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commit 05cb22302c
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@@ -0,0 +1,190 @@
# ============================================================================
# Dockerfile - Flask 应用容器镜像构建文件
# ============================================================================
# 项目名称:flask_naivevue
# 功能描述:构建 Flask 后端应用的生产级 Docker 镜像
# 维护团队:后端架构组
# 最后更新:2026-07-23
# 基础镜像:Python 3.9(官方镜像)
# ============================================================================
# ----------------------------------------------------------------------------
# 基础镜像选择
# ----------------------------------------------------------------------------
# 使用 Python 3.9 官方镜像
# 生产环境建议:使用 slim 或 alpine 版本以减小镜像体积
# 示例:python:3.9-slim(体积约 180MB)或 python:3.9-alpine(体积约 50MB)
FROM python:3.9-slim
# ----------------------------------------------------------------------------
# 镜像元数据(标签)
# ----------------------------------------------------------------------------
# 镜像作者信息
LABEL maintainer="djangoadmin@126.com"
# 添加更多标签便于管理和追溯
LABEL org.opencontainers.image.title="flask_naivevue" \
org.opencontainers.image.description="Flask Backend Service for Project" \
org.opencontainers.image.version="1.0.0" \
org.opencontainers.image.created="2026-07-23" \
org.opencontainers.image.source="https://github.com/your-org/flask_naivevue"
# 兼容旧版 MAINTAINER 指令(已废弃,但保留兼容性)
MAINTAINER admin@example.com # 建议使用有效邮箱
# ----------------------------------------------------------------------------
# Python 环境变量配置
# ----------------------------------------------------------------------------
# PYTHONUNBUFFERED:禁用 Python 输出缓冲,日志实时输出(容器日志关键)
ENV PYTHONUNBUFFERED 1
# PYTHONDONTWRITEBYTECODE:禁止生成 .pyc 字节码文件,减小镜像体积
ENV PYTHONDONTWRITEBYTECODE 1
# PYTHONPATH:Python 模块搜索路径(可选)
# ENV PYTHONPATH /data/apps
# ----------------------------------------------------------------------------
# 系统级配置(时区/语言环境)
# ----------------------------------------------------------------------------
# 设置容器时区为中国时区(统一日志时间戳)
ENV TZ Asia/Shanghai
# 设置语言环境(避免中文乱码问题)
ENV LANG C.UTF-8
ENV LC_ALL C.UTF-8
# ----------------------------------------------------------------------------
# 系统依赖安装(需在 Python 依赖之前安装)
# ----------------------------------------------------------------------------
# 安装系统级工具和依赖库(根据项目需要添加)
# 此处使用了 Debian 包管理器(官方镜像基于 Debian)
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
# 常用网络工具(调试和健康检查需要)
curl \
wget \
# 编译工具(部分 Python 包需要编译,如 uwsgi)
build-essential \
# 数据库客户端库(如使用 PostgreSQL/MySQL)
# libpq-dev \
# default-libmysqlclient-dev \
# 图像处理库(如使用 Pillow 处理图片)
# libjpeg-dev \
# libpng-dev \
# 系统清理(减小镜像体积)
&& apt-get clean \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/* \
&& rm -rf /tmp/* /var/tmp/*
# ----------------------------------------------------------------------------
# Python 包管理器配置
# ----------------------------------------------------------------------------
# 设置国内 PyPI 镜像源(加速依赖下载,网络环境不同可调整)
# 阿里云镜像:http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
# 清华大学镜像:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 中科大镜像:https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple
RUN pip config set global.index-url http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple \
&& pip config set install.trusted-host mirrors.aliyun.com
# 升级 pip 和 setuptools(确保最新版本,提升安装兼容性)
RUN python -m pip install --upgrade pip \
&& pip install --upgrade setuptools wheel
# ----------------------------------------------------------------------------
# 创建应用工作目录
# ----------------------------------------------------------------------------
# 创建容器内工作目录(标准应用目录结构)
RUN mkdir -p /data/apps \
# 创建日志目录(便于日志挂载和收集)
&& mkdir -p /data/apps/logs \
# 创建上传文件目录(数据持久化)
&& mkdir -p /data/apps/uploads \
# 创建临时文件目录
&& mkdir -p /data/apps/tmp
# 设置工作目录(后续所有操作默认在此目录)
WORKDIR /data/apps
# ----------------------------------------------------------------------------
# Python 依赖安装优化(利用 Docker 层缓存)
# ----------------------------------------------------------------------------
# 策略说明:
# 1. 先复制 requirements.txt(依赖声明文件)
# 2. 安装依赖(此层会被缓存,只要 requirements.txt 不变则不会重新安装)
# 3. 最后复制应用代码(代码变更不影响依赖层,大幅提升构建速度)
# 复制依赖文件(利用 Docker 缓存,仅当 requirements.txt 变更时重新安装)
COPY requirements.txt .
