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基于Docker & Fabric的Web項(xiàng)目部署方案

SKYZACK / 1937人閱讀

本文描述了Web項(xiàng)目的兩種部署方案，石器時(shí)代的ssh & pull & restart方式不做太多說明

1.基于Fabric（Python）的部署方案

Fabric 是一個(gè)用于ssh的Python庫&命令行工具

Fabric is a Python (2.5-2.7) library and command-line tool for streamlining the use of SSH for application deployment or systems administration tasks.
1.1結(jié)構(gòu)

Interface

flask

django

...

Script

fabric

conf (服務(wù)器配置列表)

lib（基礎(chǔ)庫&二次開發(fā)）

1.2示例 1.2.1.配置文件conf_server.sample.py 
#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8

SERVER_DICT = {
    "www": [
        "root@0.0.0.0",
        "password",
        "/home/mt/v1"
    ],
    "v1": [
        "root@0.0.0.0",
        "password",
        "/home/mt/v1"
    ],
    "v2": [
        "root@0.0.0.0",
        "password",
        "/home/mt/v2"
    ],
    "v3": [
        "root@0.0.0.0",
        "password",
        "/home/mt/v3"
    ]
}
1.2.2.更新操作deploy.py 
#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8

import sys
sys.path.append("..")
from conf.conf_server import *
from fabric.api import env, run, local

    def run_remote(self):
        print env.host_string
        _path = self.project[2]
        _string = "su mt -c "cd %s && git pull origin master"" % _path
        run(_string)
1.3說明

通過不同服務(wù)器的配置信息，使用http|socket等方式發(fā)送特定的參數(shù)如cloud|help來運(yùn)行上述的命令達(dá)到熱更新以及修復(fù)的功能.對(duì)應(yīng)的接口實(shí)現(xiàn)可以通過指定：

基于權(quán)限的主動(dòng)更新(不同身份的管理員人肉發(fā)送命令)

基于項(xiàng)目的自動(dòng)更新(webhook)

注意：項(xiàng)目代碼需要特定的branch（不過這其實(shí)也是規(guī)范化的代碼管理必需）

示例：

# 命令行操作
python deploy.py www

# Http接口
curl -X POST -H "Content-Type: application/x-www-form-urlencoded" -d "site=www" "http://api.thonatos.com/deploy/"
2.基于Docker的部署方案

Docker是一個(gè)將程序以及其依賴打包進(jìn)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)單元的服務(wù)或者工具集

Docker allows you to package an application with all of its dependencies into a standardized unit for software development.
2.1基礎(chǔ)

Docker服務(wù)的基礎(chǔ)是虛擬機(jī)，整個(gè)Docker服務(wù)包含了虛擬機(jī)以及操作虛擬機(jī)的一些列命令集合

這里需要理解Docker的幾個(gè)基本概念，便于更好的理解這種部署開發(fā)&部署方式與常規(guī)方案的區(qū)別

image（鏡像）

container（容器）

server（服務(wù)器）

鏡像相當(dāng)于一個(gè)Linux發(fā)行版，對(duì)比于Linux下的Ubuntu、CentOs等，我們可以按照自己的需求去定義這個(gè)發(fā)行版的內(nèi)容以及組件，基礎(chǔ)鏡像是最小化的Linux運(yùn)行單元，那么，我們需要做的就是根據(jù)程序的需要，安裝各種依賴組件，并將APP+DEP進(jìn)行打包，變成我們的“定制發(fā)行版”，以此來部署在真實(shí)Server上。于此同時(shí)，鏡像在初始化的過程中，可以定義一些列操作，比如——安裝依賴、拉取代碼以及運(yùn)行程序

容器是一個(gè)實(shí)例化以后的虛擬機(jī)，容器依賴于鏡像，在鏡像的基礎(chǔ)上做實(shí)例化，是初始化以后的虛擬機(jī)

