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Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上，也可以实现虚拟化。自2013年发布以来，无论是从 Github 上的代码活跃度，还是 Redhat 在 RHEL6.5 中集成对 Docker 的支持, 就连 Google 的 Compute Engine 也支持 Docker 在其之上运行。火热程度可见一斑！
本篇文章详细介绍了如何通过 Docker Machine 「系统配置」和 Docker Compose 「多容器应用组装」 提供堆栈完成 Postgres, Redis 和 Django 项目相结合的开发。
而在最后，该堆栈将包括如下每个服务的单独的容器:
- 一个 Web/ Django 的容器
- 一个 Nginx 的容器
- 一个 Postgres 的容器
- 一个 Redis 的容器
- 一个 Data 容器
本地设置
使用 Docker「v1.6.1」版本我们将使用到 Docker Compose 「v1.2.0」编排一个多容器组成的应用程序，使用 Docker Machine「v0.2.0」创建本地和云的 Docker 主机。
按照指示，分别安装 Docker Compose 和 Machine，然后测试安装结果：
$ docker-machine --version
docker-machine version 0.2.0 (8b9eaf2)
$ docker-compose --version
docker-compose 1.2.0
接下来，根据以下项目结构从realpython/dockerizing-django克隆一份项目或自己创建项目：
├── docker-compose.yml
├── nginx
│ ├── Dockerfile
│ └── sites-enabled
│ └── django_project
├── production.yml
└── web
│ ├── Dockerfile
│ ├── docker_django
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── apps
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ └── todo
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ ├── admin.py
│ │ │ ├── models.py
│ │ │ ├── templates
│ │ │ │ ├── _base.html
│ │ │ │ └── home.html
│ │ │ ├── tests.py
│ │ │ ├── urls.py
│ │ │ └── views.py
│ │ ├── settings.py
│ │ ├── urls.py
│ └── wsgi.py
│ ├── manage.py
│ ├── requirements.txt
│ └── static
│ │ └── main.css</code>
现在我们准备容器运行……
Docker Machine
开启 Docker Machine，只需运行：
$ docker-machine create -d virtualbox dev;
INFO[0000] Creating CA: /Users/michael/.docker/machine/certs/ca.pem
INFO[0000] Creating client certificate: /Users/michael/.docker/machine/certs/cert.pem
INFO[0001] Downloading boot2docker.iso to /Users/michael/.docker/machine/cache/boot2docker.iso...
INFO[0035] Creating SSH key...
INFO[0035] Creating VirtualBox VM...
INFO[0043] Starting VirtualBox VM...
INFO[0044] Waiting for VM to start...
INFO[0094] "dev" has been created and is now the active machine.
INFO[0094] To point your Docker client at it, run this in your shell: eval "$(docker-machine env dev)"
这个 create 命令设置一个新的 Machine「开发环境」。实际上，它是下载 Boot2Docker 并开始运行 VM。现在只要在开发环境下指定 Docker：
$ eval "$(docker-machine env dev)"
运行以下命令来查看当前正在运行的机器：
$ docker-machine ls
NAME ACTIVE DRIVER STATE URL
dev * virtualbox Running tcp://192.168.99.100:2376
接下来，我们会让 Django，Postgres 和 Redis 的容器运行起来。
Docker Compose
让我们看一看 docker-compose.yml 文件：
web:
restart: always
build: ./web
expose:
- "8000"
links:
- postgres:postgres
- redis:redis
volumes:
- /usr/src/app/static
env_file: .env
command: /usr/local/bin/gunicorn docker_django.wsgi:application -w 2 -b :8000
nginx:
restart: always
build: ./nginx/
ports:
- "80:80"
volumes:
- /www/static
volumes_from:
- web
links:
- web:web
postgres:
restart: always
image: postgres:latest
volumes_from:
- data
ports:
- "5432:5432"
redis:
restart: always
image: redis:latest
ports:
- "6379:6379"
data:
restart: always
image: postgres:latest
volumes:
- /var/lib/postgresql
command: true
在这里，我们定义了五个服务： Web、Nginx、Postgres、Redis 和 Data。
- Web 服务通过 「Web」 目录下的 Dockerfile 来进行构建，这里也设置了 Python 环境设置，Django 应用默认8000端口。这个端口之后转发到主机环境的80端口上–例如，Docker Machine。Web 服务还在容器 Restore.env 文件中增加了环境变量。
- Nginx 服务用于反向代理,作用于 Django 或静态文件目录。
- Postgres 服务是从 Docker Hub 的官方 PostgreSQL镜像 安装，安装 Postgres 后运行在默认的服务器的5432端口。
- Redis 使用官方 Redis镜像 安装，默认 Redis 服务是运行在6379端口。
- 最后，注意有一个单独的容器来存储数据库数据，即为 Data。这有助于确保即使 Postgres 容器完全摧毁数据仍然存在。
