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11	部署你的机器人

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 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 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 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 安装 Docker。

在生产环境安装 docker-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）：

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/

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 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）
• DEPLOY_HOST: 部署服务器的 SSH 地址
• DEPLOY_USER: 部署服务器用户名
• DEPLOY_KEY: 部署服务器私钥 (创建方法)
• 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：

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 }}

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@v1
        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@v0.6.2
        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。

- build: .
+ image: {organization}/{repository}:latest

使用 Supervisor 部署

参考：Uvicorn - Supervisor

[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