如何在同一个docker容器中运行nginx和gunicorn

Question

我正在尝试使用 Gunicorn 和 nginx 部署 python Flask 应用程序。我正在尝试在同一个容器中运行 Gunicorn(wsgi) 和 nginx 。但是我的nginx没有启动。通过登录容器，我可以启动 nginx。下面是我的 dockerfile

RUN apt-get clean && apt-get -y update

RUN apt-get -y install \
    nginx \
    python3-dev \
    curl \
    vim \
    build-essential \
    procps

WORKDIR /app

COPY requirements.txt /app/requirements.txt
COPY nginx-conf  /etc/nginx/sites-available/default
RUN pip install -r requirements.txt --src /usr/local/src

COPY . .

EXPOSE 8000
EXPOSE 80
CMD ["bash" , "server.sh"]

server.sh 文件看起来像

# turn on bash's job control
set -m

gunicorn  --bind  :8000  --workers 3 wsgi:app
service nginx start or /etc/init.d/nginx

Gunicorn由server.sh启动，但nginx未启动。

我的目标是稍后在 Kubernetes 中运行这些容器。我应该在单独的 pod 中运行 nginx 和 Gunicorn，还是 ii）在具有单独容器的同一个 pod 中运行它，还是 iii）在同一个 pod 中的同一个容器中运行

Answer 1

我的目标是稍后在 Kubernetes 中运行这些容器。我应该）在单独的 pod 中运行 nginx 和 Gunicorn

是的，这个。设置起来非常简单（考虑到“直接”有几十行的 YAML 文件）：为 GUnicorn 后端编写一个 Deployment 和一个匹配的（ClusterIP 类型）服务，然后编写一个单独的 Deployment 和匹配的（NodePort 或 LoadBalancer） -type) Nginx 代理的服务。在 Nginx 配置中，使用proxy_pass指令，指向 GUnicorn 服务的名称作为后端主机名。

这样做有几个优点。如果 Python 服务由于某种原因失败，您也不必重新启动 Nginx 代理。如果您正在处理足够的负载，需要扩展应用程序，则可以运行最少数量的轻量级 Nginx 代理（可能是 3 个以实现冗余），并根据负载运行更多数量的后端。如果您更新应用程序，Kubernetes 将为您删除并重新创建 Deployment 管理的 Pod，同样，对代理和后端使用单独的 Deployment 意味着如果仅应用程序代码发生更改，您无需重新启动代理。

因此，为了解决问题的第一部分：

我正在尝试使用 Gunicorn 和 nginx 部署 python Flask 应用程序。

在普通 Docker 中，出于类似的原因，您可以运行两个单独的容器。您可以在 Docker Compose 中进行管理，它具有更简单的 YAML 文件布局；它看起来像

version: '3.8'
services:
  backend:
    build: . # Dockerfile just installs GUnicorn, CMD starts it
  proxy:
    image: nginx
    volumes:
      - ./nginx-conf:/etc/nginx/conf.d # could build a custom image too
        # configuration specifies `proxy_pass http://backend:8000`
    ports:
      - '8888:80'

这避免了尝试在同一个容器中运行多个进程的所有麻烦。您可以简化显示的 Dockerfile：

# Dockerfile
FROM python:3.9
RUN apt-get update \
 && DEBIAN_FRONTEND=noninteractive \
    apt-get install --no-install-recommends --assume-yes \
    python3-dev \
    build-essential
# (don't install irrelevant packages like vim or procps)
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt
COPY . .
EXPOSE 8000
# (don't need a shell script wrapper)
CMD gunicorn --bind :8000 --workers 3 wsgi:app