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2022-02-15 00:27:11 +08:00
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description: 部署你的机器人
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# 部署
在编写完成后,你需要部署你的机器人来使得用户能够使用它。通常,会将机器人部署在服务器上,来保证服务持久运行。
在开发时机器人运行的环境称为开发环境,而在部署后机器人运行的环境称为生产环境。与开发环境不同的是,在生产环境中,开发者通常不能随意地修改/添加/删除代码,开启或停止服务。
## 部署前准备
在生产环境中,为确保机器人能够正常运行,你需要固定你的依赖库版本。下面提供了几种常见的文件格式与生成方式:
- `poetry.lock`
[poetry](https://python-poetry.org/) 依赖管理工具使用的 lock 文件,通常会在安装依赖时自动生成,或者使用 `poetry lock` 来生成。
- `pdm.lock`
[pdm](https://pdm.fming.dev/) 依赖管理工具使用的 lock 文件,通常会在安装依赖时自动生成,或者使用 `pdm lock` 来生成。
- `Pipfile.lock`
[Pipenv](https://pipenv.pypa.io/en/latest/) 依赖管理工具使用的 lock 文件,通常会在安装依赖时自动生成,或者使用 `pipenv lock` 来生成。
- `requirements.txt`
如果你未使用任何依赖管理工具,你可以使用 `pip freeze` 来生成这个文件。
## 使用 Docker 部署(推荐)
请自行参考 [Docker 官方文档](https://docs.docker.com/engine/install/) 安装 Docker。
在生产环境安装 [docker-compose](https://docs.docker.com/compose/) 工具以便部署机器人。
### 编译镜像与部署配置
在项目目录下添加以下两个文件(以 poetry 和 FastAPI 驱动器为例):
```dockerfile title=Dockerfile
FROM python:3.9 as requirements-stage
WORKDIR /tmp
COPY ./pyproject.toml ./poetry.lock* /tmp/
RUN curl -sSL https://install.python-poetry.org -o install-poetry.py
RUN python install-poetry.py --yes
ENV PATH="${PATH}:/root/.local/bin"
RUN poetry export -f requirements.txt --output requirements.txt --without-hashes
FROM tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi:python3.9
WORKDIR /app
COPY --from=requirements-stage /tmp/requirements.txt /app/requirements.txt
RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r requirements.txt
RUN rm requirements.txt
COPY ./ /app/
```
```yaml title=docker-compose.yml
version: "3"
services:
nonebot:
build: .
ports:
- "8080:8080" # 映射端口到宿主机 宿主机端口:容器端口
env_file:
- ".env.prod" # fastapi 使用的环境变量文件
environment:
- ENVIRONMENT=prod
- APP_MODULE=bot:app
- MAX_WORKERS=1
network_mode: bridge
```
配置完成后即可使用 `docker-compose up -d` 命令来启动机器人并在后台运行。
### CI/CD
配合 GitHub Actions 可以完成 CI/CD在 GitHub 上发布 Release 时自动部署至生产环境。
在 [Docker Hub](https://hub.docker.com/) 上创建仓库,并将下方 workflow 文件中高亮行中的仓库名称替换为你的仓库名称。
前往项目仓库的 `Settings` > `Secrets` > `actions` 栏目 `New Repository Secret` 添加部署所需的密钥:
- `DOCKERHUB_USERNAME`: 你的 Docker Hub 用户名
- `DOCKERHUB_PASSWORD`: 你的 Docker Hub PAT[创建方法](https://docs.docker.com/docker-hub/access-tokens/)
- `DEPLOY_HOST`: 部署服务器 IP 地址
- `DEPLOY_USER`: 部署服务器用户名
- `DEPLOY_KEY`: 部署服务器私钥
- `DEPLOY_PATH`: 部署服务器上的项目路径
将以下文件添加至项目下的 `.github/workflows/` 目录下:
```yaml title=.github/workflows/build.yml {30}
name: Docker Hub Release
on:
push:
tags:
- "v*"
jobs:
docker:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- name: Checkout
uses: actions/checkout@v2
- name: Setup Docker
uses: docker/setup-buildx-action@v1
- name: Login to DockerHub
uses: docker/login-action@v1
with:
username: ${{ secrets.DOCKERHUB_USERNAME }}
password: ${{ secrets.DOCKERHUB_PASSWORD }}
- name: Generate Tags
uses: docker/metadata-action@v3
id: metadata
with:
images: |
{organization}/{repository}
tags: |
type=semver,pattern={{version}}
type=sha
- name: Build and Publish
uses: docker/build-push-action@v2
with:
context: .
