В последнее время на Хабре уже несколько раз всплывала тема сложности загрузки видео из VK для дальнейшего просмотра оффлайн. Я решил подойти к этому вопросу с помощью создания телеграм-бота.

У нового бота сразу несколько преимуществ над другими решениями:

• Не нужно ставить никаких дополнительный приложений или плагинов: скорее всего Telegram и так уже установлен на телефоне и/или на компе.

• Возможна автоматическая синхронизация между устройствами: можно поставить на закачку на компе, а тот же файл появился в телефоне.

• Можно просматривать / прослушивать видео / аудио с выключенным экраном телефона (привет, премиум подписки vk.com/youtube.com).

• Можно выбрать необходимый формат аудио или видео различного качества.

Что мы хотим получить в результате?

Задача бота заключается в том чтобы трансворфмировать ссылку, полученную от пользователя, в аудио / видео выбранного формата. То есть сначала пользователь присылает ссылку на видео из VK, потом бот предлагает формат для скачивания.

А после выбора формата в ответ бот присылает соответствующее видео.

Выбор способа скачивания

Только вот как получить из ссылки вида https://vk.com/video-201886811_456239019нужный файл для скачивания? Можно воспользоваться VK API, которое предоставит временную ссылку на файл. А можно попытаться "выковырить" данные из страницы с помощью javascript, как это делается в соседних статьях.

Но всё это требует не только глубого погружения в особенности VK, что довольно трудоёмко. А ведь мы хотим делать бота расширяемым, чтобы для добавления нового источника (youtube, rutube и т.д.) не пришлось бы погружаться в новое API.

Поэтому я решил воспользоваться уже готовым решением, а именно проектом youtube-dl, а точнее его форком - yt-dlp (о разнице между этими двумя проектами можно почитать здесь).

Это консольная утилита, написанная на python, в которой уже реализована поддержка более 1000 видео-хостингов. Таким образом добавление нового сайта (к примеру, youtube-а) дело небольшого допиливания конфига. По крайней мере, так казалось в теории, но на практике у каждого хостинга свои особенности, с которыми нужно разбираться.

Собственно, на этом этапе я принял решение не ограничиваться одним vk - пусть бот скачивает и с youtube.com тоже.

Разбираемся с yt-dlp cli

Пользоваться проектом довольно удобно и даже не обязательно устанавливать ни python, ни даже yt-dlp себе на компьютер, все можно запустить его через докер.

К примеру, для получения списка форматов запускаем:

docker run --rm -it jauderho/yt-dlp:latest https://vk.com/video-6246566_163356305 -F

Ответ будет примерно таким:

[vk] Extracting URL: https://vk.com/video-6246566_163356305
[vk] -6246566_163356305: Downloading JSON metadata
[vk] -6246566_163356305: Downloading m3u8 information
[info] Available formats for -6246566_163356305:
ID       EXT           RESOLUTION FPS │  FILESIZE   TBR PROTO │ VCODEC    VBR ACODEC  ABR
─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
hls-146  mp4           256x144     25 │ ~ 4.23MiB  146k m3u8  │ unknown  146k unknown  0k
hls-365  mp4           426x238     25 │ ~10.57MiB  365k m3u8  │ unknown  365k unknown  0k
url240   unknown_video 240p           │                 https │ unknown       unknown
url360   unknown_video 360p           │                 https │ unknown       unknown
hls-738  mp4           640x360     25 │ ~21.36MiB  738k m3u8  │ unknown  738k unknown  0k
hls-1067 mp4           852x478     25 │ ~30.87MiB 1067k m3u8  │ unknown 1067k unknown  0k
url480   unknown_video 480p           │                 https │ unknown       unknown

А для скачивания видео в нужном формате запускаем (здесь -f hls-1067- это формат из таблицы выше):

docker run --rm -it -v $(pwd)/downloads:/tmp jauderho/yt-dlp:latest https://vk.com/video-6246566_163356305 -o "/tmp/%(extractor)s/%(format_id)s/%(extractor)s%(id)s.%(ext)s" -f hls-1067 -N 10 --print after_move:filepath

А раз уж мы умеем оборачивать скачивалку в docker image, то тут один шаг и до kubernetes job. Зачем усложнять и делать job? А это сразу дает нам и retry, и удобный api для мониторинга статуса, и автоматическую очистку ресурсов после завершения задачи.

Итак, с "движком" определились, дело за малым - "склеить" запросы из телеги с запросами в yt-dlp.