服務(wù)器，就是傳統(tǒng)的服務(wù)器如實(shí)體服務(wù)器或者云主機(jī)等

Docker對(duì)應(yīng)了一些列的服務(wù)端程序，是標(biāo)準(zhǔn)的C/S架構(gòu)，每一個(gè)服務(wù)器運(yùn)行一個(gè)或多個(gè)容器，一個(gè)或多個(gè)容器的集合叫做集群，對(duì)服務(wù)器進(jìn)行一些列的包裝后變成一個(gè)控制臺(tái)，不再去關(guān)心服務(wù)器的初始化過程，只管理容器本身是目前Docker的優(yōu)勢(shì)所在。具體表現(xiàn)為，按照原有方式，我們需要先開通N臺(tái)服務(wù)器，再依次在每一臺(tái)機(jī)器上安裝虛擬機(jī)；現(xiàn)在需要的是，將所有的服務(wù)器進(jìn)行封裝，變成一個(gè)通道，在盒子外，我們告訴盒子我們需要多少個(gè)容器，它返回給我們對(duì)應(yīng)的服務(wù)即可。國內(nèi)的DaoCloud、阿里云容器服務(wù)已經(jīng)相對(duì)完善。（阿里測(cè)試中，DaoCloud已經(jīng)相對(duì)成熟）

2.2環(huán)境打包 2.2.1 鏡像示例 
FROM node:argon

# Create app directory
RUN mkdir -p /usr/src/app  
WORKDIR /usr/src/app

# Clone code & Install app dependencies
RUN git clone git@github.com:MT-Libraries/MT-Notes.git ./
RUN npm install

EXPOSE 8080  
CMD [ "npm", "start" ]

示例在初始化的過程中會(huì)從git拉取代碼并安裝依賴文件，最終運(yùn)行在8080端口

2.2.2 部署簡述

在DC（DaoCloud）控制臺(tái)創(chuàng)建一個(gè)集群

在應(yīng)用中選擇基于鏡像m創(chuàng)建n個(gè)容器

等待初始化完成，可以看到當(dāng)前集群中的節(jié)點(diǎn)數(shù)量（節(jié)點(diǎn)即為容器數(shù)量）

同一個(gè)集群中的機(jī)器可以跑相同或者不同的服務(wù)，當(dāng)需要負(fù)載均衡時(shí)，動(dòng)態(tài)的加入或者移除節(jié)點(diǎn)即可（通過配置，自動(dòng)伸縮）

2.2.3 節(jié)點(diǎn)管理

節(jié)點(diǎn)管理通過阿里云的Agent服務(wù)，相當(dāng)于為每一個(gè)節(jié)點(diǎn)創(chuàng)建了一個(gè)遠(yuǎn)程shell，我們通過控制臺(tái)即可輕松升級(jí)&更新程序

批量更新

動(dòng)態(tài)管理

負(fù)載均衡

批量更新，通過一些設(shè)定創(chuàng)建的數(shù)量如20臺(tái) ，創(chuàng)建完畢后，從原有集群移除所有節(jié)點(diǎn)，加入創(chuàng)建的節(jié)點(diǎn)，即可完成更新操作，后續(xù)刪除或者銷貨舊版本的容器。停機(jī)更新即完成。

動(dòng)態(tài)管理，由于數(shù)量可以自定義，我們可以在用戶無感知的情況下增加服務(wù)器到50或者減少服務(wù)器到10，在這個(gè)過程中，用戶是不會(huì)感覺到變化的（注：這里需要設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)共享機(jī)制 Session/Cookie）

3.兩種方案的使用

這兩種方案并不存在互斥性，可以并從，也可以只選擇一種，如：

獨(dú)立Fabric，則以服務(wù)器鏡像為基礎(chǔ)，備份服務(wù)器本身（缺點(diǎn)是數(shù)據(jù)量大，服務(wù)器最少20G）

獨(dú)立Docker，則每次都是通過銷貨/初始容器的方式來實(shí)現(xiàn)，換言之，如果是一臺(tái)服務(wù)器，則需更換IP

組合使用，針對(duì)熱更新使用Fabric，針對(duì)大規(guī)模、大版本、又或者數(shù)量大時(shí)，使用該方式更便捷

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