Golang项目部署3，容器部署

容器部署即使用 docker 化部署 golang 应用程序，这是在云服务时代最流行的部署方式，也是最推荐的部署方式。

跨平台交叉编译是 golang 的特点之一，可以非常方便地编译出我们需要的目标服务器平台的版本，而且是静态编译，非常容易地解决了运行依赖问题。

使用以下指令可以静态编译 Linux 平台 amd64 架构的可执行文件：

生成的 main 便是我们静态编译的，可部署于 Linux amd64 上的可执行文件。

我们需要将该可执行文件 main 编译生成 docker 镜像，以便于分发及部署。 Golang 的运行环境推荐使用 alpine 基础系统镜像，编译出的容器镜像约为 20MB 左右。

一个参考的 Dockerfile 文件如下：

其中，我们的基础镜像使用了 loads/alpine:3.8 ，中国国内的用户推荐使用该基础镜像，基础镜像的 Dockerfile 地址： https://github.com/johngcn/dockerfiles ，仓库地址： https://hub.docker.com/u/loads

随后使用 " docker build -t main . " 指令编译生成名为 main 的 docker 镜像。

需要注意的是，在某些项目的架构设计中， 静态文件 和 配置文件 可能不会随着镜像进行编译发布，而是分开进行管理和发布。

例如，使用 MVVM 模式的项目中(例如使用 vue 框架)，往往是前后端非常独立的，因此在镜像中往往并不会包含 public 目录。而使用了 配置管理中心 (例如使用 consul / etcd / zookeeper )的项目中，也往往并不需要 config 目录。

因此对于以上示例的 Dockerfile 的使用，仅作参考，根据实际情况请进行必要的调整。

使用以下指令可直接运行刚才编译成的镜像：

容器的分发可以使用 docker 官方的平台： https://hub.docker.com/ ，国内也可以考虑使用阿里云： https://www.aliyun.com/product/acr 。

在企业级生产环境中， docker 容器往往需要结合 kubernetes 或者 docker swarm 容器编排工具一起使用。

容器编排涉及到的内容比较多，感兴趣的同学可以参考以下资料：

如何部署Golang应用

安装supervisord

# 通过载入程式 ez_setup.py 来安装。这个载入程式会联网下载最新版本setuptools来安装，同时也可以更新本地的setuptools。

wget :peak.telemunity./dist/ez_setup.py

sudo python ez_setup.py

# 更新setuptools：

sudo python ez_setup.py -U setuptools

# 安装supervisor

easy_install supervisor

# 生成配置档案

echo_supervisord_conf >/etc/supervisord.conf

# 编辑配置档案

vim /etc/supervisord.conf

# 进入vim后找到最后两行，开启注释（取消前面的分号），

# [include]

# files = supervisor.d/*.ini

# 将所有的supervisor配置都放到 /etc/supervisor.d目录

mkdir /etc/supervisor.d

建立 supervisor 对应程式的配置档案

其中的一些路径需要换成自己对应的，这里将 zankbo 这个web 应用放在了对应的使用者目录下

通过在生产伺服器上设定environment可以在程式里判断是线上还是开发模式，如 zankbo 的 debug判断

当然也可已在启动命令处加入引数，如 mand = /home/zankbo/gopath/src/zankbo/zankbo -d 来关闭Debug模式。

if os.Getenv("APP_NAME") == "ZANKBO_PRODUCT" {

beego.RunMode = "prod"

}

vim /etc/supervisor.d/zankbo.ini

# 写入

[program:zankbo]

directory = /home/zankbo/gopath/src/zankbo

environment=APP_NAME="ZANKBO_PRODUCT"

mand = /home/zankbo/gopath/src/zankbo/zankbo

autostart = true

startsecs = 5

user = zankbo

redirect_stderr = true

stdout_logfile = /home/zankbo/log/zankbo.log

建立对应的使用者

useradd zankbo

# 将使用者加入到zankbo使用者组，Nginx以使用者执行

usermod -a -G zankbo

# 更改使用者家目录使用者组的许可权，使Nginx可以访问

chmod g+rx /home/zankbo

部署Go环境

其中的目录为，go：Go安装目录 gopath：Go工作目录，下面有src、pkg、bin三个目录 log：日志资料夹

[zankbo@MyCloudServer ~]$ pwd

/home/zankbo

[zankbo@MyCloudServer ~]$ vim .bashrc

# 设定Go环境变数，在.bashrc档案末尾写下如下内容

export GOROOT=$HOME/go

export GOPATH=$HOME/gopath

export PATH=$PATH:$GOROOT/bin:$GOPATH/bi

# 切换到使用者家目录

[root@MyCloudServer ~]# su - zankbo

[zankbo@MyCloudServer ~]$ ls

go gopath log

将专案程式码放到gopath/src下面，如我的播客专案:

[zankbo@MyCloudServer ~]$ tree -L 2 gopath/src/

gopath/src/

├── github.

