使用docker部署django技术栈项目的方法步骤
随着docker的普及成熟，已经逐渐成为部署项目的首选，今天来和大家分享下如何使用docker部署django技术栈项目。
我们这里说的django技术栈为：python3.6、django2.2、redis、mysql、celery、gunicorn和nginx。在实际的生产项目中，这些组件分布在集群的不同机器，如nginx、redis和mysql可能会有单独的团队或部门负责。涉及的部署架构和容器的编排会更为复杂，本文暂不去深究。本文主要介绍，如何使用 docker-compose 来编排这些组件，这种方式适用于测试环境的部署或者你的个人 sideproject 的部署。
本文默认你已经了解 docker 和 docker-compose 的一些基本知识，若你不了解，可阅读下面这些资料：
下面我们来说下如何部署。
项目组织结构
首先，看下我们的项目组织结构，结构如下：
├── license ├── readme.md ├── compose │ ├── celery │ │ ├── dockerfile │ │ ├── celery-beat.sh │ │ └── celery.sh │ ├── mysql │ │ └── my.cnf │ ├── nginx │ │ └── nginx.conf │ └── web │ ├── dockerfile │ ├── entrypoint.sh │ ├── gunicorn.conf │ └── gunicorn.sh ├── docker-compose.yml ├── docker_django_demo │ ├── __init__.py │ ├── celery.py │ ├── settings.py │ ├── urls.py │ └── wsgi.py ├── env.tpl ├── manage.py ├── requirements.txt
除了django的项目文件外，主要增加了 compose 配置文件目录和 docker-compose.yml 配置文件。
- compose目录主要存放各组件的dockerfile文件和启动脚本。
- docker-compose.yml 是docker-compose的编排配置文件。
编写dockerfile 及启动初始化脚本
在docker-compose中，容器的启动有两种方法，一种是直接使用公共的镜像来启动容器，另一种是通过我们自己编写的dockerfile。因为我们要安装额外的工具包和初始化相关配置，web和celery组件我们使用自定义的dockerfile方式。
web容器的 compose/web/dockerfile :
from python:3.6 env pythonunbuffered 1 run mkdir /code workdir /code copy ./requirements.txt /code/ run pip install --no-cache-dir -r requirements.txt \ && rm -rf requirements.txt copy . /code/ copy ./compose/web/*.sh /code/ run sed -i 's/\r//' gunicorn.sh \ && chmod +x gunicorn.sh \ && sed -i 's/\r//' entrypoint.sh \ && chmod +x entrypoint.sh entrypoint ["/bin/bash", "entrypoint.sh"]
web容器的其他文件：
- compose/web/entrypoint.sh web容器的启动脚本，执行一些初始化或检测逻辑。
- compose/web/gunicorn.conf gunicorn配置文件。
- compose/web/gunicorn.sh gunicorn的启动脚本。
celery的dockerfile:
from python:3.6 env pythonunbuffered 1 run mkdir /code workdir /code copy ./requirements.txt /code/ copy ./compose/celery/*.sh /code/ run pip install --no-cache-dir -r requirements.txt \ && rm -rf requirements.txt && sh init_env.sh copy . /code/ copy ./compose/celery/*.sh /code/ run sed -i 's/\r//' celery.sh \ && chmod +x celery.sh \ && sed -i 's/\r//' celery-beat.sh \ && chmod +x celery-beat.sh
celery的其他文件：
- compose/celery/celery.sh celery的启动脚本。
- compose/celery/celery-beat.sh celery-beat的启动脚本。
编写compose启动配置文件
docker-compose 配置如下：
version: '2' services: redis: image: redis ports: - "6379:6379" db: restart: always image: mysql:5.7.19 # command: --character-set-server=utf8mb4 --collation-server=utf8mb4_unicode_ci volumes: - ./compose/mysql/:/etc/mysql/conf.d - ./db:/var/lib/mysql # for test ports: - "127.0.0.1:3307:3306" # (host:container) env_file: - .env web: # restart: always build: context: . dockerfile: ./compose/web/dockerfile command: sh gunicorn.sh # ["/bin/bash", "gunicorn.sh"] ports: - "8080:8002" # (host:container) volumes: - ./logs:/var/logs/ - ./collect_static:/code/collect_static - ./static:/code/static - ./templates:/code/templates - ./uploads:/code/uploads env_file: .env depends_on: - redis - db nginx: restart: always image: nginx:1.13.0 volumes: - ./compose/nginx:/etc/nginx/conf.d/ - ./staticfiles:/code/staticfiles - ./logs:/var/log/nginx ports: - "80:80" # (host:container) depends_on: - web celery: build: context: . dockerfile: ./compose/celery/dockerfile command: sh celery.sh volumes: - ./logs:/var/logs/ - ./uploads:/code/uploads depends_on: - redis - db env_file: .env celery-beat: build: context: . dockerfile: ./compose/celery/dockerfile command: sh celery-beat.sh volumes: - ./logs:/var/logs/ depends_on: - redis - db env_file: .env
celery 的worker 和beat这里我们使用同一个镜像dockerfile, 按照一个镜像一个进程的原则，启动两个容器来分别跑worker和beat进程。
编译测试
编写好配置文件之后，编译镜像测试运行：
docker-compose build docker-compose up # 前台运行 docker-compose up -d # 无误后可后台运行
docker-compose ps 可以看到启动好的容器：
$ docker-compose ps
name command state ports
--------------------------------------------------------------------------------------------------
dockerdjangodemo_celery-beat_1 sh celery-beat.sh up
dockerdjangodemo_celery_1 sh celery.sh up
dockerdjangodemo_db_1 docker-entrypoint.sh mysqld up 127.0.0.1:3307->3306/tcp
dockerdjangodemo_nginx_1 nginx -g daemon off; up 0.0.0.0:80->80/tcp
dockerdjangodemo_redis_1 docker-entrypoint.sh redis ... up 0.0.0.0:6379->6379/tcp
dockerdjangodemo_web_1 /bin/bash entrypoint.sh sh ... up 0.0.0.0:8080->8002/tcp
映射端口可根据自己的实际情况调整。
问题
下面说下在构建过程中的几个需要注意的问题。
mysql 编码问题
docker 提供的mysql镜像，默认编码为 latin1 , 在保存中文时会显示乱码。官方提供了一种修改编码方式的方法，在启动脚本后指定编码格式，文档可见。mysql容器5.7.19版本可直接在docker-compose.yml 中的command后跟上参数 --character-set-server=utf8mb4 --collation-server=utf8mb4_general_ci 。这种方式，只是修改server端的编码。可直接使用配置文件覆盖的方式，指定所有的编码格式。
配置如下：
[mysqld] default-storage-engine=innodb character-set-server=utf8mb4 collation-server=utf8mb4_general_ci init-connect='set names utf8mb4' init_connect='set collation_connection = utf8mb4_general_ci' skip-character-set-client-handshake # 跳过客户端的编码配置，客户端直接使用服务端的编码配置 bind-address = 0.0.0.0
注：mysql 5.7.19 配置文件方式成功，5.7.4、5.7.17 均失败，可做参考。
web等mysql启动完成后再继续
mysql 容器在启动起来之前是无法接受数据库链接的，在web启动初始化时，若数据库还没有启动好会导致web容器启动失败直接退出。我们可以增加在web容器启动时增加检测脚本，数据库连通之后，再继续。
脚本如下：
#!/usr/bin/env bash
set -o errexit
set -o pipefail
echo $mysql_password
echo $mysql_database
echo $mysql_host
echo $mysql_user
echo $mysql_port
function mysql_ready(){
python << end
import sys
import pymysql
try:
conn = pymysql.connect(host="db", port=3306, user="root", passwd="$mysql_root_password", db='$mysql_database', charset='utf8')
except pymysql.err.operationalerror:
sys.exit(-1)
sys.exit(0)
end
}
until mysql_ready; do
>&2 echo "mysql is unavailable - sleeping"
sleep 1
done
>&2 echo "mysql is up - continuing..."
总结
到此，使用docker来部署django技术栈服务就完成了，完整的项目代码，大家可参阅 。
文章开始说了，该部署方式不适合大型网站的线上生产服务，耦合度太高，不好维护等存在着许多问题。但是，部署自己的sideproject或者测试环境，在硬件资源有限的情况的下还是非常不错的。除了减少环境部署搭建的麻烦外，迁移起来也是很方便的。
项目中也有些开发环境下如何使用docker的案例，但是个人一直认为docker更适合部署，在开发环境方便不如直接搭建来的灵活方便。欢迎大家留言，共同讨论docker在开发和部署上的使用心得。
参考
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。