Flask+python3+super
背景
手里有一个web项目，代码按照前端代码库、后端代码库分别在GitHub上，分散带来的结果是，不容易持续集成，比如你可能需要很多的job去保证一个项目的正常运作，但是这个项目也不是特别大，所以尝试将代码融合，于此同时将代码docker化，用于持续部署。
技术架构
原来的代码使用gunicorn+gevent+supervisor+flask+DB的架构；具体的细节如下：
本地服务器搭建了一个nginx域名服务器，里面区分PC端还是手机端； 访问域名通过nginx，访问前端静态页面的内容 静态页面中加载指定地址的数据，提供数据的服务由flask后端提供接口； 后端提供的接口，通过访问redis缓存和mongodb数据库，返回相应的数据；
docker-compose
上篇文章说了flask项目是怎么拆分和组合的，但是上次仅仅是使用docker，多个容器之间使用的--link连接起来的，本篇文章将介绍如何使用docker-compose代替原来的多个docker命令；
docker compose是什么可以自行搜索，我直接上我的docker-compose.yml
version: '3'
services:
flask:
image: "flask:latest"
restart: always
depends_on:
- mongoDB
- redisDB
tty: true
stdin_open: false
environment:
SLEEP_SECOND: 10
container_name: flask
logging:
driver: "json-file"
options:
max-size: "200M"
max-file: "10"
command: "gunicorn manage:app -k gevent -w 4 -b 0.0.0.0"
volumes:
- $HOME/logs:/app/logs
networks:
- inline-network
ports:
- "8000:8000"
matrix:
image: "flask:latest"
restart: always
depends_on:
- mongoDB
- redisDB
tty: true
stdin_open: false
environment:
SLEEP_SECOND: 10
container_name: matrix
command: "flask matrix"
volumes:
- $HOME/logs:/app/logs
- /etc/localtime:/etc/localtime
networks:
- inline-network
broadcast:
image: "flask:latest"
restart: always
depends_on:
- mongoDB
- redisDB
tty: true
stdin_open: false
environment:
SLEEP_SECOND: 10
container_name: broadcast
command: "flask broadcast"
volumes:
- $HOME/logs:/app/logs
- /etc/localtime:/etc/localtime
networks:
- inline-network
redisDB:
image: "redis:latest"
container_name: redis
restart: always
networks:
inline-network:
aliases:
- redis
ports:
- "6379:6379"
mongoDB:
image: "mongo:latest"
restart: always
container_name: mongo
ports:
- "27017:27017"
volumes:
- /var/lib/mongo:/data/db
networks:
inline-network:
aliases:
- mongo
networks:
inline-network:
driver: "bridge"
```- 解释：所有的启动的dontainer都在inline-network网络环境中，所以可以直接使用aliases指定的名字作为数据库连接时候的host，本来是不打算将数据库的端口的，只给flask用，但是后面由于切换的时候是现切换数据库，在切换后段flask的镜像，所以就将数据库端口和宿主机绑定了。
- 其中flask、matrix、broadcast，都是之前代码中的功能，使用supervisor启动的，现在单独启动三个docker进程去完成。
前端docker
前端的PC端和移动端，都使用npm构建成dist文件，然后通过nginx定向到指定的dist文件内容就可以，所以我们对前端的代码也进行了docker化，使用的是nginx；
dockerfile：
FROM nginx:1.15-alpine
COPY dist/ /usr/share/nginx/html
COPY default.conf /etc/nginx/conf.d/default.conf
ENTRYPOINT nginx -g "daemon off;"default.conf
server {
listen 80;
server_name localhost;
#charset koi8-r;
#access_log /var/log/nginx/host.access.log main;
location / {
root /usr/share/nginx/html;
index index.html index.htm;
try_files $uri $uri/ /index.html;
}
#error_page 404 /404.html;
# redirect server error pages to the static page /50x.html
#
error_page 500 502 503 504 /50x.html;
location = /50x.html {
root /usr/share/nginx/html;
}
}
PC端和移动端使用的dockerfile和default.conf都是上面的；
在服务其部署的时候，只需要部署域名服务，将PC端和移动端的docker镜像映射到宿主机的8088和8087端口，服务器nginx配置中根据PC请求和移动端的请求，定位到指定的PC/移动端nginx镜像即可。
总结
本次镜像化大概花了一周的时间，包括测试和解决一些坑，很多知识点包括原来的项目都不是太熟悉，所以记录一下，可能回头会发现这些很LOW，但是相信对一些人还是有用的。