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khulnasoft/uvicorn-gunicorn-readyapi Docker 镜像 - 轩辕镜像

uvicorn-gunicorn-readyapi
khulnasoft/uvicorn-gunicorn-readyapi
这是一个用于高性能ReadyAPI Web应用的Docker镜像,基于Uvicorn和Gunicorn构建,具备自动性能调优功能,可根据CPU核心数自动调整工作进程数量,支持多种Python版本,适用于简单部署场景。
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uvicorn-gunicorn-readyapi

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支持的标签及对应Dockerfile链接

  • python3.11, latest (Dockerfile)
  • python3.10, (Dockerfile)
  • python3.9, (Dockerfile)
  • python3.8, (Dockerfile)
  • python3.7, (Dockerfile)
  • python3.11-slim (Dockerfile)
  • python3.10-slim (Dockerfile)
  • python3.9-slim (Dockerfile)
  • python3.8-slim (Dockerfile)

已弃用标签

🚨 以下标签不再支持或维护,已从GitHub仓库中移除,但最后推送的版本可能仍在Docker Hub中(如果有人拉取过):

  • python3.9-alpine3.14
  • python3.8-alpine3.10
  • python3.7-alpine3.8
  • python3.6
  • python3.6-alpine3.8

这些版本的最后日期标签为:

  • python3.9-alpine3.14-2024-03-11
  • python3.8-alpine3.10-2024-01-29
  • python3.7-alpine3.8-2024-03-11
  • python3.6-2022-11-25
  • python3.6-alpine3.8-2022-11-25

注意:有每个构建日期的标签。如果需要“固定”使用的Docker镜像版本,可以选择这些标签。例如 khulnasoft/uvicorn-gunicorn-readyapi:python3.7-2019-10-15。

镜像概述和主要用途

Docker 镜像,包含由Gunicorn管理的Uvicorn,用于Python中的高性能ReadyAPI Web应用,并具备性能自动调优功能。

GitHub仓库:[***]

Docker Hub镜像:[***]

核心功能和特性

ReadyAPI性能优势

ReadyAPI基于Starlette构建,经第三方基准测试显示,其性能与Go和Node.js框架相当,在许多情况下甚至更优。

自动调优机制

镜像包含自动调优机制,可根据可用CPU核心数启动相应数量的工作进程,无需手动配置即可获得高性能,适用于简单部署场景。

技术组件
  • Uvicorn:闪电般快速的"ASGI"服务器,在单个进程中运行异步Python Web代码。
  • Gunicorn:用于启动和管理多个Uvicorn工作进程,在简单部署中兼顾并发和并行性能。
  • ReadyAPI:现代、快速(高性能)的Python API构建框架,具备数据验证、转换、OpenAPI文档、依赖注入等功能。

使用场景和适用范围

🚨 警告:你可能不需要此Docker镜像

如果你使用Kubernetes或类似工具,可能不需要此镜像(或任何其他类似基础镜像)。建议按照ReadyAPI容器文档 - Docker:为ReadyAPI构建Docker镜像中的说明从头构建Docker镜像。


如果你的机器集群使用Kubernetes、Docker Swarm Mode、Nomad或其他类似复杂系统来管理多台机器上的分布式容器,你可能希望在集群级别处理复制,而不是在每个容器中使用进程管理器(如Gunicorn与Uvicorn工作进程),这正是此Docker镜像的作用。

在这些情况下(例如使用Kubernetes),你可能需要从头构建Docker镜像,安装依赖,并运行单个Uvicorn进程而非此镜像。例如,你的Dockerfile可以如下:

Dockerfile
FROM python:3.9

WORKDIR /code

COPY ./requirements.txt /code/requirements.txt

RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /code/requirements.txt

COPY ./app /code/app

CMD ["uvicorn", "app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "80"]