│ ├── astaxie

│ ├── beego

│ ├── go-sql-driver

│ ├── howeyc

│ ├── jacobsa

│ ├── *** artystreets

│ └── wendal

└── zankbo

├── admin

├── blog

├── build_pkg.sh

├── mon

├── conf

├── controllers

├── dbstruct.mwb

├── main.go

├── models

├── static

├── views

└── zankbo

汇入专案sql档案到资料库

在专案资料夹执行build

[zankbo@MyCloudServer zankbo]$ pwd

/home/zankbo/gopath/src/zankbo

[zankbo@MyCloudServer zankbo]$ go build

会在专案下生成与包名对应的可执行档案，这里为:zankbo，build的时候可能会遇到错误，比如mysql的密码之类的，可根据提示排错。

通过supervisor 来启动服务

# supervisorctl start zankbo

配置Nginx

server {

listen 80

server_name zankbo. zankbo.

root /home/zankbo/gopath/src/zankbo

error_log logs/zankbo..error.log warn

location /static/ {

root /home/zankbo/gopath/src/zankbo

location ~ .*\.(js|css)$ {

aess_log off

expires 1d

}

location ~ .*\.(gif|jpg|jpeg|png|bmp|swf)$ {

gzip off

aess_log off

expires 3d

}

}

location / {

proxy_pass :127.0.0.1:8080

}

}

如何部署thinkphp 应用

1、首先在官方网站下载ThinkPHP最新版本。

2、下载后的压缩档案解压到WEB目录(或者任何目录都可以)，框架的目录结构为：

├─ThinkPHP.php 框架入口档案

├─Common 框架公共档案

├─Conf 框架配置档案

├─Extend 框架扩充套件目录

├─Lang 核心语言包目录

├─Lib 核心类库目录

│ ├─Behavior 核心行为类库

│ ├─Core 核心基类库

│ ├─Driver 内建驱动

│ │ ├─Cache 内建快取驱动

│ │ ├─Db 内建资料库驱动

│ │ ├─TagLib 内建标签驱动

│ │ └─Template 内建模板引擎驱动

│ └─Template 内建模板引擎

└─Tpl 系统模板目录

注意，框架的公共入口档案ThinkPHP.php是不能直接执行的，该档案只能在专案入口档案中呼叫才能正常执行，这是很多新手很容易犯的一个错误。

3、接下来先在WEB根目录下面建立一个app子目录(这个就是app就是专案名)，然后在该目录下面建立一个index.php档案，新增一行简单的程式码：

require '/ThinkPHP框架所在目录/ThinkPHP.php'

这行程式码的作用就是载入ThinkPHP框架的入口档案ThinkPHP.php，这是所有基于ThinkPHP开发应用的第一步。然后，在浏览器中访问这个入口档案。

如何部署应用到was上

websphere的预设使用记忆体应该是256的 你的38的war包部署 不应该出现记忆体崩掉的问题呀。

部署系统也很简单么，就是打成war包，记得打war包得时候要检查web.xml的格式 websphere很在意这个东东的。

然后一步一步的部署就可以了。was慢 但是不会你那么慢得。可以贴error出来看看

如何部署python3 的应用

mod_python,这是apache内建的模组，很严重的依赖于mod_python编译使用的python版本，和apache配套使用，不推荐

cgi，这个太old，不推荐，而且nginx不支援cgi方式，只能用ligd或者apache

fastcgi ，这个是目前流行最广的做法，通过flup模组来支援的，在nginx里对应的配置指令是 fastcgi_pass

spawn-fcgi，这个是fastcgi多程序管理程式，ligd安装包附带的，和

flup效果一样，区别是flup是

python程式码级引入，spawn-fcgi是外部程式。spawn-fcgi用途很广，可以支援任意语言开发的代

码，php,python,perl,只要你程式码实现了fastcgi介面，它都可以帮你管理你的程序

scgi,全名是Simple Common Gateway Interface，也是cgi的替代版本，scgi协议很简单,我觉得和fastcgi差不多，只是没有怎么推广开来，nginx对应的配置指令是scgi_pass，你想用就用，flup也支援。

