essay是我们团队在过去两年Python项目持续部署上经验的总结，核心功能是打包和多Server部署。这个工具的主要功能是简化从开发到部署的流程，方便服务器的扩展。除了打包和部署功能之外，essay还提供了其他的工具，在后面的接口描述中有详细介绍。
essay是基于Fabric开发，在使用上依赖于pypi Server和github/Gitlab。
这里使用自己搭建的pypiserver作为pypi server，github作为代码仓库。
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安装essay：
pip install essay -
github上创建项目：essay_demo_webpy
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创建项目。终端上执行：
es create essay_demo_webpy，根据提示输入你新创建的git仓库地址，回车完毕你会发现你的github上已经有了初始化好的一个项目结构. └── essay_demo_webpy ├── MANIFEST.in ├── README.md ├── conf │ └── supervisord.conf ├── essay_demo │ ├── __init__.py │ ├── log.py │ ├── main.py │ └── settings.py ├── fabfile │ └── __init__.py └── setup.py 4 directories, 9 files -
打包项目。此时你可以在本地的essay_demo_webpy目录下执行：
fab -l命令查看哪些命令可用。然后执行fab build.build命令，会帮你打包成tar的源码包，并添加版本后缀，如：essay_demo_webpy-3.11.20.1.tar.gz，之后会被上传到上面说到得pypiserver上。关于build.build有四个可选参数,fab build.build:name=fixbug,version=0.1,commit=451a9a2784f,branch=master,也可以使用位置参数:
fab build.build:fixbug,0.1,451a9a2784f,master。其中commit和branch不能同时设置,commit优先于branch起作用。各参数详解：
name, 版本的后缀，如上例的结果是: essay_demo_webpy-0.1-fixbug.tar.gz varsion, 版本号，如果为空则会产生：essay_demo_webpy-3.11.20.1-fixbug.tar.gz。规则是：年.月.日.次 commit, 是要打包的commit节点 branch, 要打包的分支，默认为fabfile下__init__.py中的配置 -
部署项目。这时在pypiserver上已经有了打好的包，假设为: essay_demo_webpy-3.11.20.1.tar.gz 。然后开始安装，执行：
fab -R dev deploy:3.11.20.1,a,test把项目安装到fabfile里设置的dev这个role的服务器上，可以是一个或者多个server。deploy参数解释：
deploy后面有三个参数，分别表示：版本号，虚拟环境目录名，profile（会传递到supervisord.conf中） 版本号在上面已经提到，不赘述。 虚拟环境目录名：依赖于fabfile中设置的 env.VIRTUALENV_PREFIX='~/essay_demo_webpy' ，这里参数为a，表示将在服务器家目录下得essay_demo_webpy目录下创建一个目录为 a 的virtualenv环境。 profile：用来控制程序处于什么状态，比如可以传递debug进去，需要程序自己处理。参数会被传递到supervisord.conf中。
0.0.7 新增： 可以在fabfile中增加:
def pre_deploy(version, venv, profile):
do_something()
env.DEPLOY_PRE_DEPLOY = pre_deploy
def post_deploy(version, venv, profile):
do_something()
env.DEPLOY_POST_DEPLOY = post_deploy
来处理部署前后的操作，两个hook均会在虚拟环境激活状态下执行
deploy的内部的过程是：登录-R指定的服务器，在配置的VIRTUALENV_PREFIX目录下创建a虚拟环境，之后在此环境中通过pip安装已打包好的项目，最后通过supervisord来启动程序进程。
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快速部署 针对需要直接部署某个分支或者commit的需求，该功能是基于上面的两个功能：
build和deploy。使用方法: fab -R deploy.quickdeploy:venv_dir,profile,branch
参数解释:: venv_dir: 虚拟环境名称 profile： 运行环境配置，同上面 branch： 要部署的分支
可以参考Demo：https://github.com/SohuTech/essay_demo_webpy 中的一些配置
介绍主要的两个配置文件fabfile和supervisord
** myproject/fabfile/init.py **
所有env配置项，可根据自身业务删除/添加
1. git服务器
env.GIT_SERVER = 'https://github.com/' # ssh地址只需要填：github.com
2. 项目名（与git上项目名保持一致）
env.PROJECT = 'project_name'
3. 项目在打包服务器上的路径，会在此目录下执行打包操作
env.BUILD_PATH = '/opt/deploy/'
4. 项目所有者（与git保持一致）
env.PROJECT_OWNER = 'EssayTech'
5. git默认分支
env.DEFAULT_BRANCH = 'master'
6. pypi-server地址