现在，运行容器，构建镜像，然后开始服务：
$ docker-compose build
$ docker-compose up -d
这时可以有时间喝一杯咖啡或走走路，因为你第一次运行它将需要一段时间，随后就可以从 Docker 缓存中建立运行更快的了。
一旦服务运行，我们就需要创建数据库迁移：
$ docker-compose run web /usr/local/bin/python manage.py migrate
获得 Docker Machine 的相关 IP， – docker-machine ip –，然后在您的浏览器中输入IP:
出现上图后刷新，您应该能看到页面更新。从本质上讲，我们使用 Redis INCR 来递增每个处理请求，查看 web/docker_django/apps/todo/views.py 代码以获得更多信息。
同样，这创造了五项服务，都在不同的容器中运行：
$ docker-compose ps
Name Command State Ports
----------------------------------------------------------------------------------------------
dockerizingdjango_data_1 /docker-entrypoint.sh true Up 5432/tcp
dockerizingdjango_nginx_1 /usr/sbin/nginx Up 0.0.0.0:80->80/tcp
dockerizingdjango_postgres_1 /docker-entrypoint.sh postgres Up 0.0.0.0:5432->5432/tcp
dockerizingdjango_redis_1 /entrypoint.sh redis-server Up 0.0.0.0:6379->6379/tcp
dockerizingdjango_web_1 /usr/local/bin/gunicorn do ... Up 8000/tcp
要查看哪些环境变量可用于 Web 服务，运行：
$ docker-compose run web env
要查看日志，运行：
$ docker-compose logs
您也可以进入 Postgres Shell - - 因为我们已经通过 docker-compose.yml 文件设置在数据库中通过添加用户/角色，端口转发到主机环境中：
$ psql -h 192.168.99.100 -p 5432 -U postgres --password
准备部署？先停止运行 docker-compose stop，然后让我们的应用程序在云中运行！
部署
与我们在本地运行应用程序一样，我们现在可以 push 到与 Docker Machine 环境完全相同的云托管服务提供商。现在让我们部署到 Digital Ocean 中。
您注册 Digital Ocean 之后，产生个人访问令牌 「Personal Access Token」，然后运行以下命令：
$ docker-machine create \
-d digitalocean \
--digitalocean-access-token=ADD_YOUR_TOKEN_HERE \
Production
这将需要几分钟时间来提供 droplet , 并设置一个新的 Docker Machine 产品环境：
INFO[0000] Creating SSH key...
INFO[0001] Creating Digital Ocean droplet...
INFO[0133] "production" has been created and is now the active machine.
INFO[0133] To point your Docker client at it, run this in your shell: eval "$(docker-machine env production)"
现在我们有两台机器运行，一是在本地，一个在 Digital Ocean：
$ docker-machine ls
NAME ACTIVE DRIVER STATE URL
dev * virtualbox Running tcp://192.168.99.100:2376
production digitalocean Running tcp://104.131.107.8:2376
设置 production 为激活机器并加载 Docker 环境到 shell：
$ docker-machine active production
$ eval "$(docker-machine env production)"
最后，让我们在云上再次构建 Django 的应用程序。这时候我们就需要使用一个稍微不同的 Docker Compose 文件，不需要安装在容器里。为什么呢？因为容器本身非常适合本地开发，这样我们可以更新「Web」目录的本地代码，并且更改代码立刻对容器产生影响。在生产中，很明显没有这个必要。
$ docker-compose build
$ docker-compose up -d -f production.yml
$ docker-compose run web /usr/local/bin/python manage.py migrate
获取与 Digital Ocean 帐户相关联的 IP 地址，并在浏览器中查看它。如果一切顺利，你应该可以看到你的应用程序在运行。
原文地址：Django Development With Docker Compose and Machine
本文系 OneAPM 工程师编译整理。OneAPM 是中国基础软件领域的新兴领军企业，能帮助企业用户和开发者轻松实现：缓慢的程序代码和 SQL 语句的实时抓取。想阅读更多技术文章，请访问 OneAPM 新闻。
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Pastsong 2015-07-15 11:09:03 +08:00
本来以为是置顶广告但是并没有发现你们的产品...
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tini28 2015-07-15 11:13:17 +08:00
好贴不要放在置顶，我平时都直接无视置顶帖的
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melaozhu 2015-07-15 11:35:00 +08:00
头像难道不是广告？
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leopardwei 2015-07-15 11:38:18 +08:00
好文，要ding
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qq2549112 2015-07-15 11:47:47 +08:00
支持 支持
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fishu 2015-07-15 12:34:49 +08:00 via Android
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软广告
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TangMonk 2015-07-15 13:35:14 +08:00
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