


Menggunakan rangka kerja Gin untuk melaksanakan fungsi penggunaan dan pengurusan kontena
Dalam era pengkomputeran awan hari ini, kontena telah menjadi kaedah penggunaan dan pengurusan aplikasi yang sangat popular. Rangka kerja Gin ialah rangka kerja web ringan bagi bahasa GO Ia mempunyai ciri prestasi tinggi, penggunaan memori yang rendah, dan penyelenggaraan yang mudah, ia telah menjadi salah satu rangka kerja pilihan untuk pembangunan web menggunakan bahasa GO. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan rangka kerja Gin untuk melaksanakan fungsi penggunaan dan pengurusan dalam kontena Mari kita belajar tentangnya bersama-sama.
1. Pengenalan kepada Docker
Pada masa ini, Docker ialah teknologi kontena paling popular, yang boleh membungkus aplikasi dan kebergantungan mereka ke dalam bekas supaya ia boleh dijalankan dengan mudah di mana-mana sahaja. Docker ialah sumber terbuka dan telah menjadi penyelesaian kontena standard de facto dalam industri.
2. Contoh pembungkusan Docker bagi rangka kerja Gin
Berikut ialah contoh mudah menggunakan Docker untuk membungkus rangka kerja Gin:
- Buat dan masukkan direktori projek :
mkdir docker-gin && cd docker-gin
- Cipta Fail Docker:
DARI golang:1.13
tetapan Direktori kerja
WORKDIR /go/src/app
Pasang rangka kerja Gin
RUN go get github.com/gin-gonic/gin
Tambahkan semua Fail ke direktori kerja
TAMBAH ./go/src/app
Arahan Jalankan
CMD ["go", "run", "main.go"]
- Buat fail main.go:
utama pakej
import "github.com/gin-gonic/gin"
func main() {
r := gin.Default()
r.GET("/", func (c *gin.Context) {
c.JSON(200, gin.H{ "message": "Hello World", })
})
r .Run (":8080")
}
- Bina imej dan jalankan bekas:
docker build -t docker-gin .
docker run -p 8080 :8080 docker-gin
Kini anda boleh mengakses aplikasi kami melalui http://localhost:8080.
Tetapi selepas itu, kami selanjutnya menulis beberapa logik untuk mencapai tujuan penempatan dan pengurusan kami.
3. Penetapan dan pengurusan kontena
Berdasarkan contoh di atas, kami menambah dua API berikut untuk melaksanakan fungsi penggunaan dan pengurusan kontena:
- POST / deployment : Laksanakan fungsi penggunaan kontena
dengan memuat naik fail zip, menyahmampat dan membina imej baharu, dan akhirnya menggunakan bekas baharu melalui penjadualan Kubernetes.
Berikut ialah pelaksanaan yang dipermudahkan:
func handleDeploy(c *gin.Context) {
fail, pengepala, err := c.Request.FormFile("file")
if err != nil {
c.JSON(http.StatusBadRequest, gin.H{"error": err.Error()}) return
}
tangguh fail.Close()
// Simpan fail yang dimuat naik ke local
nama fail := "deploy/" + pengepala .Nama fail
keluar, err := os.Create(filename)
if err != nil {
c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": err.Error()}) return
}
tangguh keluar.Close()
_, err = io .Copy(out, file)
if err != nil {
c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": err.Error()}) return
}
// Nyahmampat fail yang dimuat naik
zipReader, err := zip.OpenReader(nama fail )
if err != nil {
c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": err.Error()}) return
}
tangguhkan zipReader.Close()
untuk _, zipFail := julat zipReader.Fail {
srcObj, err := zipFile.Open() if err != nil { c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": err.Error()}) return } defer srcObj.Close() dstPath := "deploy/" + zipFile.Name if !strings.HasPrefix(dstPath, "deploy/") { c.JSON(http.StatusBadRequest, gin.H{"error": "invalid file"}) return } if zipFile.FileInfo().IsDir() { os.MkdirAll(dstPath, zipFile.Mode()) } else { dstObj, err := os.Create(dstPath) if err != nil { c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": err.Error()}) return } defer dstObj.Close() _, err = io.Copy(dstObj, srcObj) if err != nil { c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": err.Error()}) return } }
}
// Bina imej baharu dan panggil kerahan Kubernetes
cmd := exec.Command("bash", "-c", "docker build -t docker-gin-"+strconv.FormatInt(time .Now ().Unix(), 10)+" . && kubectl apply -f deploy.yml")
cmd.Dir = "./deploy"
out, err = cmd.CombinedOutput()
if err != nil {
c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": err.Error()}) return
}
c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"message": string(out)})
}
- PADAM /berhenti: Tutup bekas semasa
Berikut ialah pelaksanaan yang dipermudahkan:
func handleStop(c *gin.Context) {
// Dapatkan ID bekas semasa
nama hos, err := os.Hostname()
if err != nil {
c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": err.Error()}) return
}
cmd := exec.Command("bash", "-c ", "kubectl get pod -o jsonpath='{.items[0].metadata.name}'")
cmdOutput, err := cmd.Output()
if err != nil {
c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": err.Error()}) return
}
podName := strings.TrimSpace(string(cmdOutput))
// Tutup bekas semasa
cmd = exec.Command("bash", "-c", "kubectl delete pod " +podName)
cmdOutput, err = cmd.CombinedOutput()
if err != nil {
c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": err.Error()}) return
}
c.JSON(http.StatusOK, gin. H{"message" : string(cmdOutput)})
}
Pelaksanaan kedua-dua API di atas adalah berdasarkan Kubernetes untuk pengurusan kontena Penggunaan Kubernetes tidak akan diperkenalkan secara terperinci di sini.
4. Ringkasan
Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan Docker untuk merangkum rangka kerja Gin dan melaksanakan fungsi penggunaan dan pengurusan dalam kontena. Dalam amalan, kita boleh melaksanakan pelaksanaan yang lebih terperinci berdasarkan keperluan sebenar. Berikut adalah contoh mudah. Ringkasnya, menggunakan teknologi kontena untuk penggunaan dan pengurusan aplikasi boleh meningkatkan kecekapan pembangunan, mengelakkan masalah konfigurasi persekitaran, dan mengurangkan kesukaran operasi dan penyelenggaraan. Ia adalah pendekatan yang sangat disyorkan.
Atas ialah kandungan terperinci Menggunakan rangka kerja Gin untuk melaksanakan fungsi penggunaan dan pengurusan kontena. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas





Bagaimana untuk menggunakan antara muka web yang boleh dipercayai pada pelayan Linux? Pengenalan: Dalam era ledakan maklumat hari ini, aplikasi Web telah menjadi salah satu cara utama untuk orang ramai mendapatkan maklumat dan berkomunikasi. Untuk memastikan privasi pengguna dan kebolehpercayaan maklumat, kami perlu menggunakan antara muka Web yang boleh dipercayai pada pelayan Linux. Artikel ini akan memperkenalkan cara untuk menggunakan antara muka web dalam persekitaran Linux dan menyediakan contoh kod yang berkaitan. 1. Pasang dan konfigurasikan pelayan Linux Mula-mula, kita perlu menyediakan Li

Perkongsian Pengalaman Pembangunan C#: Perkhidmatan Mikro dan Amalan Pengkontenaan Dengan peningkatan pengkomputeran awan dan seni bina teragih, perkhidmatan mikro dan kontena telah menjadi dua topik hangat dalam pembangunan perisian moden. Seni bina perkhidmatan mikro boleh membantu pembangun membahagikan fungsi sistem dengan lebih baik dan meningkatkan kebolehskalaan dan kebolehselenggaraan manakala teknologi kontena boleh mencapai penggunaan pantas dan pengembangan anjal; Artikel ini akan ditujukan kepada pembangun C# dan berkongsi beberapa pengalaman dan teknik dalam amalan perkhidmatan mikro dan kontena. 1. Gambaran Keseluruhan Seni Bina Perkhidmatan Mikro Seni bina perkhidmatan mikro ialah kaedah yang membahagikan aplikasi kepada satu siri jabatan yang kecil dan bebas.

