使用Docker容器化部署实践之Django应用部署(二)

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上一篇文章有些同学感觉不够详细理解起来有些困难,我再来简单解释一下。

我们在开发的情况下:
浏览器请求→ python manage.py runserver(比如8000) → 到应用代码(Django,Flask等等)

部署到线上的情况:
域名请求→ DNS解析→ 服务器IP→ Nginx(80端口)→ 代理转发 127.0.0.1:8000(IP不一定是127.0.0.1)→ 到项目应用代码逻辑。

在整个部署过程中,我们加了一层docker来进行隔离部署,不仅解决了开发(dev)测试(test)线上(prod)多个环境不一致的问题,也达到了一次封装,处处运行的目的,我们日常使用virtualenv进行Python包环境隔离都不需要了,这在多人开发模式下面非常方便。

我其实在docker入门篇Docker 容器化部署实践–入门已经讲过了。至于新手的话如果觉得一开始觉得不太容易上手,可以考虑去掉docker这个中间环节,直接把服务跑在Linux机器上面。

解释完上面,接下来进入我们今天的主题:
Django + Nginx + Gunicorn 部署

Gunicorn

Gunicorn,是「Green Unicorn」,最初来于Ruby社区的Unicorn,是用于Unix的Python WSGI HTTP服务器,Gunicorn与各种Web框架广泛兼容,简单轻便。

我们之所以使用使用uWSGI或Gunicorn原因就是Flask,Django自带的WSGI服务性能不够好,一般用在测试开发环境用,线上主要使用更为高性能的WSGI服务。

作为介绍我这里引用一个官方例子:

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$ pip install gunicorn
 $ cat myapp.py
   def app(environ, start_response):
       data = b"Hello, World!\n"
       start_response("200 OK", [
           ("Content-Type", "text/plain"),
           ("Content-Length", str(len(data)))
       ])
       return iter([data])
 $ gunicorn -w 4 myapp:app
 [2014-09-10 10:22:28 +0000] [30869] [INFO] Listening at: http://127.0.0.1:8000 (30869)
 [2014-09-10 10:22:28 +0000] [30869] [INFO] Using worker: sync
 [2014-09-10 10:22:28 +0000] [30874] [INFO] Booting worker with pid: 30874
 [2014-09-10 10:22:28 +0000] [30875] [INFO] Booting worker with pid: 30875
 [2014-09-10 10:22:28 +0000] [30876] [INFO] Booting worker with pid: 30876
 [2014-09-10 10:22:28 +0000] [30877] [INFO] Booting worker with pid: 30877

装好gunicorn之后,我们可以通过gunicorn -h 进行查看配置,通常情况下为了方便,我们都是把gunicorn放在配置文件中。

这里提一点,gunicorn中有一个--statsd-host 这个使得可以用另外一种方式来跟踪请求,我之前在监控一文说到过statsd,大家可以参看我之前写的博客「使用Statsd+Graphite+Grafana搭建web监控系统」,点击阅读原文。

同uWSGI一样我给一个简单的supervisor例子:

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# gunicorn.conf.py
import multiprocessing
import socket
bind = '0.0.0.0:9527'
workers = multiprocessing.cpu_count() * 2 + 1
worker_class = 'gevent' # 搭配gevent运行
daemon = False
proc_name = 'yourproject'
pidfile = '/data/run/gunicorn.pid'
loglevel = 'error'
accesslog = '/data/yourproject/supervisor/gunicorn.access.log'
errorlog = '/data/yourproject/supervisor/gunicorn.error.log'
max_requests = 200000
# StatsD integration
# StatsD host is omitted here, please append `--statsd-host` to gunicorn
# statsd_host = 'localhost:8125'
statsd_prefix = socket.gethostname()

上面说下为什么worker数目是CPU核数*2+1,这个没有太多科学依据,主要是根据一个work进行读写操作,另一个work处理请求,具体可以根据自己情况进行配置。更多特殊配置,大家可以进行自行查阅文档。

supervisor & nginx & docker-compose

supervisor同上篇文章使用Docker容器化部署实践之Django应用部署(一)一样,唯一变化的就是我们command从uUWSGI变为了gunicorn,这里我就不多列出来supervisor完整配置了。

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[program:gunicorn]
command=/path/to/gunicorn main:application -c /path/to/gunicorn.conf.py
directory=/path/to/project
user=nobody
autostart=true
autorestart=true
redirect_stderr=true

Nginx同上篇文章一样,我这里列一个简单的样例:

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 server {
   listen 80;
   server_name example.org;
   access_log  /var/log/nginx/example.log;
   location / {
       proxy_pass http://127.0.0.1:8000;
       proxy_set_header Host $host;
       proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
   }
 }

docker-compose配置同之前文章一样,内容较多,就不列出来了。可以参考上篇文章使用Docker容器化部署实践之Django应用部署(一)的配置。

说到最后

今天我们主要阐述了Django部署使用的第二种方式,实际上这个过程和没有docker几乎差不多的,你可以剥离掉docker,对你整个过程没有太大影响。

同样的我整个部署过程阐述的过程比较简单,实际情况会多少有些出入,不知道你听懂了么?欢迎大家给我留言,我们一起讨论。

Docker容器化部署相关我们下一篇我们聊聊Kubernets这个大杀器。

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