# 安装 Python 依赖包(使用 --no-cache-dir 减小镜像体积)
# 生产环境建议固定版本号,避免依赖版本漂移
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
# ----------------------------------------------------------------------------
# 安装 gunicorn(高性能 WSGI 服务器,生产环境推荐)
# 配合 gevent worker 支持高并发
RUN pip install --no-cache-dir gunicorn gevent
# 如果需要使用 gunicorn(替代方案):
# RUN pip install --no-cache-dir gunicorn
# ----------------------------------------------------------------------------
# 复制应用代码(最后复制,利用 Docker 缓存)
# ----------------------------------------------------------------------------
# 将当前目录(项目根目录)所有文件复制到容器工作目录
# 注意:使用 .dockerignore 文件排除不需要的文件(如 .git、__pycache__)
COPY . /data/apps/
# 或者使用单个 COPY 命令(推荐方式):
# COPY . .
# ----------------------------------------------------------------------------
# 创建非特权用户(安全最佳实践)
# ----------------------------------------------------------------------------
# 创建专用用户和用户组(避免容器使用 root 运行应用)
# 参数说明:-r(系统用户),-s(指定 shell),-m(创建家目录)
RUN groupadd -r flask_user && useradd -r -g flask_user flask_user
# 修改应用目录所有者为 flask_user(确保应用有写入权限)
RUN chown -R flask_user:flask_user /data/apps
# 切换到非特权用户(后续命令将以该用户身份执行)
USER flask_user
# ----------------------------------------------------------------------------
# 健康检查配置(容器健康状态监控)
# ----------------------------------------------------------------------------
# 定义健康检查命令(需应用提供 /health 端点)
# 生产环境建议使用 curl 或 wget 检查
HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=5s --retries=3 --start-period=10s \
CMD curl -f http://localhost:8021/health || exit 1
# ----------------------------------------------------------------------------
# 容器暴露端口声明
# ----------------------------------------------------------------------------
# 声明应用监听端口(仅用于文档说明,实际映射在 docker-compose 中配置)
EXPOSE 8021
# ----------------------------------------------------------------------------
# 容器启动命令
# ----------------------------------------------------------------------------
# 生产环境启动命令(使用 gunicorn 启动应用)
# 配置文件:gunicorn.conf.py(在项目根目录)
CMD ["gunicorn", "-c", "gunicorn.conf.py", "src.wsgi:app"]
# ============================================================================
# 附录:构建和测试指南
# ============================================================================
# 1. 构建镜像:
# docker build -t flask_naivevue:latest .
#
# 2. 构建时指定版本号:
# docker build -t flask_naivevue:v1.0.0 .
#
# 3. 使用构建参数(多环境构建):
# docker build --build-arg ENV=production -t flask_naivevue:prod .
#
# 4. 查看镜像层信息:
# docker history flask_naivevue:latest
#
# 5. 运行容器测试:
# docker run -d -p 8021:8021 flask_naivevue:latest
#
# 6. 进入容器调试:
# docker run -it --entrypoint /bin/bash flask_naivevue:latest
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@@ -0,0 +1,168 @@
version: '3.7'
# ============================================================================
# Docker Compose 配置文件 - Flask 后端服务
# ============================================================================
# 项目名称:flask_naivevue
# 功能描述:Flask 应用服务容器化部署配置
# 维护团队:后端架构组
# 最后更新:2026-07-23
# 环境类型:开发/测试/生产(通过环境变量区分)
# ============================================================================
# 应用服务
services:
# 后端服务
flask_naivevue:
# ------------------------------------------------------------------------
# 镜像与构建配置
# ------------------------------------------------------------------------
# 镜像名称(命名规范:项目名/服务名,建议使用私有仓库地址)
image: flask_naivevue
# 容器实例名称(用于 docker ps 和日志过滤)
container_name: flask_naivevue
# 镜像构建配置(当镜像不存在时自动构建)
build:
context: ../ # 构建上下文路径(项目根目录,Dockerfile 在 docker/ 下)
dockerfile: docker/Dockerfile # Dockerfile 文件名
#build: . # 旧版构建语法(已注释,保留兼容)
# ------------------------------------------------------------------------
# 安全与权限配置
# ------------------------------------------------------------------------
# 【安全警告】privileged: true 授予容器所有宿主机权限
# 风险等级:高危(容器逃逸风险)
# 建议:生产环境必须改为 false,并使用 cap_add 精确授权
# 已加固:privileged 高危,改为 false
privileged: false
# 容器内运行的用户(安全最佳实践)
# 当前使用 root(不推荐),建议在 Dockerfile 中创建专用用户
# 已加固:使用 Dockerfile 中创建的非特权用户
user: flask_user