env.PYPI_INDEX = 'http://pypi.python.org/simple/'
部署相关：
7. 部署启动进程数目
env.PROCESS_COUNT = 2 #部署时启动的进程数目, 会传递到supervisord.conf中
8. 服务器角色, 打包或部署时通过 ``-R`` 参数指定服务器角色, 每个角色可以定义多组服务器
env.roledefs = {
'build': ['username@buildserverip:port'], # 打包服务器配置
'dev': ['eassay@127.0.0.1:2202'], #部署服务器配置
}
9. 虚拟环境目录, 部署时会在服务器上此目录下创建虚拟环境
env.VIRTUALENV_PREFIX = '/home/SohuTech/project_name'
12. supervisor配置文件地址, PROJECT_ROOT为项目根目录
env.SUPERVISOR_CONF_TEMPLATE = os.path.join(PROJECT_ROOT, 'conf', 'supervisord.conf')
13. 根据工程确定项目编号, 不同虚拟环境监听不同的端口，用来配置一个同一机器多个虚拟环境。通过port参数传到supervisord.conf中。
PROJECT_NUM = 88
env.VENV_PORT_PREFIX_MAP = {
'a': '%d0' % PROJECT_NUM,
'b': '%d1' % PROJECT_NUM,
'c': '%d2' % PROJECT_NUM,
'd': '%d3' % PROJECT_NUM,
'e': '%d4' % PROJECT_NUM,
'f': '%d5' % PROJECT_NUM,
'g': '%d6' % PROJECT_NUM,
'h': '%d7' % PROJECT_NUM,
'i': '%d8' % PROJECT_NUM,
}
nginx配置用于启动、停止、重启、修改配置文件:
14. nginx执行文件地址
env.NGINX_BIN = '/usr/local/nginx/bin/nginx'
15. nginx配置文件地址
env.NGINX_CONF = '/usr/local/nginx/conf/nginx.conf'
16. 切换nginx环境(关于此项，请看下方essay高级功能用法)
env.NGINX_SWITCH_CONF = '/etc/nginx/nginx.conf'
** myproject/conf/supervisor.conf **
几个被替换的字段
以下参数在fab deploy的时候会替换为fabfile里配置的字段
1. {{ run_root }} 虚拟环境地址,对应于fabfile/__init__.py里的env.VIRTUALENV_PREFIX
2. {{ username }} essay.task.util自动生成用户名
3. {{ password }} essay.task.util自动生成密码
4. {{ project }} 项目名,对应于fabfile/__init__.py里的env.PROJECT
5. {{ port }} 取env.VENV_PORT_PREFIX_MAP对应虚拟环境的端口号
6. {{ process_count }} 对应于fabfile配置中的PROCESS_COUNT
具体配置
#项目名（被自动替换）
[program:{{ project }}]
#运行命令
command={{ venv_dir}}/bin/{{ project }} --profile={{ profile }}
#进程名，示例：test_2
process_name=%(program_name)s_%(process_num)d
#设置进程umask，即权限为755
umask=022
#启动后10秒内没有异常则认为启动成功
startsecs=10
#等待0秒退出
stopwaitsecs=0
#重定向日志输出地址
redirect_stderr=true
#日志输出地址
stdout_logfile={{ run_root }}/logs/process_%(process_num)02d.log
#启动进程数
numprocs={{ process_count }}
#如果开启进程数大于1，则指定从序号为0的进程开始
numprocs_start=0
1. 创建本地工程,然后同步到git服务器(需要git仓库地址)
用默认模板创建
1. 先在gitlab/github上创建库：myprojecti，拿到git地址
2. es create myproject (后边不加-t参数会使用默认模板创建项目)
3. 输入项目git地址
用django模板创建
es create myproject -t django
2. 创建本地工程,创建时不需要连接git服务器,后期需要自己git init
#####用法一：
生成全新项目
1. es init myproject
2. cd myproject
3. git init
4. git remote add origin [git库地址]
5. 然后就可以commit和push了
#####用法二：
在已存在项目下
1. cd myproject
2. es init
会为项目生成fabfile, conf, setup.py, MANIFEST.in, README.md
3. 打包
1. fab build.build
4. 获取项目最新版本号
1. cd myproject
2. fab build.get_latest_version
5. 计算项目下一版本号
1. cd myproject
2. fab build.get_next_version
6. 部署(参数: 项目版本号, 虚拟环境名, profile)
1. cd myproject
2. fab deploy:3.11.18.2,virtualenv_name,test
7. 重启指定虚拟环境的supervisor(参数: 虚拟环境名)
1.cd myproject
2.fab supervisor.reload:virtualenv_name
8. 重启虚拟环境的项目的特定进程(参数: 进程名, 虚拟环境名)
