  # 若是 TypeScript 專案，這會輸出到 dist/

# ========== 生產階段 (runner) ==========
FROM node:18-alpine AS runner
WORKDIR /app
ENV NODE_ENV=production

# 僅複製必要檔案（避免帶入 dev 依賴）
COPY --from=builder /app/package*.json ./
COPY --from=builder /app/dist ./dist
COPY --from=builder /app/prisma ./prisma

RUN npm ci --only=production

EXPOSE 3000
CMD ["node", "dist/index.js"]

這樣會：

• 在 builder 階段安裝全部依賴並編譯
• 在 runner 階段只保留執行用的檔案
  👉 最終映像更輕、更乾淨、更安全。

2️⃣ 建立 docker-compose.prod.yml

新增這個檔案：

version: "3.9"

services:
  api:
    build:
      context: .
      dockerfile: Dockerfile
    image: ts-todo-api:prod
    container_name: ts-todo-api-prod
    ports:
      - "3000:3000"
    environment:
      - NODE_ENV=production
      - DATABASE_URL=postgresql://postgres:password@db:5432/todo
    depends_on:
      - db
    restart: always

  db:
    image: postgres:16-alpine
    container_name: todo-db-prod
    environment:
      POSTGRES_USER: postgres
      POSTGRES_PASSWORD: password
      POSTGRES_DB: todo
    volumes:
      - db_data:/var/lib/postgresql/data
    restart: always

volumes:
  db_data:

這份 Compose 就是「生產版」：

• 不掛 volume（程式碼是固定的）
• 會自動重啟 (restart: always)
• 不使用 npm run dev
• 不保留本機對應資料夾

3️⃣ 建立 production build

docker compose -f docker-compose.prod.yml build

這會使用剛剛的 multi-stage Dockerfile，
生成一個更小的 ts-todo-api:prod image。

你可以檢查大小：

docker images ts-todo-api:prod

4️⃣ 啟動生產環境

docker compose -f docker-compose.prod.yml up -d

檢查容器狀態：

docker compose -f docker-compose.prod.yml ps

輸出：

NAME               SERVICE  STATUS    PORTS
ts-todo-api-prod   api      running   0.0.0.0:3000->3000/tcp
todo-db-prod       db       running   0.0.0.0:5432->5432/tcp

5️⃣ 查看日誌

docker compose -f docker-compose.prod.yml logs -f

會看到：

🚀 Server running on port 3000
Database connected successfully!

一切順利 🎉

6️⃣ 模擬部署與重啟

模擬一次「服務重啟」的情境：

docker compose -f docker-compose.prod.yml restart api

模擬「整個系統重新上線」：

docker compose -f docker-compose.prod.yml down
docker compose -f docker-compose.prod.yml up -d

因為有 restart: always
就算伺服器重啟或 Docker daemon 重新啟動，
容器也會自動復原。

7️⃣ Healthcheck（健康檢查，可選）

在生產環境中，你可以加入 healthcheck：

  api:
    ...
    healthcheck:
      test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:3000/todos"]
      interval: 30s
      timeout: 5s
      retries: 3

這樣 Docker 會定期檢查 API 是否正常，
若失敗就標記為 unhealthy。

8️⃣ 結構總覽

ts-todo-api/
├─ src/
│  └─ index.ts
├─ prisma/
│  └─ schema.prisma
├─ Dockerfile
├─ docker-compose.yml         # 開發用
├─ docker-compose.prod.yml    # 生產用
├─ package.json
└─ .env

開發用：

docker compose up

生產用：

docker compose -f docker-compose.prod.yml up -d

9️⃣ 小實驗：比一比開發版與生產版

這樣在真正部署到雲端（例如 EC2、VPS、GCP Run）時，
就能直接使用生產版的 Compose。

🎯 今日收穫 / 學習心得

今天的練習就像是正式走上「部署舞台」。
我學會了：

• Multi-stage build（讓映像更乾淨）
• docker-compose.prod.yml 的設計邏輯
• 用 -f 切換不同環境設定
• restart、healthcheck、logs 的部署操作

整個感覺就像從「學生作品」變成「正式產品」：
容器小、啟動快、重啟穩。