# ------------------------------------------------------------------------
# 服务高可用配置
# ------------------------------------------------------------------------
# 重启策略:always(始终重启,保证服务连续性)
# 其他可选值:no | on-failure[:max-retries] | unless-stopped
# 生产环境建议:unless-stopped(除非手动停止,否则自动重启)
restart: always
# ------------------------------------------------------------------------
# 网络配置
# ------------------------------------------------------------------------
# 网络模式:host(容器直接使用宿主机网络栈)
# 优点:网络性能高,无 NAT 开销
# 缺点:网络隔离性差,端口冲突风险,不适用于多容器编排
# 已加固:改用默认 bridge 网络(配合 ports 映射)
# 端口映射(仅在非 host 网络模式下生效)
# 格式:宿主机端口:容器端口
# 注意:host 模式下此配置无效,保留是为了模式切换时生效
ports:
- 8021:8021
# ------------------------------------------------------------------------
# 存储配置(数据持久化)
# ------------------------------------------------------------------------
# 文件挂载(宿主机路径:容器路径:权限)
# 用途:持久化上传文件,避免容器重建时数据丢失
# 权限:rw(读写),ro(只读)
volumes:
- ./uploads:/data/apps/uploads # 上传文件目录(读写挂载)
# ========================================================================
# 资源限制配置(企业级标准)- 保障宿主机稳定性
# ========================================================================
# 说明:限制容器可使用的 CPU 和内存资源,防止资源耗尽导致系统崩溃
# 适用范围:docker-compose up(单机)和 Docker Swarm(集群)均生效
# 配置策略:根据应用实际负载和宿主机资源配置
# ========================================================================
deploy:
resources:
# --------------------------------------------------------------------
# 硬限制(上限)- 容器绝对不能超过的资源量
# --------------------------------------------------------------------
limits:
cpus: '2.0' # CPU 上限:最多使用 2 个物理核心
# 说明:'2.0' 表示 2 个核心,'0.5' 表示半个核心
# 建议值:宿主机总核心数 * 0.7~0.8(预留系统资源)
memory: 2G # 内存上限:最多使用 2GB
# 说明:单位支持 b/k/m/g(小写)或 B/K/M/G(大写)
# 建议值:应用峰值内存 * 1.2~1.5(留出缓冲空间)
# 注意:内存超限时容器会被 OOM Killer 终止
# --------------------------------------------------------------------
# 软限制(预留)- 保证容器最少能获得的资源量
# --------------------------------------------------------------------
reservations:
cpus: '0.5' # CPU 保证下限:至少保留 0.5 个核心
# 说明:调度器会优先保证此资源量
# 建议值:限制值的 20%~30%
memory: 512M # 内存保证下限:至少保留 512MB
# 说明:确保容器在资源竞争时仍能获得最低内存
# 建议值:限制值的 25%~40%
# 【备选方案】如果使用旧版 Compose 格式(v2),可用以下替代语法:
# cpus: 2.0 # CPU 限制(已废弃,不推荐)
# mem_limit: 2G # 内存限制(已废弃,不推荐)
# mem_reservation: 512M # 内存预留(已废弃,不推荐)
# ========================================================================
# ------------------------------------------------------------------------
# 启动命令配置
# ------------------------------------------------------------------------
# 执行命令(覆盖 Dockerfile 中的 CMD)
# 生产环境启动:使用 Gunicorn + Gevent
command: gunicorn -c gunicorn.conf.py src.wsgi:app
# ------------------------------------------------------------------------
# 日志配置(集中式日志管理)
# ------------------------------------------------------------------------
logging:
driver: "json-file" # 日志驱动:JSON 文件格式(Docker 默认)
# 其他驱动选项:fluentd(日志聚合)、syslog(系统日志)、none(禁用)
options:
max-size: "500m" # 单个日志文件最大大小(达到后自动轮转)
# 说明:防止日志文件无限增长占满磁盘
# 建议值:根据日志量设置 100m~1g
max-file: "10" # 保留的日志文件数量(轮转保留数)
# 说明:保留最近 10 个轮转文件,旧文件自动删除
# 建议值:5~20 个,根据磁盘空间和保留周期决定
# ============================================================================
# 附录:运维操作指南
# ============================================================================
# 1. 启动服务(后台运行):
# docker-compose up -d
#
# 2. 查看服务日志:
# docker-compose logs -f flask_naivevue
#
# 3. 停止服务:
# docker-compose down
#
# 4. 重新构建并启动(应用代码更新后):
# docker-compose up -d --build
#
# 5. 进入容器调试:
# docker exec -it flask_naivevue /bin/bash
#
# 6. 查看资源使用情况:
# docker stats flask_naivevue
#
# 7. 查看容器详细配置(含资源限制):
# docker inspect flask_naivevue | grep -A 20 "Resources"
#
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# 安全加固建议(企业级 Checklist)
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# □ privileged: true → 改为 false,使用 cap_add 精确授权
# □ user: root → 改为非特权用户(如 flask_user)
# □ 敏感信息(密码/密钥)使用环境变量或 Docker Secrets,禁止硬编码
# □ 添加健康检查(healthcheck),配合负载均衡和自动恢复
# □ 日志驱动建议使用 fluentd 或 syslog 集中收集
# □ 定期更新基础镜像(python:3.x-slim 或 alpine)修复安全漏洞
# □ 使用镜像扫描工具(Trivy/Clair)检测漏洞
# □ 资源限制值根据实际压测结果动态调整
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