Gabungan sempurna NginxProxyManager dan Docker: membina aplikasi kontena dengan cepat Dengan perkembangan pesat teknologi pengkomputeran awan dan kontena, semakin ramai pembangun dan perusahaan menggunakan aplikasi ke dalam bekas. Sebagai salah satu platform kontena paling popular pada masa ini, Docker menyediakan kemudahan untuk penempatan, pengurusan dan pengembangan aplikasi. NginxProxyManager, sebagai alat proksi terbalik berdasarkan Nginx, boleh membantu kami melaksanakan aplikasi melalui konfigurasi mudah.

Bagaimana untuk menyelesaikan masalah bahawa Tomcat tidak boleh berjaya mengakses pakej perang selepas menggunakan ia memerlukan contoh kod khusus Sebagai pelayan Web Java yang digunakan secara meluas, Tomcat membenarkan pemaju untuk membungkus aplikasi Web mereka sendiri yang dibangunkan ke dalam fail perang untuk penggunaan. Walau bagaimanapun, kadangkala kita mungkin menghadapi masalah tidak berjaya mengakses pakej perang selepas menggunakannya. Ini mungkin disebabkan oleh konfigurasi yang salah atau sebab lain. Dalam artikel ini, kami akan menyediakan beberapa contoh kod konkrit yang menangani dilema ini. 1. Semak perkhidmatan Tomcat

1. Pengenalan Sejak beberapa tahun kebelakangan ini, YOLO telah menjadi paradigma dominan dalam bidang pengesanan objek masa nyata kerana keseimbangannya yang berkesan antara kos pengiraan dan prestasi pengesanan. Penyelidik telah meneroka reka bentuk seni bina YOLO, matlamat pengoptimuman, strategi pengembangan data, dsb., dan telah mencapai kemajuan yang ketara. Pada masa yang sama, bergantung pada penindasan bukan maksimum (NMS) untuk pemprosesan pasca menghalang penggunaan YOLO dari hujung ke hujung dan memberi kesan buruk kepada kependaman inferens. Dalam YOLO, reka bentuk pelbagai komponen tidak mempunyai pemeriksaan yang komprehensif dan teliti, mengakibatkan lebihan pengiraan yang ketara dan mengehadkan keupayaan model. Ia menawarkan kecekapan suboptimum, dan potensi yang agak besar untuk peningkatan prestasi. Dalam kerja ini, matlamatnya adalah untuk meningkatkan lagi sempadan kecekapan prestasi YOLO daripada kedua-dua pasca pemprosesan dan seni bina model. sampai habis

Bagaimana untuk menggunakan aplikasi Flask menggunakan Gunicorn? Flask ialah rangka kerja Web Python ringan yang digunakan secara meluas untuk membangunkan pelbagai jenis aplikasi Web. Gunicorn (GreenUnicorn) ialah pelayan HTTP berasaskan Python yang digunakan untuk menjalankan aplikasi WSGI (WebServerGatewayInterface). Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Gunicorn untuk menggunakan aplikasi Flask, dengan

Containerization meningkatkan prestasi fungsi Java dengan cara berikut: Pengasingan sumber - memastikan persekitaran pengkomputeran terpencil dan mengelakkan perbalahan sumber. Ringan - mengambil kurang sumber sistem dan meningkatkan prestasi masa jalan. Permulaan pantas - mengurangkan kelewatan pelaksanaan fungsi. Ketekalan - Asingkan aplikasi dan infrastruktur untuk memastikan tingkah laku yang konsisten merentas persekitaran.

Amalan terbaik untuk menggunakan projek Web dengan Tomcat dan penyelesaian kepada masalah biasa Pengenalan: Tomcat, sebagai pelayan aplikasi Java yang ringan, telah digunakan secara meluas dalam pembangunan aplikasi Web. Artikel ini akan memperkenalkan amalan terbaik dan kaedah penyelesaian masalah biasa untuk penggunaan Tomcat projek web dan menyediakan contoh kod khusus untuk membantu pembaca memahami dan menggunakan dengan lebih baik. 1. Perancangan struktur direktori projek Sebelum menggunakan projek Web, kita perlu merancang struktur direktori projek. Secara umumnya, kita boleh menyusunnya dengan cara berikut
