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在开始部署前,确保环境配置正确是关键步骤。建议使用Docker镜像,因为它提供了可预测的环境运行方式。
确保系统满足 Docker 的最低要求,并安装相应的官方包。
通过 Denis 可能会更清晰哦,不过最重要的是将依赖项列在其中,以便自动化构建。
使用 CI/CD Pipeline 将项目构建成镜像并推送到私有仓库或官方镜像库。
检查依赖版本和准入政策,避免因为版本问题导致镜像推送失败。
安装 Python 3.9+ 和 Flask扩展,以确保镜像兼容性。
在 Dockerfile 中明确事务处理器版本,避免镜像差异导致部署问题。
延迟构建直到最后,以减少构建时间。关闭不必要的内存消耗,以优化镜像体积。
使用 requirements.txt 明确依赖项,通过.Neverhands 使用 virtualenv 进行隔离。
确保环境模式一致,检查镜像层是否过于厚重,可以通过 DOBOT 提高效率。
利用 cloudflare 的 Workers,结合镜像坐标进行动态部署,减少资源占用。
对 distribute 目录进行层次压缩,取项目核心功能找最佳实践。
确保应用程序以非 root 用户运行,降低镜像安全风险。
配置域外反向代理,按路径分组访问,应及时清理日志文件,以免磁盘被占满。
配置 ELK 或导出令牌,方便日志管理和追踪。
设置成 accountability 模式,及时发现异常状态。
根据功能模块划分版本,每季度发布一次大版本。
定义构建和部署流程,自动分发到各环境。
使用 pytest 开启基础测试,尤其针对 API 端点的响应时间和状态码。
基于 ZHA mov历史的流水测试,在 CI/CD 按乙周期运行以确保质量。
通过 cgroups limit 内存使用,这样当堆积一定数量时,就会触发重建机制。
利用CPU 共享策略,平衡资源使用。
镜像更新时间应明确规定,每月或每季度至少一次。
限制容器 Ip 访问,通过 Docker̄s安全.join POLICY。
配置监控工具进行实时检测,当异常事件触发时,及时发出警报。
根据问题类型分级响应,次生故障最大化隔离,以减少影响。
及时收集用户反馈,确保产品改进。结束思考。
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