基于Docker & Fabric的Web项目部署方案

本文描述了Web项目的两种部署方案，石器时代的ssh & pull & restart方式不作太多说明

1.基于Fabric（Python）的部署方案

Fabric 是一个用于ssh的Python库&命令行工具

Fabric is a Python (2.5-2.7) library and command-line tool for streamlining the use of SSH for application deployment or systems administration tasks.

1.1结构

• Interface

  • flask

  • django

  • ...

• Script

  • fabric

    • conf (服务器配置列表)

    • lib（基础库&二次开发）

1.2示例

1.2.1.配置文件conf_server.sample.py

#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8

SERVER_DICT = {
    "www": [
        "root@0.0.0.0",
        "password",
        "/home/mt/v1"
    ],
    "v1": [
        "root@0.0.0.0",
        "password",
        "/home/mt/v1"
    ],
    "v2": [
        "root@0.0.0.0",
        "password",
        "/home/mt/v2"
    ],
    "v3": [
        "root@0.0.0.0",
        "password",
        "/home/mt/v3"
    ]
}

1.2.2.更新操做deploy.py

#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8

import sys
sys.path.append("..")
from conf.conf_server import *
from fabric.api import env, run, local

    def run_remote(self):
        print env.host_string
        _path = self.project[2]
        _string = 'su mt -c "cd %s && git pull origin master"' % _path
        run(_string)

1.3说明

经过不一样服务器的配置信息，使用http|socket等方式发送特定的参数如cloud|help来运行上述的命令达到热更新以及修复的功能.对应的接口实现能够经过指定：

• 基于权限的主动更新(不一样身份的管理员人肉发送命令)

• 基于项目的自动更新(webhook)

注意：项目代码须要特定的branch（不过这其实也是规范化的代码管理必需）

示例：

# 命令行操做
python deploy.py www

# Http接口
curl -X POST -H "Content-Type: application/x-www-form-urlencoded" -d 'site=www' "http://api.thonatos.com/deploy/"

2.基于Docker的部署方案

Docker是一个将程序以及其依赖打包进一个标准单元的服务或者工具集

Docker allows you to package an application with all of its dependencies into a standardized unit for software development.

2.1基础

Docker服务的基础是虚拟机，整个Docker服务包含了虚拟机以及操做虚拟机的一些列命令集合

这里须要理解Docker的几个基本概念，便于更好的理解这种部署开发&部署方式与常规方案的区别

• image（镜像）

• container（容器）

• server（服务器）

镜像至关于一个Linux发行版，对比于Linux下的Ubuntu、CentOs等，咱们能够按照本身的需求去定义这个发行版的内容以及组件，基础镜像是最小化的Linux运行单元，那么，咱们须要作的就是根据程序的须要，安装各类依赖组件，并将APP+DEP进行打包，变成咱们的“定制发行版”，以此来部署在真实Server上。于此同时，镜像在初始化的过程当中，能够定义一些列操做，好比——安装依赖、拉取代码以及运行程序

容器是一个实例化之后的虚拟机，容器依赖于镜像，在镜像的基础上作实例化，是初始化之后的虚拟机

服务器，就是传统的服务器如实体服务器或者云主机等

Docker对应了一些列的服务端程序，是标准的C/S架构，每个服务器运行一个或多个容器，一个或多个容器的集合叫作集群，对服务器进行一些列的包装后变成一个控制台，再也不去关心服务器的初始化过程，只管理容器自己是目前Docker的优点所在。具体表现为，按照原有方式，咱们须要先开通N台服务器，再依次在每一台机器上安装虚拟机；如今须要的是，将全部的服务器进行封装，变成一个通道，在盒子外，咱们告诉盒子咱们须要多少个容器，它返回给咱们对应的服务便可。国内的DaoCloud、阿里云容器服务已经相对完善。（阿里测试中，DaoCloud已经相对成熟）

2.2环境打包

2.2.1 镜像示例

FROM node:argon

# Create app directory
RUN mkdir -p /usr/src/app  
WORKDIR /usr/src/app

# Clone code & Install app dependencies
RUN git clone git@github.com:MT-Libraries/MT-Notes.git ./
RUN npm install

EXPOSE 8080  
CMD [ "npm", "start" ]

示例在初始化的过程当中会从git拉取代码并安装依赖文件，最终运行在8080端口

2.2.2 部署简述

• 在DC（DaoCloud）控制台建立一个集群

• 在应用中选择基于镜像m建立n个容器

• 等待初始化完成，能够看到当前集群中的节点数量（节点即为容器数量）

• 同一个集群中的机器能够跑相同或者不一样的服务，当须要负载均衡时，动态的加入或者移除节点便可（经过配置，自动伸缩）

2.2.3 节点管理

节点管理经过阿里云的Agent服务，至关于为每个节点建立了一个远程shell，咱们经过控制台便可轻松升级&更新程序

• 批量更新

• 动态管理

• 负载均衡

批量更新，经过一些设定建立的数量如20台 ，建立完毕后，从原有集群移除全部节点，加入建立的节点，便可完成更新操做，后续删除或者销货旧版本的容器。停机更新即完成。

动态管理，因为数量能够自定义，咱们能够在用户无感知的状况下增长服务器到50或者减小服务器到10，在这个过程当中，用户是不会感受到变化的（注：这里须要设计数据共享机制 Session/Cookie）

3.两种方案的使用

这两种方案并不存在互斥性，能够并从，也能够只选择一种，如：

• 独立Fabric，则以服务器镜像为基础，备份服务器自己（缺点是数据量大，服务器最少20G）

• 独立Docker，则每次都是经过销货/初始容器的方式来实现，换言之，若是是一台服务器，则需更换IP

• 组合使用，针对热更新使用Fabric，针对大规模、大版本、又或者数量大时，使用该方式更便捷