关于 Python 项目的生产环境部署

[mickerwx]

现实情况

• 目前公司有很多个项目，其中涉及 django 和 fastapi 两种框架，以及一些大模型服务
• 目前包管理是使用的 miniconda ，然后各个项目直接 nohup 部署在跑，生产加测试差不多有十几个服务
• 服务器涉及公有云和私有云两种，差不多也有 10 来台，包括开发测试服务器、生产服务器、redis 服务器、lvs 服务器、数据库服务器等
• 目前还有部分服务需要和 java 后端那边进行通信

遇到的问题

1. 服务太多管理与更新麻烦
2. 使用 conda 进行环境管理，太多环境了，切换也很麻烦
3. 多个服务使用 http 进行通信，耗时有点长

想想问问各位大佬们你们的生产是怎么部署的

1. 直接部署还是会使用 supervisor 或者 docker 或者 k8s 等
2. 包管理是使用什么进行管理的 venv?conda?还是其他？
3. 多服务之间的通信是 http 还是 rpc ？

[ytmsdy]

使用用 docker-compose 跑就行了，然后在服务器上写 README 就行了

[neotheone2333]

1. docker(compose)
2. pip+requirements.txt
3. http(碰到性能问题最近准备迁移到 grpc)

刚从运维手动启停服务（ nohup ）的模式切过来，目前跑了两个月了没啥问题。就是 Python 镜像有点大，华为云的小水管每次上传要花点时间

[mickerwx]

@ytmsdy
@neotheone2333 这么说的我也去拿 docker 跑项目试试 搞个测试环境先跑跑看

[xiaogu2014]

1. 一般来说 docker 和 k8s 都会上。docker 负责打包 image 。不需要 care 环境依赖啥的。k8s 主要做服务部署编排。。
2. poetry 比较多。
3. 一般来说是 rpc.服务间通信

以及针对你现在的问题：
服务太多管理与更新麻烦-> 如果每个服务环境都相互独立就不不会麻烦了。
使用 conda 进行环境管理-> 这个是在每个 docker image 里面建立不同的环境。所以不需要考虑环境切换的问题。
多个服务使用 http 进行通信，耗时有点长-> 体感上耗时长的话,可能并不是 rpc 能解决的问题。考虑下服务之间数据传输的合理性以及考虑下其他方式？

[vZexc0m]

1.更新麻烦 ->可以选择 Jenkins 之类的做 CI/CD
2.环境管理->docker 、podman
3.http 进行通信内网还好把

django 用 gunicorn 部署 fastapi 用 uvicorn 。用容器就不用关心什么环境问题了

[mickerwx]

@xiaogu2014
@vZexc0m ok 感谢两位大佬 docker 确实能省时省力 不过上 ci/cd 的话 要维护的东西太多了 他们的代码提交很不规范 应该是没办法实现了

[mickerwx]

@xiaogu2014
@vZexc0m
@neotheone2333
@ytmsdy

还有个问题 你们有需要解决并发请求的吗 原本他们解决并发是同一套代码部署多个服务 使用 nginx 做负载均衡 后来我加了 celery ，把这些业务代码放 celery 跑

[xiaogu2014]

看起来你们需一个架构师来把服务微服务化+建立一套完整的 cicd 流程。
这个是一劳永逸的事情。之后别人只需要提交 pr. 等 review.合并。然后一键部署就好了。

[xiaogu2014]

`还有个问题 你们有需要解决并发请求的吗 原本他们解决并发是同一套代码部署多个服务`
这不就是 k8s 帮你干的事情吗。。服务自动扩容/横向/纵向扩容。。

[mickerwx]

@xiaogu2014 唉 别提了 招架构师是不可能的了 除非我自己来搞 但是这种吃力不讨好的活儿 老板看不到 实属没必要

[mirrornighth]

10 多台机器 docker swarm 就够了

[mirrornighth]

1.docker swarm 或 k8s （一般 10 多台 swarm 就沟通）

[defunct9]

天天搞这些，k8s 是正解。

[Hstar]

开发环境用什么做包管理都行, pip/poetry/pipenv, 最后一定要导出一个 requirement.txt, 生产环境只用 pip+requirement.txt 极简. 因为在生产环境再装一个其他东西没必要且还会引入包依赖问题.