Немного system design-а

Если порисовать картинки в стиле system-design собеседований, то верхнеуровнево схема, к которой я пришел, выглядит следующим образом.

Обработка запроса на загрузку конкретного видео, выполняются в следующей последовательности:

1. На первом шаге запрос из telegram-a попадает в Local Bot API Server (о том что это, и зачем он нужен - ниже).

2. Local Bot API передает запрос нашему приложению с помощью http webhook (почему именно webhook, а не long-polling, также - ниже).

3. Spring Boot приложение принимает запрос, создаёт и запускает kubernetes job-у, для загрузки видео, после чего переходит в режим ожидания завершения работы job-ы.

4. Kubernetes job-а начинает скачивать видео из источника (vk.com/youtube.com) в выбранном формате.

5. Источник отдает файл нашей job-е, плюс, в случае необходимости, применяются пост-обработки.

6. Как только файл скачен, job-а заканчивает работу, передавая ссылку на файл в Spring Boot приложение.

7. Приложение сохраняет полученные метаданые в PostgreSQL базу (в дальнейшем, повторная загрузка данного видео не потребуется).

8. Приложение отправляет файл в Local Bot API - сервер.

9. Local Bot API сервер отправляет видео в Telegram.

Telegram Local Bot API server и зачем он нужен?

Большинство ботов для telegram взаимодействуют с дефолтным endpoint-ом https://api.telegram.org для отправки запросов и это работает. Но у этого способа есть ограничение на пересылку файлов более 50 МБ. А так как подавляющее большинство видео не вписываются в этот лимит, то нам этот способ не подойдет.

Благо, Telegram сам предоставляет решение для этой проблемы: нужно настроить Local Bot API Server. Помимо того, что он поднимает лимит на размер загружаемого файла в 40 раз (до 2000 МБ), он также позволяет при загрузке видео ссылаться на него с помощью file URI scheme, а не http-scheme.

Плюс, так как Local Bot API Server находится внутри нашего kubernetes-кластера и держит соединение с Telegram Cloud API, нам больше нет необходимости выставлять наше приложение наружу кластера (настраивать dns, конфигурировать cert-manager, настравивать ingress и т.д.). Плюс, взаимодействие telegram local bot api <-> spring boot app внутри кластера будет осуществляться по протоколу http, а не https, и все вопросы шифрования и безопасности Local Bot API Server берёт на себя.

Более того, всё уже украдено сделано до нас, и для Local Bot API Server-а существует docker-образ, завернуть который в kubernetes service не составляет особых проблем. Главное, не забыть к deployment-у "привязать" тот же PersistentVolumeClaim, который привязывается кyt-dlp job-ам.

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: tdlightbotapi
  namespace: savefromvk
  labels:
    app.kubernetes.io/name: tdlightbotapi
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app.kubernetes.io/name: tdlightbotapi
  template:
    metadata:
      labels:
        app.kubernetes.io/name: tdlightbotapi
    spec:
      volumes:
        - name: pv-downloads
          persistentVolumeClaim:
            claimName: pvc-downloads
      containers:
        - name: tdlightbotapi
          image: tdlight/tdlightbotapi
          ports:
            - containerPort: 8081
            - containerPort: 8082
          env:
            - name: TELEGRAM_API_HASH
              value: < api - hash >
            - name: TELEGRAM_API_ID
              value: < api - id >
            - name: TELEGRAM_LOCAL
              value: "true"
            - name: TELEGRAM_VERBOSITY
              value: "1"
            - name: TELEGRAM_STAT
              value: "true"
          volumeMounts:
            - mountPath: "/downloads"
              name: pv-downloads

Использование Spring Boot для бота

Так как я программирую в первую очередь на Java, то spring boot - вполне естественный выбор. Создаем новый проект, добавляем jpa, postgresql, actuator, flyway и spring-cloud-starter-kubernetes. В моём случае, я ещё решил выбрать Kotlin вместо Java, чтобы убить двух зайцев: не только написать бота, но и попрактиковаться в новом для меня языке.

Для Java есть 3 библиотеки для работы с Telegram, и мой выбор пал на TelegramBots, как имеющую поддержку spring-а. Правда, довольно быстро выяснилось, что поддержка спринга устаревшей версии 2.x, а потому работает криво.

