Flask后端实践 番外篇 Docker部署优化

思考

《Flask后端实践 连载八 Docker+Gunicorn+Nginx部署Flask后端》一文中成功的部署了Flask应用。

1. 为啥占用的空间会那么大？可用sudo docker ps -as | grep flask_test查看。
2. 容器直接使用，flask应用产生的数据文件，例如日志、报表等文件哪里去了？

创建更小体积的容器

Q：为啥占用的空间会那么大？

A：FROM python:3拉取的是官方python镜像，包含python运行所需要的环境及其他辅助包，功能相当齐全。有些辅助包，实际python项目运行并不需要，那么我们只需要能用上的包就行。

构建alpine镜像

alpine镜像，简洁、小巧，基本是个空镜像。基于alpine的python镜像只构建了基础环境，alpine-python镜像。

1. dockerfile

   • 修改之前

     FROM python:3
     MAINTAINER "username<usereamil>"
     ENV PIPURL "https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple"
     WORKDIR /projects
     
     COPY . .
     RUN pip --no-cache-dir install  -i ${PIPURL} --upgrade pip
     RUN pip --no-cache-dir install  -i ${PIPURL} gunicorn==19.9.0
     RUN pip --no-cache-dir install  -i ${PIPURL} flask==1.0.2
     RUN pip --no-cache-dir install  -i ${PIPURL} gevent==1.4.0
     
     CMD gunicorn  -c gun.conf app:app
     

   • 修改后

     FROM python:3.7-alpine
     MAINTAINER "username<usereamil>"
     
     RUN echo http://mirrors.aliyun.com/alpine/v3.9/main > /etc/apk/repositories
     RUN echo http://mirrors.aliyun.com/alpine/v3.9/community >> /etc/apk/repositorie
     
     RUN apk update
     RUN apk --update add --no-cache gcc
     RUN apk --update add --no-cache g++
     
     ENV PIPURL "https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple"
     WORKDIR /projects
     
     COPY . .
     RUN pip --no-cache-dir install  -i ${PIPURL} --upgrade pip
     RUN pip --no-cache-dir install  -i ${PIPURL} gunicorn==19.9.0
     RUN pip --no-cache-dir install  -i ${PIPURL} flask==1.0.2
     RUN pip --no-cache-dir install  -i ${PIPURL} gevent==1.4.0
     
     CMD gunicorn  -c gun.conf app:app
     

2. 构建镜像

   Sending build context to Docker daemon  4.608kB
   Step 1/15 : FROM python:3.7-alpine
   ---> 715a1f28828d
   Step 2/15 : MAINTAINER "username<usereamil>"
   ---> Using cache
   ---> b7bfa87a2b0e
   Step 3/15 : RUN echo http://mirrors.aliyun.com/alpine/v3.9/main > /etc/apk/repositories
   ---> Using cache
   ---> c82dd75ed328
   Step 4/15 : RUN echo http://mirrors.aliyun.com/alpine/v3.9/community >> /etc/apk/repositorie
   ---> Using cache
   ---> 7febd2453c8e
   Step 5/15 : RUN apk update
   ---> Using cache
   ---> 1f6b90e4471d
   Step 6/15 : RUN apk --update add --no-cache gcc
   ---> Using cache
   ---> ceafdbd4cd4f
   Step 7/15 : RUN apk --update add --no-cache g++
   ---> Running in a717db1c9018
   ---> d6149e90a126
   Step 8/15 : ENV PIPURL "https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple"
   ---> Running in fef2f2a70fe5
   ---> b660c204a67a
   Step 9/15 : WORKDIR /projects
   ---> Running in b4f5e1625d78
   ---> b5412cc69410
   Step 10/15 : COPY . .
   ---> 969d2dba4cf2
   Step 11/15 : RUN pip --no-cache-dir install  -i ${PIPURL} --upgrade pip
   ---> Running in c608a175f3ee
   ---> 379af03e636d
   Step 12/15 : RUN pip --no-cache-dir install  -i ${PIPURL} gunicorn==19.9.0
   ---> Running in d585b4b53c76
   ---> 75da545b2456
   Step 13/15 : RUN pip --no-cache-dir install  -i ${PIPURL} flask==1.0.2
   ---> Running in 9f43837a308a
   ---> 5549e24cf9b4
   Step 14/15 : RUN pip --no-cache-dir install  -i ${PIPURL} gevent==1.4.0
   ---> Running in e12dabc30cfa
   ---> b7c026ddc0ba
   Step 15/15 : CMD gunicorn  -c gun.conf app:app
   ---> Running in 0eed5a480823
   Removing intermediate container 0eed5a480823
   ---> 530171c5de2b
   Successfully built 530171c5de2b
   Successfully tagged flask-test-alpine:latest
   

3. 运行

   • 执行命令运行sudo docker run -it -p 8001:80 --name="flask_test_alpine" -d flask-test-alpine
   • 查看是否启动sudo docker ps

4. 比较

   • 镜像执行命令sudo docker images |grep flask查询

     REPOSITORY          TAG                 IMAGE ID            SIZE
     flask-test-alpine   latest              530171c5de2b        288MB
     flask-test          latest              e90b8627afd0        965MB
     

   • 容器比较执行命令sudo docker ps -as | grep flask_test

     CONTAINER ID        IMAGE       ...  NAMES                SIZE
     5387acdc99f4  flask-test        ...  flask_test           822kB (virtual 966MB)
     9843d5822333  flask-test-alpine ...  flask_test_alpine    411kB (virtual 289MB)
     

   • 通过镜像和容器的比较，使用alpine容器和镜像都比原来的少一半以上，使用alpine为基础镜像的方法完胜。

挂载数据到宿主机

1. 数据卷

   数据卷是一个可以绕过联合文件系统的，专门指定的可在一或多个容器间共享目录。卷为提供为持久化或共享数据提供了一些有用的特性。 数据卷设计的初哀是提供持久化数据，而与容器的生命周期无关。因此，在删除容器时，Docker不会自动删除卷，直到没有容器再引用。如果需要在删除容器的同时移除数据卷。可以在删除容器的时候使用 命令sudo docker rm -v [CONTAINER ID]

   • 卷可以容器间共享和重用
   • 容器并不一定要和其它容器共享卷
   • 修改卷后会立即生效
   • 对卷的修改不会对镜像产生影响
   • 卷会一直存在，直到没有任何容器在使用它

2. 挂载

   使用命令sudo docker -v 宿主机位置:容器位置

   • 方法一，命令行

     sudo docker run -it -p 8001:80 --name="flask_test_alpine" -d  -v ./logs:/projects/logs flask-test-alpine
     

   • 方法二，docker-compose

     version: "2"
     services:
         flask_test_alpine:
             image: flask-test-alpine:latest
             build: .
             container_name: flask_test_alpine
             restart: always
             ports:
                 - "8000:80"
             volumes:
                 - ./logs:/projects/logs             
     

总结

• 解决了docker部署占用空间过大的问题
• 解决了容器内文件与宿主机文件映射的问题