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. 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. 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. 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: Ответ будет примерно таким: А для скачивания видео в нужном формате запускаем (здесь -f hls-1067- это формат из таблицы выше): 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.  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: На первом шаге запрос из telegram-a попадает в Local Bot API Server (о том что это, и зачем он нужен - ниже). Local Bot API передает запрос нашему приложению с помощью http webhook (почему именно webhook, а не long-polling, также - ниже). Spring Boot приложение принимает запрос, создаёт и запускает kubernetes job-у, для загрузки видео, после чего переходит в режим ожидания завершения работы job-ы. Kubernetes job-а начинает скачивать видео из источника (vk.com/youtube.com) в выбранном формате. Источник отдает файл нашей job-е, плюс, в случае необходимости, применяются пост-обработки. Как только файл скачен, job-а заканчивает работу, передавая ссылку на файл в Spring Boot приложение. Приложение сохраняет полученные метаданые в PostgreSQL базу (в дальнейшем, повторная загрузка данного видео не потребуется). Приложение отправляет файл в Local Bot API - сервер. Local Bot API сервер отправляет видео в Telegram. 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.  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.  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:  Интерфейс обработчика запроса позволяет расширять бота и добавлять новые команды, не задевая старые:  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:  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: 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 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. 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: 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. 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. 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. Бот: https://t.me/SaveFromVkBot Канал с обновлениями: https://t.me/SaveFromVkChannel Бот обратной связи: https://t.me/SaveFromVkFeedbackBot 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. Буду благодарен, если кто-то поможет разобраться с проблемой большого лага между завершением работы kubernetes pod и соответствующей kubernetes job. Подробное описание проблемы.