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部署和运维
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uwsgi VS Gunicorn
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两个服务器的区别是: `uwsgi <https://uwsgi-docs.readthedocs.io/en/latest/>`_ 用C写，Gunicorn是纯Python实现，性能上比uwsgi慢，但安装和使用比uwsgi简单。

因为Docker能解决uwsgi的安装问题，所以选用uwsgi，gunicorn作为第二选择。

.. tip::

    重启命令: ``uwsgi --reload /tmp/project-master.pid``

docker + docker-compose + uwsgi + jenkins
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使用jenkins自动构建项目, 一个服务部署一个容器, docker-compose编排多个服务

为了减小django项目镜像体积，使用多阶段构建方案

.. literalinclude:: /../../Dockerfile
    :language: docker
    :linenos:

bullseye是大而全的环境, 不适合发布到生产环境(1G+的体积), 主要是为了成功安装uwsgi。
alpine是最小的环境, 而uwsgi在运行时仍然需要调用一些动态链接文件, alpine是缺失很多这种文件的, 所以最终选定在体积在中间位置的slim-bullseye作为发布到生产环境的基础镜像。
多阶段构建镜像的瘦身效果是从1G+的体积大小减少至500多M。

两个容器用的同一份项目代码，因此使用同一个镜像(pyblog)。

docker + supervisor + fabric + gunicorn
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https://docs.docker.com/config/containers/multi-service_container/

只需要写一个Dockerfile, git下载代码和supervisor启动都在容器中完成。使用fabric将Dockerfile上传至服务器和自动构建。
在docker容器使用supervisor管理多个服务进程。

一个容器部署一个服务利于项目维护和功能拓展, 但提高部署复杂度。而使用supervisor将所有服务放在一个容器的好处是简单便捷和工作量更少, 如果项目不大或者想省时省力，可以采用这个方案。

.. seealso::

    * 我的私人项目myproject
    * `core <https://github.com/coreemu/core>`_ (在容器中使用git下载项目代码)
    * Docker实践(第2版) 734页

**Example**

Dockerfile

.. literalinclude:: /_static/deployment/Dockerfile
    :language: docker
    :linenos:

supervisor

.. literalinclude:: /_static/deployment/Supervisor/supervisord.d/app.ini
    :language: guess
    :linenos:
    :emphasize-lines: 56

托管Redis时需要注意一点: Redis自带daemon功能，跟supervisor产生冲突，因此command命令增加参数 ``--daemonize no`` 。托管Nginx同理。

部署python程序到离线环境下
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比如想在离线环境安装requests库

在线环境执行:

.. code-block:: text

    pip download requests

生成出3个whl文件

* requests-2.28.1-py3-none-any.whl
* urllib3-1.26.12-py2.py3-none-any.whl
* certifi-2022.9.24-py3-none-any.whl
* idna-3.4-py3-none-any.whl
* charset_normalizer-2.1.1-py3-none-any.whl

拷贝到离线环境, 执行

.. code-block:: text

    pip install requests-2.28.1-py3-none-any.whl urllib3-1.26.12-py2.py3-none-any.whl certifi-2022.9.24-py3-none-any.whl certifi-2022.9.24-py3-none-any.whl idna-3.4-py3-none-any.whl charset_normalizer-2.1.1-py3-none-any.whl

部署docker应用到离线环境下
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在线linux环境制作好镜像, 执行

.. code-block:: text

    docker save {image-id} > image.tar

.. warning::

    不推荐在win环境导出镜像, 非常慢

拷贝到装有docker的离线环境机器

.. code-block:: text

    docker load -i image.tar