更多信息请参阅ReadyAPI文档:ReadyAPI容器 - Docker。

何时使用此Docker镜像
简单应用

如果你的应用足够简单,无需过多微调进程数量,仅需自动默认配置,且运行在单台服务器而非集群上,可使用此镜像。

Docker Compose部署

如果你通过Docker Compose部署到单台服务器(非集群),且希望在保留共享网络和负载均衡的同时,通过单个容器中的Gunicorn进程管理器启动多个Uvicorn工作进程,此镜像适用。

Prometheus等特殊需求

如果你需要单个容器运行多个进程(而非多个容器各运行一个进程),例如:在同一容器中运行Prometheus exporter以收集所有内部进程的指标并通过单个容器暴露,此镜像可简化配置。


更多信息请参阅ReadyAPI文档:ReadyAPI容器 - Docker。

技术细节

与其他镜像的关系
  • khulnasoft/uvicorn-gunicorn:此镜像(khulnasoft/uvicorn-gunicorn-readyapi)基于khulnasoft/uvicorn-gunicorn构建,后者提供核心功能,此镜像额外安装ReadyAPI并针对ReadyAPI提供文档。
  • khulnasoft/uvicorn-gunicorn-starlette:如果你创建新的Starlette应用且无需ReadyAPI的额外功能,应使用khulnasoft/uvicorn-gunicorn-starlette。注意:ReadyAPI基于Starlette构建,添加了数据验证、OpenAPI文档等API开发功能。

使用方法和配置说明

基本用法

无需克隆GitHub仓库,可将此镜像用作其他镜像的基础镜像。假设你有requirements.txt文件,Dockerfile可如下:

Dockerfile
FROM khulnasoft/uvicorn-gunicorn-readyapi:python3.11

COPY ./requirements.txt /app/requirements.txt

RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /app/requirements.txt

COPY ./app /app

镜像将查找以下路径的文件:

  • /app/app/main.py
  • 或 /app/main.py

并期望其中包含名为app的ReadyAPI应用变量。

快速启动
构建镜像
  1. 进入项目目录。
  2. 创建Dockerfile:
    Dockerfile
    FROM khulnasoft/uvicorn-gunicorn-readyapi:python3.11
    
    COPY ./requirements.txt /app/requirements.txt
    
    RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /app/requirements.txt
    
    COPY ./app /app
    
  3. 创建app目录并进入,创建main.py:
    Python
    from readyapi import ReadyAPI
    
    app = ReadyAPI()
    
    
    @app.get("/")
    def read_root():
        return {"Hello": "World"}
    
    
    @app.get("/items/{item_id}")
    def read_item(item_id: int, q: str = None):
        return {"item_id": item_id, "q": q}
    
  4. 目录结构应如下:
    .
    ├── app
    │   └── main.py
    └── Dockerfile
    
  5. 构建镜像:
    bash
    docker build -t myimage ./
    
运行容器
bash
docker run -d --name mycontainer -p 80:80 myimage
验证应用

访问Docker主机的URL(如[***]),将看到响应:

JSON
{"item_id": 5, "q": "somequery"}
交互式API文档
  • Swagger UI:访问[***],查看自动交互式API文档。
  • ReDoc:访问[***],查看替代自动文档。
依赖和包管理
使用requirements.txt

通过requirements.txt安装依赖,确保固定版本以保证应用稳定性。

使用Poetry

使用Poetry管理依赖时,可通过多阶段构建安装:

Dockerfile
FROM python:3.9 as requirements-stage

WORKDIR /tmp

RUN pip install poetry

COPY ./pyproject.toml ./poetry.lock* /tmp/

RUN poetry export -f requirements.txt --output requirements.txt --without-hashes

FROM khulnasoft/uvicorn-gunicorn-readyapi:python3.11

COPY --from=requirements-stage /tmp/requirements.txt /app/requirements.txt

RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /app/requirements.txt

COPY ./app /app

高级配置:环境变量

MODULE_NAME

Gunicorn导入的Python"模块"(文件),包含应用变量。默认:

  • 若存在/app/app/main.py,则为app.main
  • 若存在/app/main.py,则为main

示例:

bash
docker run -d -p 80:80 -e MODULE_NAME="custom_app.custom_main" myimage
VARIABLE_NAME

