Django应用的容器化部署

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Django应用的容器化部署相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

参考技术A 部署使用容器化的方式,以容器的方式来运行。

首先,创建Dockerfile:

接着,进入Dockerfile文件目录,执行命令构建镜像,镜像名称是myproject:v1:docker build -t myproject:v1 .

构建完成后,可以查看到我们刚刚创建的镜像:

最后,启动容器:docker run -d -p 9999:8000 -v /home/myproject/:/myproject/ --name myproject1 myproject:v1

后端开发之光!Django应用的容器化部署实践~

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!

安装

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。

参考:https://docs.docker.com/

编写Dockerfile

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)

使用compose编排服务

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 startdocker-compose stop

compose配置

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

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: .

volumes配置

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)

links 和 depends_on

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~

数据库迁移

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~

command

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~

参考资料

  • https://blog.csdn.net/pushiqiang/article/details/78682323
  • https://juejin.im/post/5d9c7b285188253f5447bcfa


以上是关于Django应用的容器化部署的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

后端开发之光!Django应用的容器化部署实践~

docker-Django容器化部署

前端应用容器化部署 Docker

Docker实践:python应用容器化

Kubernetes - Kubernetes部署“容器化应用”

使用Jib插件高效部署容器化的SpringBoot应用