，nginx使用proxy_pass转发,这个要求后端appplication必须内建一个能处理高并发的 server，在python的web框架当中，只能选择tornado.

python程式设计师喜欢发明轮子，tornado除了是一个web framework之外，它还可以单独提供高效能

server，所以，如果你采用其他python框架写程式码，比如说bottle，也一样可以通过import

tornado 来启动一个高效能的

server，同样的可以采用协议和nginx一起来部署。扩充套件开来，python包里面能处理高并发的

server还有很多，比如说gevent，也可以被其他框架引用来支援方式部署。

现实当中，用java来做web程式，通常就用和nginx配合，应用伺服器选择tomcat或者jetty

uwsgi,包括4部分组成，

nginx从0.8.4开始内建支援uwsgi协议，uwsgi协议非常简单，一个4个位元组header+一个body，body可以是很多协议的

包，比如说，cgi等（通过header里面栏位标示），我曾经做个一个小规模的效能对比测试，结果表明，uwsgi和fastcgi相比，效能

没有太明显的优势,也可能是资料集较小的原因

uwsgi的特点在于自带的程序控制程式.它是用c语言编写，使用natvie函式，其实和spawn-fcgi/php-fpm类似。所以uwsgi可以支援多种应用框架，包括(python,lua,ruby,erlang,go)等等

uwsgi协议

web server内建支援协议模组

application伺服器协议支援模组

程序控制程式

Gunicorn,和uwsgi类似的工具，从rails的部署工具(Unicorn)移植过来的。但是它使用的协议是 WSGI，全称是Python Web Server Gateway Interface ，这是python2.5时定义的官方标准(PEP 333 )，根红苗正，而且部署比较简单，:gunicorn./ 上有详细教程

mod_wsgi,apache的一个module，也是支援WSGI协议,:code.google./p/modwsgi/

如何部署简单python + flask应用

python是一款应用非常广泛的指令码程式语言，谷歌公司的网页就是用python编写。python在生物资讯、统计、网页制作、计算等多个领域都体现出了强大的功能。python和其他指令码语言如java、R、Perl 一样，都可以直接在命令列里执行指令码程式。

所需工具：

python3.4

flask

nginx

gunicorn

supervisor

系统环境：

Ubuntu 14.04LTS

我们先写一个最基本的flask应用:

demo.py

from flask import Flask

app = Flask(**name**)

@app.route('\')

def index():

return 'Hello World.'

if __name__ == __main__:

app.run()

执行这个py档案，开启浏览器访问127.0.0.1:5000就能看到显示Hello World的页面 .

如果让这个flask引用监听来自公网ip的请求，理论上你跑此程式的机器就相当于一个伺服器了，然而这个伺服器并不完美，所以我们需要nginx和gunicorn来增加它的功能，让它真刀真q上生产环境的时候能按要求执行。

flask自带的WSGI框架效能很差劲，只能适用于开发环境除错使用。我们用专业一点的gunicorn(还有很多其他优秀的框架）替代flask自带的WSGI框架。

配置完后，通过命令’/usr/local/bin/gunicorn -b127.0.0.1:5000‘启动应用。开启浏览器访问127.0.0.1:5000,同样能够得到返回页面

然而gunicorn也仅仅是一个python的WSGI框架而已，要让它真正处理来自网际网路的各类访问功能还是有点欠缺，这时候就需要用到大名鼎鼎的nginx 伺服器来替gunicorn遮风挡雨了。

Ubuntu下安装nginx可以用命令

sudo apt-get install nginx

安装后需要进行下配置：

cd /etc/nginx/sites-available

sudo vi test (test为配置名称，可以根据自己专案进行命名)

test档案的配置为:

server {

listen 80# 监听80埠

location / {

proxy_pass :127.0.0.1:5000# 代理本机127.0.0.1:5000的服务

}

location /static {

alias /home/ubuntu/myproject/myblog/app/static# 负载均衡

}

}

cd ..

