Docker项目部署docker+flask+gunicorn
在Win10系统下利用Docker部署Gunicorn+Flask打造独立镜像
首先简单看一下项目结构:
manage.py是项目的入口文件，这里我们利用Sockert.io让Flask支持Websocket
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
import pymysql
from flask import request,jsonify
from flask_cors import CORS
from flask_socketio import SocketIO,send,emit,join_room, leave_room
import urllib.parse
import user_view
from celery import Celery
from datetime import timedelta
pymysql.install_as_MySQLdb()
app = Flask(__name__)
app.config["SQLALCHEMY_DATABASE_URI"] = "mysql://root:root@localhost:3306/md"
app.config['SQLALCHEMY_COMMIT_ON_TEARDOWN'] = True
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = True
app.config['BROKER_URL'] = 'redis://localhost:6379'
app.config['CELERY_RESULT_BACKEND'] = 'redis://localhost:6379'
app.config['CELERY_ACCEPT_CONTENT'] = ['json', 'pickle']
app.config['REDIS_URL'] = 'redis://localhost:6379'
app.config['JSON_AS_ASCII'] = False
CORS(app,cors_allowed_origins="*")
app.register_blueprint(user_view.user)
db = SQLAlchemy(app)
socketio = SocketIO(app,cors_allowed_origins='*',async_mode="threading",message_queue=app.config['CELERY_RESULT_BACKEND'])
celery = Celery(app.name)
celery.conf.update(app.config)
celery.conf.CELERYBEAT_SCHEDULE = {
"test":{
"task":"get_cron",
"schedule":timedelta(seconds=10)
}
}
@celery.task(name="get_cron")
def get_cron():
get_sendback.delay()
@celery.task()
def get_sendback():
socketio.emit('sendback','message',broadcast=True)
@app.route('/task')
def start_background_task():
get_sendback.delay()
return '开始'
@app.route('/',methods=['GET','POST',"PUT","DELETE"])
def hello_world():
return jsonify({'message':'你好,Docker'})
@socketio.on('join')
def on_join(data):
username = 'user1'
room = 'room1'
join_room(room)
send(username + ' has entered the room.', room=room)
@socketio.on('message')
def handle_message(message):
message = urllib.parse.unquote(message)
print(message)
send(message,broadcast=True)
@socketio.on('connect', namespace='/chat')
def test_connect():
emit('my response', {'data': 'Connected'})
@socketio.on('disconnect', namespace='/chat')
def test_disconnect():
print('Client disconnected')
@app.route("/sendback",methods=['GET'])
def sendback():
socketio.emit('sendback','message')
return 'ok'
if __name__ == '__main__':
socketio.run(app,debug=True,host="0.0.0.0",port=5000)
接下来使用Gunicorn+gevent来运行Flask项目，Gunicorn服务器作为wsgi app的容器，能够与各种Web框架兼容（flask，django等）,得益于gevent等技术，使用Gunicorn能够在基本不改变wsgi app代码的前提下，大幅度提高wsgi app的性能。那到底怎么提升性能？说简单点，Gunicorn 默认的网络模型是 select ，当我们把worker 替换成 gevent 后，则改为 epoll 监听模型，关于select、poll、epoll请参照这篇文章:关于Tornado:真实的异步和虚假的异步，这里不再赘述。
安装相应的库
pip install gunicorn gevent --user
编辑项目目录下的gunicorn.conf.py
workers = 3 # 进程数
worker_class = "gevent" # 异步模式
bind = "0.0.0.0:5000"
由于Gunicorn并不支持Windows环境，所以只需要写好配置，不需要运行。
编辑项目目录下的requirements.txt文件，这里面都是我们项目所依赖的库
flask==1.0.2
flask-cors
flask-socketio
flask-sqlalchemy
pymysql
celery
gunicorn
gevent
redis==3.3.11
随后在项目目录下创建一个 Dockerfile 文件，这个文件可以理解为打包镜像的脚本，你需要这个镜像做什么，就把任务写到脚本中，Docker通过执行这个脚本来打包镜像
FROM python:3.6
WORKDIR /Project/myflask
COPY requirements.txt ./
RUN pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
COPY . .
ENV LANG C.UTF-8
CMD ["gunicorn", "manage:app", "-c", "./gunicorn.conf.py"]
可以看到，我们项目的镜像首先基于python3.6这个基础镜像，然后声明项目目录在/Project/myflask中，拷贝依赖表，之后安装相应的依赖，这里在安装过程中我们指定了国内的源用来提高打包速度，最后利用gunicorn运行项目，值得一提的是，ENV LANG C.UTF-8是为了声明Docker内部环境中的编码，防止中文乱码问题。
最后我们就可以愉快的打包整个项目了，在项目根目录下执行
docker build -t 'myflask' .
此时看到Docker通过读取Dockerfile文件来下载所需的基础镜像和依赖库，这里一定要指定Docker的下载源，否则速度会非常缓慢，打包好的镜像文件大概有1g左右。
下载结束之后，可以看到myflask这个镜像已经静静躺在镜像库中了，运行
docker images
命令来查看
然后我们就可以利用这个镜像来通过容器跑Flask项目了，运行命令
docker run -it --rm -p 5000:5000 myflask
这里的命令是通过端口映射把docker内部的端口5000映射到宿主机的5000端口上，后面的参数是镜像名称。我们看到，在Win10下，已经不可思议的通过Gunicorn把Flask跑起来了，这在之前没有Docker技术之前是不可想象的。
通过网址访问一下，这里注意一点，就是Windows系统下，访问Docker容器需要通过分配的ip来访问，而不是我们常用的localhost。
完全没有任何问题。
er技术之前是不可想象的。
[外链图片转存中…(img-DVdrHrdq-1641830421392)]
通过网址访问一下，这里注意一点，就是Windows系统下，访问Docker容器需要通过分配的ip来访问，而不是我们常用的localhost。
[外链图片转存中…(img-opUhEa3l-1641830421392)]
完全没有任何问题。
