이 글은 저자팀이 장기적인 개발 과정에서 정리한 귀중한 경험에서 나온 것입니다. 그 중 Supervisor, Gunicorn 및 Nginx는 Python을 사용하여 웹 애플리케이션을 개발할 때 가장 일반적으로 사용되는 소프트웨어입니다. Docker를 사용하여 Python 애플리케이션을 배포하려는 독자에게 이러한 모범 사례는 훌륭한 참고 가치가 있습니다. 동시에, 여러분의 일상적인 실천에서 여러분이 직면한 "구덩이"와 여러분의 귀중한 경험을 공유하여 모두가 함께 발전할 수 있기를 바랍니다!
Docker를 사용하여 Python 애플리케이션을 간단하고 효율적으로 배포할 수 있는 동시에 배포를 원활하게 완료하는 데 도움이 되는 몇 가지 모범 사례가 있습니다. 물론 이러한 모범 사례가 배포를 수행하는 유일한 방법은 아니지만 우리 팀에서는 이러한 모범 사례가 가용성이 높고 유지 관리가 쉽다는 것을 확인했습니다. 이 기사의 대부분의 내용은 내 입장만을 나타냅니다. Docker를 기반으로 한 구현이 많으므로 원하는 대로 선택할 수 있습니다. 볼륨을 설명하려면 별도의 주제가 필요할 수 있으므로 이 기사에서는 볼륨을 너무 많이 소개하지 않겠습니다. 우리는 일반적으로 소스 코드가 실행될 때마다 다시 빌드하는 대신 볼륨을 사용하여 소스 코드를 컨테이너에 복사합니다.
Docker 사용자는 운영 체제에 사용자 입력을 받을 위치를 알려주는 이 환경 변수에 익숙해야 합니다. "비대화형"으로 설정하면 사용자에게 입력을 요청하지 않고 직접 명령을 실행할 수 있습니다(번역자 참고 사항: 모든 작업은 비대화형입니다). 이는 apt-get 명령을 실행할 때 특히 유용합니다. 사용자에게 어떤 단계를 진행했는지 지속적으로 묻고 지속적인 확인이 필요하기 때문입니다. 비대화형 모드에서는 기본 옵션을 선택하고 최대한 빨리 빌드를 완료합니다.
ENV 명령을 사용하여 전역적으로 설정하는 대신 Dockerfile에서 호출되는 RUN 명령에서만 이 옵션을 설정해야 합니다. ENV 명령은 전체 컨테이너 실행 프로세스 중에 적용되므로 BASH를 통과한 경우 컨테이너와 상호작용할 때 전역 설정을 하면 문제가 발생할 수 있습니다. 예시는 다음과 같습니다:
# 正确的做法 - 只为这个命令设置ENV变量 RUN DEBIAN_FRONTEND=noninteractive apt-get install -y python3 # 错误地做法 - 为接下来的任何命令都设置ENV变量，包括正在运行地容器 ENV DEBIAN_FRONTEND noninteractive RUN apt-get install -y python3
기본 코드(코드베이스)에 비해 애플리케이션 종속성은 거의 변하지 않으므로 Dockerfile에 프로젝트 종속성을 설치할 수도 있습니다. 후속 빌드 속도를 높입니다(후속 빌드에서는 변경된 코드만 빌드하면 됩니다). Docker 컨테이너의 계층적 구성은 종속성 설치 프로세스를 캐시할 수 있으므로 종속성을 다시 다운로드하고 빌드할 필요가 없으므로 후속 빌드가 매우 빠릅니다.
위의 아이디어(캐시 사용)에 따르면 컨테이너에 파일이 추가되는 순서가 중요합니다. Docker 빌드 프로세스 속도를 높이기 위해 캐시를 최대한 활용하려면 자주 변경되는 파일을 Dockerfile 아래에 배치해야 합니다. 예를 들어 애플리케이션 구성, 시스템 구성 및 종속성이 거의 변경되지 않는 경우 Dockerfile의 맨 위에 배치할 수 있습니다. 라우팅 파일, 뷰, 데이터베이스 코드와 같은 소스 파일은 자주 변경되므로 Dockerfile 아래에 배치할 수 있습니다. Docker 구성 명령(EXPOSE, ENV 등) 아래에 있습니다.
