基于Docker & Fabric的Web項目部署方案

RyanHoo 發布于2019-06-28 15:08 / 1873人閱讀

本文描述了Web項目的兩種部署方案，石器時代的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結構

Interface

flask

django

...

Script

fabric

conf (服務器配置列表)

lib（基礎庫&二次開發）

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

通過不同服務器的配置信息，使用http|socket等方式發送特定的參數如cloud|help來運行上述的命令達到熱更新以及修復的功能.對應的接口實現可以通過指定：

基于權限的主動更新(不同身份的管理員人肉發送命令)

基于項目的自動更新(webhook)

注意：項目代碼需要特定的branch（不過這其實也是規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是一個將程序以及其依賴打包進一個標準單元的服務或者工具集

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

2.1基礎

Docker服務的基礎是虛擬機，整個Docker服務包含了虛擬機以及操作虛擬機的一些列命令集合

這里需要理解Docker的幾個基本概念，便于更好的理解這種部署開發&部署方式與常規方案的區別

image（鏡像）

container（容器）

server（服務器）

鏡像相當于一個Linux發行版，對比于Linux下的Ubuntu、CentOs等，我們可以按照自己的需求去定義這個發行版的內容以及組件，基礎鏡像是最小化的Linux運行單元，那么，我們需要做的就是根據程序的需要，安裝各種依賴組件，并將APP+DEP進行打包，變成我們的“定制發行版”，以此來部署在真實Server上。于此同時，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、拉取代碼以及運行程序

容器是一個實例化以后的虛擬機，容器依賴于鏡像，在鏡像的基礎上做實例化，是初始化以后的虛擬機

服務器，就是傳統的服務器如實體服務器或者云主機等

Docker對應了一些列的服務端程序，是標準的C/S架構，每一個服務器運行一個或多個容器，一個或多個容器的集合叫做集群，對服務器進行一些列的包裝后變成一個控制臺，不再去關心服務器的初始化過程，只管理容器本身是目前Docker的優勢所在。具體表現為，按照原有方式，我們需要先開通N臺服務器，再依次在每一臺機器上安裝虛擬機；現在需要的是，將所有的服務器進行封裝，變成一個通道，在盒子外，我們告訴盒子我們需要多少個容器，它返回給我們對應的服務即可。國內的DaoCloud、阿里云容器服務已經相對完善。（阿里測試中，DaoCloud已經相對成熟）

2.2環境打包 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從git拉取代碼并安裝依賴文件，最終運行在8080端口

2.2.2 部署簡述

在DC（DaoCloud）控制臺創建一個集群

在應用中選擇基于鏡像m創建n個容器

等待初始化完成，可以看到當前集群中的節點數量（節點即為容器數量）

同一個集群中的機器可以跑相同或者不同的服務，當需要負載均衡時，動態的加入或者移除節點即可（通過配置，自動伸縮）

2.2.3 節點管理

節點管理通過阿里云的Agent服務，相當于為每一個節點創建了一個遠程shell，我們通過控制臺即可輕松升級&更新程序

批量更新

動態管理

負載均衡

批量更新，通過一些設定創建的數量如20臺，創建完畢后，從原有集群移除所有節點，加入創建的節點，即可完成更新操作，后續刪除或者銷貨舊版本的容器。停機更新即完成。

動態管理，由于數量可以自定義，我們可以在用戶無感知的情況下增加服務器到50或者減少服務器到10，在這個過程中，用戶是不會感覺到變化的（注：這里需要設計數據共享機制 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：

獨立Fabric，則以服務器鏡像為基礎，備份服務器本身（缺點是數據量大，服務器最少20G）

獨立Docker，則每次都是通過銷貨/初始容器的方式來實現，換言之，如果是一臺服務器，則需更換IP

組合使用，針對熱更新使用Fabric，針對大規模、大版本、又或者數量大時，使用該方式更便捷

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