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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。
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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: ,仓库地址:
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: ,国内也可以考虑使用阿里云: 。
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,让它真刀真枪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,完全不需要操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。