Помимо этого, в довесок к самой библиотеке в качестве зависимости идёт Project Grizzly, который был немедленно выжжен каленым железом исключен с помощью gradle exclude. У нас все быстро и легковесно, никакой javaee нам не нужен. Принять http-request и отправить http-response мы можем и сами.

configurations.all {
    exclude(group = "com.fasterxml.jackson.jaxrs")
    exclude(group = "org.glassfish.jersey.inject")
    exclude(group = "org.glassfish.jersey.media")
    exclude(group = "org.glassfish.jersey.containers")
    exclude(group = "org.glassfish.jersey.core")
}

Но всеми минусами этой либы можно пренебречь, ведь главное, что в ней есть - это замапленные с помощью jackson-аннотаций классы объектов и методов API. Собственно большего нам и не нужно, всю остальную обвязку сделаем сами.

О том, как зарегистрировать бота, всё уже разжеванно миллион раз, так что не буду повторяться. Нам же необходимо определиться, в каком режиме будет работать бот - long-polling или webhooks.

Long-polling хорошо подходит для быстрого старта и небольших ботов: минимальный конфиг и нет необходимости выставлять наш сервис в интернет (да ещё и с корректным ssl-сертификатом).

Но если мы хотим работать из kubernetes-а, где будет запущен сервис на несколько pod-ов, и притом они регулярно будут подниматься новые и убиваться старые, это решение не подходит. Значит выбираем webhook, а на этапе локальной разработки воспользуемся ngrok.

Собственно в самом приложении ничего особо хитрого нет. Нам достаточно единственного @RestController-а, который будет принимать все запросы со стороны Telegram. Далее, в зависимости от типа запроса (загрузка метаданных или загрузка видео), запускается соответствующая job-а. После чего мы дожидаемся результата работы job-ы, сохраняем метаданные в БД и отправляем ответ обратно в telegram.

Исключая неважные вещи, код controller-а:

@RestController
class TelegramController(
    private val handlers: List<TelegramMessageHandler>,
) {

    @PostMapping("/telegram")
    fun telegram(@RequestBody update: Update): Any {
        // validation checks and early return
        // ...
        // ...

      
        val handler = handlers.first { handler -> handler.canHandle(update) }
        handler.handle(update)
        return ResponseEntity.noContent().build<Unit>()
    }
}

Интерфейс обработчика запроса позволяет расширять бота и добавлять новые команды, не задевая старые:

interface TelegramMessageHandler {

    fun canHandle(update: Update): Boolean
    fun handle(update: Update)
}

Для взаимодействия с kubernetes-кластером я использовал fabric8-client в spring-овой обвязке. Саму job-у я сконфигурировал с помощью yaml-файла и запускал её из приложения, передавая лишь environment variables URL и FORMAT. Вот как выглядит пример запуска kubernetes-job-ы:

private fun extractMediaInternal(id: Long, url: String, format: String, isVideo: Boolean): String {
        val name = "extract-media-job-${id}"
        val jobTemplate = kubernetesClient.batch().v1().jobs().load(extractMediaJobDefinition.url).get()
        val job = JobBuilder(jobTemplate)
            .editMetadata()
            .withName(name)
            .endMetadata()
            .editSpec()
            .editTemplate()
            .editSpec()
            .editContainer(0)
            .withImage(image)
            .withName(name)
            .addToEnv(
                EnvVarBuilder().withName("URL").withValue(url).build(),
                EnvVarBuilder().withName("FORMAT").withValue(format).build(),
            )
            .endContainer()
            .endSpec()
            .endTemplate()
            .endSpec()
            .build()

        val resource = kubernetesClient.batch().v1().jobs().resource(job)
        resource.createOrReplace()

        val finishedJob = resource.waitUntilCondition({ it.status.succeeded == 1 || it.status.failed == 1 }, 2, TimeUnit.MINUTES)
        logger.info("Job finished with status {}", finishedJob.status)

        val logs = kubernetesClient.batch().v1().jobs().withName(name).getLog(true)

        if (finishedJob.status.failed == 1) {
            logger.info("Job {} failed with output: \n{}", name, logs)
            throw JobFailedException(finishedJob.status, logs)
        }

        return logs.lines().last(String::isNotEmpty)
    }

Настройка Kubernetes кластера

Как только мы запилили минимально работающее приложение, следующий шаг - деплой. Для старта нам не обязательно брать "полноценный" kubernetes, вполне достаточно лёгковесного k3s. Его можно развернуть поверх обычных виртуалок, достаточно иметь ssh-доступ. А вот если нагрузка начнет серьёзно расти, то тогда уже можно будет переезжать на "честный" kubernetes.