cd sites-enable

sudo ln -s ../sites-available/lwhile . (建立软连结，别漏掉最后的.)

sudo service nginx reload

sudo service nginx restart

这样nginx的基本配置档案就写好了 接下来我们配置程序管理工具supervisor supervisor可以在后面启动你的python程序，这样很方便

1.cd /etc/supervisor/conf.d

2.sudo vi test.conf (test为档名)

[program:test]

mand = /usr/local/bin/gunicorn -b127.0.0.1:5000 /home/ubuntu/myproject/test.py

3.sudo supervisorctl

4.reload

5.start test

如果一切正常，做完这所有步骤之后，现在公网的ip访问你的主机，就可以开启你的flask应用了

python是一款应用非常广泛的指令码程式语言，谷歌公司的网页就是用python编写。python在生物资讯、统计、网页制作、计算等多个领域都体现出了强大的功能。python和其他指令码语言如java、R、Perl 一样，都可以直接在命令列里执行指令码程式。工具/原料

python；CMD命令列；windows作业系统

方法/步骤

1、首先下载安装python，建议安装2.7版本以上，3.0版本以下，由于3.0版本以上不向下相容，体验较差。

2、开启文字编辑器，推荐editplus，notepad等，将档案储存成 .py格式，editplus和notepad支援识别python语法。

指令码第一行一定要写上 #!usr/bin/python

表示该指令码档案是可执行python指令码

如果python目录不在usr/bin目录下，则替换成当前python执行程式的目录。

3、编写完指令码之后注意除错、可以直接用editplus除错。除错方法可自行百度。指令码写完之后，开启CMD命令列，前提是python 已经被加入到环境变数中，如果没有加入到环境变数，请百度

4、在CMD命令列中，输入 “python” + “空格”，即 ”python “；将已经写好的指令码档案拖拽到当前游标位置，然后敲回车执行即可。

部署简单。Go 编译生成的是一个静态可执行文件，除了 glibc 外没有其他外部依赖。这让部署变得异常方便：目标机器上只需要一个基础的系统和必要的管理、监控工具，完全不需要 *** 心应用所需的各种包、库的依赖关系，大大减轻了维护的负担。这和 Python 有着巨大的区别。由于历史的原因，Python 的部署工具生态相当混乱【比如 setuptools, distutils, pip, buildout 的不同适用场合以及兼容性问题】。官方 PyPI 源又经常出问题，需要搭建私有镜像，而维护这个镜像又要花费不少时间和精力。

并发性好。Goroutine 和 channel 使得编写高并发的服务端软件变得相当容易，很多情况下完全不需要考虑锁机制以及由此带来的各种问题。单个 Go 应用也能有效的利用多个 CPU 核，并行执行的性能好。这和 Python 也是天壤之比。多线程和多进程的服务端程序编写起来并不简单，而且由于全局锁 GIL 的原因，多线程的 Python 程序并不能有效利用多核，只能用多进程的方式部署；如果用标准库里的 multiprocessing 包又会对监控和管理造成不少的挑战【我们用的 supervisor 管理进程，对 fork 支持不好】。部署 Python 应用的时候通常是每个 CPU 核部署一个应用，这会造成不少资源的浪费，比如假设某个 Python 应用启动后需要占用 100MB 内存，而服务器有 32 个 CPU 核，那么留一个核给系统、运行 31 个应用副本就要浪费 3GB 的内存资源。

良好的语言设计。从学术的角度讲 Go 语言其实非常平庸，不支持许多高级的语言特性；但从工程的角度讲，Go 的设计是非常优秀的：规范足够简单灵活，有其他语言基础的程序员都能迅速上手。更重要的是 Go 自带完善的工具链，大大提高了团队协作的一致性。比如 gofmt 自动排版 Go 代码，很大程度上杜绝了不同人写的代码排版风格不一致的问题。把编辑器配置成在编辑存档的时候自动运行 gofmt，这样在编写代码的时候可以随意摆放位置，存档的时候自动变成正确排版的代码。此外还有 gofix, govet 等非常有用的工具。

执行性能好。虽然不如 C 和 Java，但通常比原生 Python 应用还是高一个数量级的，适合编写一些瓶颈业务。内存占用也非常省。

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