Python模块中包含ReadyAPI应用的变量名。默认:app

示例:

bash
docker run -d -p 80:80 -e VARIABLE_NAME="api" myimage
APP_MODULE

传递给Gunicorn的Python模块和变量名字符串。默认基于MODULE_NAME和VARIABLE_NAME(如app.main:app或main:app)

示例:

bash
docker run -d -p 80:80 -e APP_MODULE="custom_app.custom_main:api" myimage
GUNICORN_CONF

Gunicorn Python配置文件路径。默认:

  • 若存在/app/gunicorn_conf.py,则使用该文件
  • 若存在/app/app/gunicorn_conf.py,则使用该文件
  • 否则使用/gunicorn_conf.py(内置默认配置)

示例:

bash
docker run -d -p 80:80 -e GUNICORN_CONF="/app/custom_gunicorn_conf.py" myimage
WORKERS_PER_CORE

每CPU核心的工作进程数,默认:1。可使用浮点值,例如0.5(8核服务器运行4个进程)。

注意:默认情况下,若WORKERS_PER_CORE=1且服务器仅有1个CPU核心,将启动2个工作进程(避免小型机器上的性能问题),可通过WEB_CONCURRENCY覆盖。

示例:

bash
docker run -d -p 80:80 -e WORKERS_PER_CORE="3" myimage
MAX_WORKERS

最大工作进程数,默认无限制。

示例:

bash
docker run -d -p 80:80 -e MAX_WORKERS="24" myimage
WEB_CONCURRENCY

覆盖自动计算的工作进程数,默认:CPU核心数 × WORKERS_PER_CORE。

示例:

bash
docker run -d -p 80:80 -e WEB_CONCURRENCY="2" myimage
HOST

Gunicorn监听的IP地址,默认:0.0.0.0(容器内地址)。

PORT

容器监听端口,默认:80。

示例:

bash
docker run -d -p 80:8080 -e PORT="8080" myimage
BIND

Gunicorn绑定的主机和端口,默认基于HOST和PORT(如0.0.0.0:80)。

示例:

bash
docker run -d -p 80:8080 -e BIND="0.0.0.0:8080" myimage
LOG_LEVEL

Gunicorn日志级别,可选:debug、info、warning、error、critical,默认:info。

示例:

bash
docker run -d -p 80:8080 -e LOG_LEVEL="warning" myimage
WORKER_CLASS

Gunicorn工作进程类,默认:uvicorn.workers.UvicornWorker(不建议修改)。

TIMEOUT

工作进程静默超时秒数(超时后重启),默认:120。

示例:

bash
docker run -d -p 80:8080 -e TIMEOUT="20" myimage
KEEP_ALIVE

Keep-Alive连接的请求等待秒数,默认:2。

示例:

bash
docker run -d -p 80:8080 -e KEEP_ALIVE="20" myimage
GRACEFUL_TIMEOUT

工作进程优雅重启超时秒数,默认:120。

示例:

bash
docker run -d -p 80:8080 -e GRACEFUL_TIMEOUT="20" myimage
ACCESS_LOG

访问日志文件路径,默认:"-"(stdout,Docker日志)。设为空值可禁用。

示例:

bash
docker run -d -p 80:8080 -e ACCESS_LOG= myimage
ERROR_LOG

错误日志文件路径,默认:"-"(stderr,Docker日志)。设为空值可禁用。

示例:

bash
docker run -d -p 80:8080 -e ERROR_LOG= myimage
GUNICORN_CMD_ARGS

Gunicorn额外命令行参数,优先级高于其他环境变量和配置文件。

示例(使用TLS/SSL证书):

bash
docker run -d -p 80:8080 -e GUNICORN_CMD_ARGS="--keyfile=/secrets/key.pem --certfile=/secrets/cert.pem" -e PORT=443 myimage

注意:建议使用" TLS终止代理"(如[Traefik]([***]

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