Вместе с k3sup запустить kubernetes-кластер можно меньше чем за 5 минут. И это реально быстрее, чем поднимать SaaS kubernetes на большинстве облачных провайдеров, плюс очень удобно для тестов.

One-liner для поднятия кластера:

k3sup install --host mybot.mydomain.com --user ubuntu --local-path ~/.kube/config --merge --context mycontext --k3s-extra-args '--tls-san 11.22.33.44 --disable traefik'

Далее накатываем необходимый минимум для работы бота:

• cert-manager

• tdlightbotapi

• gitlab-agent (необходим для корректной работы gitlab CI/CD)

• opentelemetry-collector

• настройки PersistentVolume+PersistentVolumeClaim для временного хранения видео

PostgreSQL и Kubernetes

Про настройку базы расскажу немного подробнее. Вообще опираться на stateful-сервисы в kubernetes - довольно скользкая тема, имеющая много подводных камней. Некоторые даже считают, что это anti-pattern. Ведь гораздо проще: взять условный RDS, в котором из коробки будут и бэкапы, и мониторинг, и алерты, и масштабирование.

Но раз уж решили всё делать в kubernetes-е, то можно попробовать и базу тоже настроить cloud-native way. Большое спасибо компании flant, за обзоры на postgresql-operators (1, 2, 3). Ознакомившись с вариантами, я выбрал CloudNativePG, в котором из коробки и отказоустойчивость, и бэкапы, и поддержка мониторига.

Пользоваться оператором понравилось, для быстрого старта достаточно установить helm-чарт, а вот настройки backup-ов в режиме wal потребовали небольшой допилки напильником.

Spring Boot и Helm chart

Как только все подготовительные сервисы развернуты, очередь непосредственно за ботом. Для удобного развертования его в kubernetes, хорошо бы обернуть его в helm-chart, что облегчит последующую настройку deploy-я, версионирование, rollback в случае багов и т.д.

Для создания chart-а на основе нашего приложения выполняем:

helm create helm

Эта команда создает примерно такую структуру helm-chart файлов в нашей директории:

После чего допиливаем настройки до нужного состояния в файле helm/values.yaml. В моём случае, я поменял image/repository, добавил imagePullSecrets/name, отключил ingress и проставил нужные env переменные.

Запуск

Теперь, когда все элементы мозайки собраны, запускаем бота и приступаем к тестированию. Ествественно, не всё идёт гладко с первого раза, постоянно вылезают косяки и "особенности" vk.com/youtube.com, но после n-ного количества итераций тест-фикс-деплой-тест, доводим бота до ума.

Попробовать самому можно по ссылке https://t.me/SaveFromVkBot. Бот находится в бета-версии, поэтому возможны косяки и баги. Со временем всё починим.

Планы

В планах расширение функционала бота, а именно:

• Поддержка видео-хостингов: rutube, одноклассников, instagram-а.

• Автоматическое "вырезание" нативной рекламы, а также доставших всех блоков "ставьте лайки, подписывайтесь на канал" из видео (с помощью SponsorBlock).

• Поддержка скачивания видео большого размера: телеграм накладывает ограничение в 2 ГБ на файл, так что большие файлы нужно разбивать на части.

• Поддержка скачивания плейлистов.

• Подписка на определенные каналы, чтобы бот сам присылал видео, как только они публикуются в канале.

Ссылки

Бот: https://t.me/SaveFromVkBot

Канал с обновлениями: https://t.me/SaveFromVkChannel

Бот обратной связи: https://t.me/SaveFromVkFeedbackBot

P.S.

Статья и так получилась довольно большой, поэтому за бортом осталось довольно много тем:

• более подробно рассказать про бота, с примерами кода

• написание unit- и integration- тестов с помощью kotest и mockk

• использование testcontainers для локального и CI тестирования

• контейнеризация spring-boot приложения с помощью buildpacks

• настройка gitlab ci/cd для сборки image и деплоя

• настройка terrafrom для быстрого разворачивания необходимых helm-chart-ов

• настройка opentelemetry для логов, метрик и трейсов

• создание dashboard-ов с помощью grafana-labs

Если статья в целом или эти тему окажутся интересны хабра-сообществу, расскажу про них в следующей статье.

P.P.S.

Буду благодарен, если кто-то поможет разобраться с проблемой большого лага между завершением работы kubernetes pod и соответствующей kubernetes job. Подробное описание проблемы.