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    使用docker部署django技术栈项目的方法步骤

    随着Docker的普及成熟,已经逐渐成为部署项目的首选,今天来和大家分享下如何使用docker部署django技术栈项目。

    我们这里说的Django技术栈为:python3.6、Django2.2、redis、mysql、celery、gunicorn和nginx。在实际的生产项目中,这些组件分布在集群的不同机器,如Nginx、redis和Mysql可能会有单独的团队或部门负责。涉及的部署架构和容器的编排会更为复杂,本文暂不去深究。本文主要介绍,如何使用 docker-compose 来编排这些组件,这种方式适用于测试环境的部署或者你的个人 sideproject 的部署。

    本文默认你已经了解 docker 和 docker-compose 的一些基本知识,若你不了解,可阅读下面这些资料:

    下面我们来说下如何部署。

    项目组织结构

    首先,看下我们的项目组织结构,结构如下:

    ├── LICENSE
    ├── README.md
    ├── compose
    │  ├── celery
    │  │  ├── Dockerfile
    │  │  ├── celery-beat.sh
    │  │  └── celery.sh
    │  ├── mysql
    │  │  └── my.cnf
    │  ├── nginx
    │  │  └── nginx.conf
    │  └── web
    │    ├── Dockerfile
    │    ├── entrypoint.sh
    │    ├── gunicorn.conf
    │    └── gunicorn.sh
    ├── docker-compose.yml
    ├── docker_django_demo
    │  ├── __init__.py
    │  ├── celery.py
    │  ├── settings.py
    │  ├── urls.py
    │  └── wsgi.py
    ├── env.tpl
    ├── manage.py
    ├── requirements.txt
    
    

    除了Django的项目文件外,主要增加了 compose 配置文件目录和 docker-compose.yml 配置文件。

    编写Dockerfile 及启动初始化脚本

    在docker-compose中,容器的启动有两种方法,一种是直接使用公共的镜像来启动容器,另一种是通过我们自己编写的Dockerfile。因为我们要安装额外的工具包和初始化相关配置,web和celery组件我们使用自定义的Dockerfile方式。

    web容器的 compose/web/Dockerfile :

    FROM python:3.6
    ENV PYTHONUNBUFFERED 1
    
    RUN mkdir /code
    WORKDIR /code
    
    COPY ./requirements.txt /code/
    RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt \
    
      && rm -rf requirements.txt
    
    COPY . /code/
    COPY ./compose/web/*.sh /code/
    RUN sed -i 's/\r//' gunicorn.sh \
    
      && chmod +x gunicorn.sh \
    
      && sed -i 's/\r//' entrypoint.sh \
    
      && chmod +x entrypoint.sh
    
    ENTRYPOINT ["/bin/bash", "entrypoint.sh"]
    
    

    web容器的其他文件:

    celery的Dockerfile:

    FROM python:3.6
    ENV PYTHONUNBUFFERED 1
    
    RUN mkdir /code
    WORKDIR /code
    
    COPY ./requirements.txt /code/
    COPY ./compose/celery/*.sh /code/
    RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt \
    
      && rm -rf requirements.txt && sh init_env.sh
    
    COPY . /code/
    COPY ./compose/celery/*.sh /code/
    RUN sed -i 's/\r//' celery.sh \
    
      && chmod +x celery.sh \
    
      && sed -i 's/\r//' celery-beat.sh \
    
      && chmod +x celery-beat.sh
    
    

    celery的其他文件:

    编写Compose启动配置文件

    docker-compose 配置如下:

    version: '2'
    
    services:
     redis:
      image: redis
      ports:
       - "6379:6379"
    
     db:
      restart: always
      image: mysql:5.7.19
      # command: --character-set-server=utf8mb4 --collation-server=utf8mb4_unicode_ci
      volumes:
       - ./compose/mysql/:/etc/mysql/conf.d
       - ./db:/var/lib/mysql
      # for test
      ports:
       - "127.0.0.1:3307:3306"
       # (HOST:CONTAINER)
      env_file:
       - .env
    
     web:
      # restart: always
      build:
       context: .
       dockerfile: ./compose/web/Dockerfile
      command: sh gunicorn.sh # ["/bin/bash", "gunicorn.sh"]
      ports:
       - "8080:8002"
       # (HOST:CONTAINER)
      volumes:
       - ./logs:/var/logs/
       - ./collect_static:/code/collect_static
       - ./static:/code/static
       - ./templates:/code/templates
       - ./uploads:/code/uploads
      env_file: .env
      depends_on:
       - redis
       - db
    
     nginx:
      restart: always
      image: nginx:1.13.0
      volumes:
       - ./compose/nginx:/etc/nginx/conf.d/
       - ./staticfiles:/code/staticfiles
       - ./logs:/var/log/nginx
      ports:
       - "80:80"
       # (HOST:CONTAINER)
      depends_on:
       - web
    
     celery:
      build:
       context: .
       dockerfile: ./compose/celery/Dockerfile
      command: sh celery.sh
      volumes:
       - ./logs:/var/logs/
       - ./uploads:/code/uploads
      depends_on:
       - redis
       - db
      env_file: .env
    
     celery-beat:
      build:
       context: .
       dockerfile: ./compose/celery/Dockerfile
      command: sh celery-beat.sh
      volumes:
       - ./logs:/var/logs/
      depends_on:
       - redis
       - db
      env_file: .env
    
