标签:environ 故障 ash l数据库 ack 配置文件 dock -- 管理
在此之前,我一直用uwsgi+virtualenv+nginx
方式进行应用部署,操作起来比较麻烦,而且依赖于服务器上的Python版本,服务的管理方面单纯uwsgi + pid算不上特别麻烦但总没有docker compose方便,无奈原本的服务器是32位系统的用不上docker,现在又增加了一个新服务器,所以赶紧把docker安排上~ 不得不说真的太简单太方便了,全程傻瓜式操作,也基本没像之前uwsgi部署那样遇到一些坑,真棒!
最好是在开发机装上docker和compose,方便本机测试,安装方法直接参考官网,本文不再赘述。
首先是要给Django应用写一个Dockerfile来构建服务镜像。
我的Dockerfile内容如下,每一行都有注释,供各位参考:
FROM python:3.7
# 设置 python 环境变量
ENV PYTHONUNBUFFERED 1
# 创建 code 文件夹并将其设置为工作目录
RUN mkdir /code
WORKDIR /code
# 更新 pip
RUN pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip -U
# 设置清华源
RUN pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 将 requirements.txt 复制到容器的 code 目录
ADD requirements.txt /code/
# 安装库
RUN pip install -r requirements.txt
# 将当前目录复制到容器的 code 目录
ADD . /code/
写完之后可以直接运行docker run
构建镜像,之后进入container的命令行执行python manage.py runserver 0.0.0.0 8000
测试能否正常启动服务器(当然没有暴露端口前是没办法访问到的)
Docker Compose是一个用来定义和运行复杂应用的Docker工具。一个使用Docker容器的应用,通常由多个容器组成。使用Docker Compose不再需要使用shell脚本来启动容器。?
Compose 通过一个配置文件来管理多个Docker容器,在配置文件中,所有的容器通过services来定义,然后使用docker-compose脚本来启动,停止和重启应用,和应用中的服务以及所有依赖服务的容器,非常适合组合使用多个容器进行开发的场景。
官方文档:https://docs.docker.com/compose/overview/
注意compose版本需要和docker版本正确对应才能正常运行,docker更新很快,安装最好从官网最新版本进行~
下面附上我的docker-compose.yml
文件,后面会对配置项目进行介绍
version: "3"
services:
mongo:
image: mongo
expose:
- 27017
restart: on-failure # 退出代码指示出现故障错误时重启
postgres:
image: postgres
expose:
- 5432
restart: on-failure
environment:
- POSTGRES_PASSWORD=password
web:
restart: always # 除正常工作外,容器会在任何时候重启,比如遭遇 bug、进程崩溃、docker 重启等情况。
build: .
environment:
- ENVIRONMENT=docker
command: python3 manage.py runserver 0.0.0.0:8000
volumes:
- .:/code
ports:
- "9000:8000"
depends_on:
- postgres
- mongo
可以看到我这个项目里面使用到了PostgreSQL和MongoDB,使用compose把他们整合在一起,并且暴露端口给web(也就是Django应用)使用。
编写完docker-compose.yml
文件之后,执行docker-compose up
就可以自动构建各个镜像并且运行服务了,非常方便。
如果需要后台运行则使用:docker-compose up -d
重新构建镜像使用:docker-compose up --build
删除使用:docker-compose down
启动和停止:docker-compose start
、docker-compose stop
官网上有非常详细的配置文档,本文中我只介绍几个我常用的配置项。
build 可以指定包含构建上下文的路径,比如前面docker-compose.yml
里的:
web:
build: .
注意web
节点下有个volumes
配置。
从前面Dockerfile可以看到,Django应用的代码是在构建时静态复制到容器中的,即通过Dockerfile文件中的ADD . /code/
命令实现物理主机中的源码复制到容器中,这样在后续物理主机src目录中代码的更改不会反应到容器中。?
可以通过volumes 关键字实现物理主机目录挂载到容器中的功能(这时可以删除Dockerfile中的ADD . /code/
命令了,不需要创建镜像时将代码打包进镜像,而是通过volums动态挂载,容器和物理host共享数据卷,这样还是实现程序的热更新)
这两个差不多其实,不过前者官网文档说已经不建议使用了,所以用depends_on
吧,作用就是把多个服务中的容器链接起来,比如本文例子中,我的Django应用需要用到postgresql数据库和MongoDB,所以我把他们链接起来,并且暴露端口(但要注意的是,在docker中,每一个镜像都是单独的一个主机,所以这三个服务相当于是三个不同的虚拟机,不能通过 localhost:port 访问),这样在Django服务里需要使用 postgres:5432
这样的形式使用。
其中postgres
是我们写在depends_on里面的服务名称,当然可以设置别名,比如 postgres:db
,那么就是通过 db:5432
去访问了~
通过这个名称去访问服务器的原理相当于本地DNS吧,或者说是host文件~
当Django应用在服务器上部署之后,还面临一个数据库迁移的问题,其实很好解决,要不就直接进docker环境执行命令,或者使用docker-compose run
来执行,如下:
docker-compose run web python3 manage.py makemigrations
docker-compose run web python3 manage.py migrate
其他需要执行的命令同理~
这个command是要在一个服务里面的镜像构建完启动之后执行的命令,一般来说只能执行一条,不过也能执行多条(不推荐)
看了一眼Stack Overflow,大体两种方法:
第一种:
web:
command: python a.py && python b.py
第二种,利用管道:
web:
command:
- /bin/sh
- -c
- |
python a.py
python b.py
大概就说这么多啦,因为其实真的太简单了,更多操作参考官网文档吧~
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原文地址:https://www.cnblogs.com/deali/p/13285829.html