push: true
tags: ${{ steps.metadata.outputs.tags }}
labels: ${{ steps.metadata.outputs.labels }}
```
```yaml title=.github/workflows/deploy.yml
name: Deploy
on:
workflow_run:
workflows:
- Docker Hub Release
types:
- completed
jobs:
deploy:
runs-on: ubuntu-latest
if: ${{ github.event.workflow_run.conclusion == 'success' }}
steps:
- name: start deployment
uses: bobheadxi/deployments@v0.6
id: deployment
with:
step: start
token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
env: official-bot
- name: remote ssh command
uses: appleboy/ssh-action@master
env:
DEPLOY_PATH: ${{ secrets.DEPLOY_PATH }}
with:
host: ${{ secrets.DEPLOY_HOST }}
username: ${{ secrets.DEPLOY_USER }}
key: ${{ secrets.DEPLOY_KEY }}
envs: DEPLOY_PATH
script: |
cd $DEPLOY_PATH
docker-compose down
docker-compose pull
docker-compose up -d
- name: update deployment status
uses: bobheadxi/deployments@v0.6
if: always()
with:
step: finish
token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
status: ${{ job.status }}
deployment_id: ${{ steps.deployment.outputs.deployment_id }}
```
将上一部分的 `docker-compose.yml` 文件以及 `.env.prod` 配置文件添加至 `DEPLOY_PATH` 目录下,并修改 `docker-compose.yml` 文件中的镜像配置,替换为 Docker Hub 的仓库名称。
```diff
- build: .
+ image: {organization}/{repository}:latest
```
## 使用 Supervisor 部署
参考:[Uvicorn - Supervisor](https://www.uvicorn.org/deployment/#supervisor)
```ini
[supervisord]
[fcgi-program:nonebot]
socket=tcp://localhost:8080
command=python3 -m uvicorn --fd 0 bot:app
directory=/path/to/bot
autorestart=true
startsecs=10
startretries=3
numprocs=1
process_name=%(program_name)s-%(process_num)d
stdout_logfile=/path/to/log/nonebot.out.log
stdout_logfile_maxbytes=2MB
```
:::warning 警告
请配合虚拟环境使用,如 venv 等,请勿直接在 Linux 服务器系统环境中安装。
:::
## 使用 PM2 部署
:::tip 提示
在阅读这一节的过程中, 你总是可以参照 [PM2 官方文档](https://pm2.keymetrics.io/docs/usage/quick-start/) 来得到更多的信息
:::
### 安装 PM2
需要有 NodeJS 10+环境来运行 PM2, ~~(什么 NTR)~~
然后通过以下命令安装即可:
```shell
npm install -g pm2
```
在安装完成后, 执行以下指令, 如果得到类似的输出则说明你安装成功了 PM2:
```shell
$ pm2 -V
5.2.0
```
### 在后台运行进程
:::tip 提示
以下步骤要求您在您 Bot 的工作目录下执行
如果您使用了虚拟环境, 请确保 Bot 启动命令能在虚拟环境中正常执行
换言之, Bot 程序需要在当前终端环境下正常运行
:::
#### 启动 Bot 进程
```shell
$ pm2 start "python -m nb_cli run" # 或者直接 nb run 也行
[PM2] Starting /usr/bin/bash in fork_mode (1 instance)
[PM2] Done.
┌─────┬────────┬─────────────┬─────────┬─────────┬──────────┬────────┬──────┬───────────┬──────────┬──────────┬──────────┬──────────┐
│ id │ name │ namespace │ version │ mode │ pid │ uptime │ ↺ │ status │ cpu │ mem │ user │ watching │
├─────┼────────┼─────────────┼─────────┼─────────┼──────────┼────────┼──────┼───────────┼──────────┼──────────┼──────────┼──────────┤
│ 0 │ nb run │ default │ N/A │ fork │ 93061 │ 0s │ 0 │ online │ 0% │ 8.3mb │ mix │ disabled │
└─────┴────────┴─────────────┴─────────┴─────────┴──────────┴────────┴──────┴───────────┴──────────┴──────────┴──────────┴──────────┘
```
此时 Bot 进程就在后台运行了, 注意到表格第一列的 ID, 它可以用来查看和控制进程的状态
#### 常用命令
更具体的用法请移步 PM2 官方文档, ~~如果想要详细示例建议直接上手试试~~
其中命令中的所有`<id>`应该替换为上文启动进程后返回的 ID
- 查看最近 150 行日志
- `pm2 log <id> --lines 150`
- 实时监控所有进程日志
- `pm2 monit`
- 展示当前 PM2 管理的所有进程
- `pm2 ls`
- 停止某个进程
- `pm2 stop <id>`
- 删除某个进程
- `pm2 del <id>`
- 重启某个进程
- `pm2 restart <id>`
- 保存当前进程列表
- `pm2 save`
- 恢复保存的进程列表
- `pm2 resurrect`
- 设置开机自动启动进程列表
- `pm2 startup`
- 需要执行过 `pm2 save`
如果不是 root 用户执行, 则需要手动添加指令返回的环境变量