    

    celery 的worker 和beat这里我们使用同一个镜像Dockerfile, 按照一个镜像一个进程的原则,启动两个容器来分别跑worker和beat进程。

    编译测试

    编写好配置文件之后,编译镜像测试运行:

    docker-compose build 
    docker-compose up # 前台运行 
    docker-compose up -d # 无误后可后台运行
    
    

    docker-compose ps 可以看到启动好的容器:

    $ docker-compose ps  
           Name              Command        State      Ports     
    --------------------------------------------------------------------------------------------------
    dockerdjangodemo_celery-beat_1  sh celery-beat.sh        Up               
    dockerdjangodemo_celery_1    sh celery.sh           Up               
    dockerdjangodemo_db_1      docker-entrypoint.sh mysqld   Up   127.0.0.1:3307->3306/tcp
    dockerdjangodemo_nginx_1     nginx -g daemon off;       Up   0.0.0.0:80->80/tcp   
    dockerdjangodemo_redis_1     docker-entrypoint.sh redis ...  Up   0.0.0.0:6379->6379/tcp 
    dockerdjangodemo_web_1      /bin/bash entrypoint.sh sh ...  Up   0.0.0.0:8080->8002/tcp 
    
    

    映射端口可根据自己的实际情况调整。

    问题

    下面说下在构建过程中的几个需要注意的问题。

    mysql 编码问题

    docker 提供的mysql镜像,默认编码为 latin1 , 在保存中文时会显示乱码。官方提供了一种修改编码方式的方法,在启动脚本后指定编码格式,文档可见这里。mysql容器5.7.19版本可直接在docker-compose.yml 中的command后跟上参数 --character-set-server=utf8mb4 --collation-server=utf8mb4_general_ci 。这种方式,只是修改server端的编码。可直接使用配置文件覆盖的方式,指定所有的编码格式。

    配置如下:

    [mysqld]
    default-storage-engine=INNODB
    character-set-server=utf8mb4
    collation-server=utf8mb4_general_ci
    init-connect='SET NAMES utf8mb4'
    init_connect='SET collation_connection = utf8mb4_general_ci'
    skip-character-set-client-handshake # 跳过客户端的编码配置,客户端直接使用服务端的编码配置
    bind-address = 0.0.0.0
    
    

    注:mysql 5.7.19 配置文件方式成功,5.7.4、5.7.17 均失败,可做参考。

    web等mysql启动完成后再继续

    mysql 容器在启动起来之前是无法接受数据库链接的,在web启动初始化时,若数据库还没有启动好会导致web容器启动失败直接退出。我们可以增加在web容器启动时增加检测脚本,数据库连通之后,再继续。

    脚本如下:

    #!/usr/bin/env bash
    set -o errexit
    set -o pipefail
    
    echo $MYSQL_PASSWORD
    echo $MYSQL_DATABASE
    echo $MYSQL_HOST
    echo $MYSQL_USER
    echo $MYSQL_PORT
    
    function mysql_ready(){
    python << END
    import sys
    import pymysql
    try:
      conn = pymysql.connect(host="db", port=3306, user="root", passwd="$MYSQL_ROOT_PASSWORD", db='$MYSQL_DATABASE', charset='utf8')
    except pymysql.err.OperationalError:
      sys.exit(-1)
    sys.exit(0)
    END
    }
    
    until mysql_ready; do
     >&2 echo "MySQL is unavailable - sleeping"
     sleep 1
    done
    
    >&2 echo "MySQL is up - continuing..."
    
    

    总结

    到此,使用docker来部署django技术栈服务就完成了,完整的项目代码,大家可参阅 docker-django-demo 。

    文章开始说了,该部署方式不适合大型网站的线上生产服务,耦合度太高,不好维护等存在着许多问题。但是,部署自己的sideproject或者测试环境,在硬件资源有限的情况的下还是非常不错的。除了减少环境部署搭建的麻烦外,迁移起来也是很方便的。

    demo 项目中也有些开发环境下如何使用docker的案例,但是个人一直认为docker更适合部署,在开发环境方便不如直接搭建来的灵活方便。欢迎大家留言,共同讨论docker在开发和部署上的使用心得。

    参考

    cookiecutter-django

    以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

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