[vZexc0m]

@mickerwx #6 CI/CD 不复杂，可以研究下 一劳永逸的事情。自动就部署了。

并发请求是啥意思？同一台机器上一个项目跑多个实例没多大意义。如果之前只是单线程部署的话，部署的时候启用多个工作线程就行了，django 还可以结合 gevent.具体看文档。

[mickerwx]

@mirrornighth 我去瞅瞅这俩 看看能不能用起来

[mickerwx]

@vZexc0m 确实是可以去研究一下 ci/cd 正好最近项目没有啥事情干

[mayi203]

我个人项目，一直是 docker-compose

[adoal]

我建议是先用 systemd unit （首选，除非还要跑在 EoL 很多年的老发行版上）或者 supervisord / s6 / runit 之类的服务管理工具，把服务启停管起来再说，至少不要设备意外重启了后接到电话时哼哧哼哧远程登进去 nohup 。并且在这个过程中逐步梳理项目，学习一下 FSH 之类的基础知识和运维安全知识，养成服务器管理操作的好习惯。

上容器当然也是一种可行的选择。不过把乱七八糟的东西装进容器，只是给屎浇一层巧克力壳，掩盖乱七八糟。

[neotheone2333]

@mickerwx 我们的并发是两套处理，普通 http 请求不必说，定时任务和异步 http 接口做法是：
1. io 密集型的走 fastapi 的 BackgroundTask ，写法用 httpx 之类的库全部改成 async
2. cpu 密集型的走的 celery worker

如果还处理不过来就得加机器了

[mickerwx]

@adoal 感谢建议 之前用过一段时间的 supervisord 奈何项目多 服务多管理起来确实不方便 主要也没有一个合格的项目经理和技术经理 代码随便提交 从来没有 review 领导今天说部署一个这个版本就要部署 明天要哪个版本就要部署那个

[skyrim61]

使用 alpine 构建一个 django5 的 docker 镜像, 使用 docker-compose 来管理项目的启动,停止和重启. 使用上, 只要修改 docker-compose 中的环境变量即可, 然后就一键启动. 省事省心

[adoal]

@mickerwx 那你们最需要解决的问题是工作过程的治理，把操作规范化，上 CI/CD ，至于用什么技术和系统来部署，都只是细节

[skyrim61]

. /root/venv/bin/activate
cd /xx/xx/${PROJECT_NAME} && gunicorn -b 127.0.0.1:8000 -w 2 --threads 4 --reload ${PROJECT_NAME}.wsgi &
nginx -g 'daemon off;'

容器启动脚本

[mickerwx]

@adoal 问题是现在解决不了这个 我只是个小兵 没有任何话语权 只能在不给自己找麻烦的情况下 把手头工作尽量干好 问这些问题 之前在上一家公司 是有专业运维来搞这些的 来这边 后端要写 部署要管 运维要管 唉

[mickerwx]

@skyrim61 ok 谢谢建议 我去梳理梳理这些 然后看看改咋搞

[adoal]

@mickerwx 那……没话语权的话，你探索出来的部署手段，会不会也被人因为习惯了 nohup 而软抵制呢。

[mickerwx]

@adoal 这个不会 因为是我写后端 我部署 所以这个就是为了方便自己

[julyclyde]

1 首先 nohup 、supervisorD 、pm2.5 肯定是不对的。正确的做法是 systemd 或者容器。如果多实例应该容器+k8s
2 如用容器，尽量小一点，venv 就挺好吧

[mickerwx]

@julyclyde ok 感谢 决定先容器化 然后考虑上 k8s ci/cd

[Hopetree]

一个项目一个 docker-compose ，容器里面使用 supervisor 管理进程，完美

[flmn]

docker swarm

[ytmsdy]

@mickerwx 这个就涉及到程序底层逻辑的问题了。
一般是先估计，有些定时任务，或者耗时比较长，实时性不高的计算就全部丢到队列里面去处理。
并发什么的按照你说的服务器规模，基本上不用太需要考虑。
把耗时长的请求给单独，异步返回就行了。

[ccc1924]

我这儿老服务用的是 supervisor ，新服务用的是 docker-compose
目前暂时没有动态扩容的需求，所以 docker compose 够用了

建议做好容器化，以后上 k8s/kamal 都方便不少

celery 和 nginx 负载均衡上没有很大的区别，如果是长时间跑的后台任务，使用 celery 会更合适

[mickerwx]

@ccc1924 那如果上 docker 的话 celery 是另起一个 docker 还是放主程序一起起 工作进程你们准备怎么设置

[ccc1924]

@mickerwx #35 另外起一个 docker