또한 파일을 Docker에 복사하는 방법에 대해 생각하지 마세요. 애플리케이션 소스 파일과 같은 대부분의 파일이 전혀 사용되지 않으므로 빌드 속도가 빨라지지 않습니다.
이전에는 응용 프로그램 키를 응용 프로그램에 안전하게 전달하는 방법을 몰랐지만 나중에 docker run 명령에서 env-file 매개 변수를 사용할 수 있다는 것을 알게 되었습니다. . 모든 키와 구성을 app_config.list 파일에 넣은 다음 이 파일을 통해 애플리케이션에 전달합니다. 구체적으로:
docker run -d -t -—env-file app_config.list <image:tag>
이 방법을 사용하면 컨테이너를 다시 빌드하지 않고도 애플리케이션 설정과 키를 간단히 변경할 수 있습니다.
참고: app_config.list가 .gitignore 파일의 기록에 있는지 확인하세요. 그렇지 않으면 소스 파일에 체크인되지 않습니다.
Gunicorn은 컨테이너 내부의 애플리케이션 서버로 사용됩니다. Gunicorn은 매우 안정적이며 작업자 수 및 유형을 지정하는 등 많은 구성 옵션을 가지고 있습니다. (녹색 스레드, gevent 등), 최적의 성능을 위해 로드에 따라 애플리케이션을 조정할 수 있습니다.
Gunicorn을 시작하는 것은 간단합니다.
# 安装 pip3 install gunicorn # 运行服务器 gunicorn api:app -w 4 -b 127.0.0.1:5000
마지막 단계는 Nginx 뒤에서 애플리케이션 서버를 실행하여 로드 밸런싱할 수 있도록 하는 것입니다.
컨테이너에서 여러 프로세스를 실행하는 것에 대해 생각해 본 적이 있나요? 저는 Supervisord가 확실히 최고의 보조 도구라고 생각합니다. Nginx 역방향 프록시와 Gunicorn 애플리케이션이 포함된 컨테이너를 배포한다고 가정해 보겠습니다. 아마도 BASH 스크립트를 사용하여 이를 수행할 수 있지만 좀 더 간단하게 만들어 보겠습니다.
Supervisor는 "사용자가 UNIX 계열 운영 체제에서 일부 프로세스를 모니터링하고 제어할 수 있도록 지원하는 프로세스 제어 시스템"입니다. 완벽하네요! 먼저 Docker 컨테이너 내에 Supervisor를 설치해야 합니다.
RUN DEBIAN_FRONTEND=noninteractive apt-get install -y supervisor
Supervisor가 무엇을 실행할지, 프로세스를 관리하는 방법을 알기 위해서는 다음으로 이에 대한 구성 파일을 작성해야 합니다.
[supervisord] nodaemon = true # 这个会让supervisord运行在前端 [program:nginx] # 你想运行的第一个程序的命名 command = /usr/sbin/nginx # nginx可执行程序的路径 startsecs = 5 # 如果nginx保持开启5s，我们视为启动成功 [program:app-gunicorn] command = gunicorn api -w 4 -b 127.0.0.1:5000 startsecs = 5
이것은 매우 기본적인 구성이며 제어 로그, stdout/stderr 리디렉션, 재시작 전략 등과 같은 많은 구성 항목도 있습니다. 이 도구는 정말 좋습니다.
구성을 완료한 후 Docker가 이를 컨테이너에 복사하는지 확인하세요.
ADD supervisord.conf /etc/supervisord.conf
Supervisor가 컨테이너의 자체 시작 명령 역할을 하도록 합니다.
CMD supervisord -c /etc/supervisord.conf
它将会在容器启动的时候，运行Gunicorn和Nginx。如果已经配置过了，那将会按需重启它们。
我们已经花了很长时间在Docker中部署代码，并且接下来会投入更多的时间。在使用Docker的过程中，我们学到的最重要经验就是如何最小化思考（think minimally）。在一个容器中运行你的整个系统真的很诱人，但是在应用各自的容器中运行应用进程却更容易维护。一般情况下，我们会在容器中运行Nignx和Web服务器，并且在一些场景中，使用单独的容器来运行Nginx却没有任何优势，它可能只会增加复杂度。我们发现对于大多数情况，它在容器中的开销是可接受的。
我希望这些信息对各位有价值！当我们团队学到更多最佳实践时，我会更新这篇文章。
위 내용은 Docker를 사용하여 Python 애플리케이션을 배포하는 방법 요약의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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