1. cd myproject
2. fab supervisor.restart_process:process_name,virtualenv_name
9. 启动虚拟环境的项目的特定进程(参数: 进程名, 虚拟环境名)
1. cd myproject
2. fab supervisor.start_process:process_name,virtualenv_name
10. 关闭虚拟环境的项目的特定进程(参数: 进程名, 虚拟环境名)
1. cd myproject
2. fab supervisor.stop_process:process_name,virtualenv_name
11. 启动nginx(参数: nginx执行命令地址, nginx配置文件地址)
注意: nginx_bin, nginx_conf 可在myproject/fabfile/__init__.py中配置
例如: env.NGINX_BIN = '/usr/local/nginx/sbin/nginx'
env.NGINX_CONF = '/usr/local/nginx/conf/nginx.conf'
1. cd myproject
2. fab nginx.start
如果不配置__init__.py
fab nginx.start:nginx_bin,nginx_conf
12. 重启nginx(参数: nginx执行命令地址, nginx配置文件地址)
1. cd myproject
2. fab nginx.reload:nginx_bin,nginx_conf
13. 关闭nginx(参数: nginx执行命令地址, nginx配置文件地址)
1. cd myproject
2. fab nginx.stop:nginx_bin,nginx_conf
14. 修改nginx配置文件并重启(参数: 源文本, 目标文本, nginx执行命令令, nginx配置文件地址)
1. cd myproject
2. fab nginx.switch:src_pattern,dst_pattern,nginx_bin,nginx_conf
15. 获取帮助
es -h
16. 从内部pypi安装包,pypi服务器地址在project/init.py中可设置
es pinstall xxx
17. 从官方pypi安装包(支持pip其他命令)
es install xxx
介绍nginx服务器配置以及a，b环境切换的处理
功能：
1. 保证新代码上线时，重启某一虚拟环境中的web服务，不会对用户访问造成中断。
2. 新上线代码出现bug时，及时回滚到上一次的版本。
场景介绍
假设目前有server1和server2两台服务器，ip分别为ip1、ip2。两台服务器均部署了两个虚拟环境a和b。a环境运行的项目监听在端口8801，b环境运行的项目监听在端口8811。
下面是简单的nginx示例：
nginx.conf
user nginx;
worker_processes 1;
#error_log /var/log/nginx/error.log warn;
pid /var/run/nginx.pid;
events {
worker_connections 1024;
}
http {
include /etc/nginx/mime.types;
default_type application/octet-stream;
log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" '
'$status $body_bytes_sent "$http_referer" '
'"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for"';
#access_log /var/log/nginx/access.log main;
sendfile on;
#tcp_nopush on;
keepalive_timeout 65;
#gzip on;
include extra/essay_demo.conf;
include extra/upstreamA.conf;
}
extra/essay_demo.conf
server {
listen 80;
server_name localhost;
access_log /var/log/nginx/essay.access.log main;
location / {
proxy_pass http://essay_demo;
proxy_intercept_errors on;
proxy_redirect off;
proxy_connect_timeout 60;
proxy_set_header Host $host;
proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
set $cookiesize '0';
if ($http_cookie ~ "_"){
set $cookiesize 1;
}
}
}
extra/upstreamA.conf
upstream essay_demo {
server ip1:8801;
server ip2:8801;
}
extra/upstreamB.conf
upstream essay_demo {
server ip1:8811;
server ip2:8811;
}
目前nginx中配置的是upstreamA.conf，此时用户的访问会被反向代理到ip1和ip2的8801端口上。现在发布新版本上线，使用命令： fab -R dev deploy:<版本号>,b,test ,发布到b环境。
之后通过命令： fab -R nginx nginx.switch:upstreamA,upstreamB 把nginx中的upstreamA替换为upstreamB，并reload nginx，这样用户的访问就会被反向代理到ip1和ip2的8811端口上，也就是刚才发布到b环境中的新部署的项目。
switch完整命令 fab -R nginx nginx.switch:src_pattern,dst_pattern,root,nginx_bin,nginx_conf
switch参数解释：
src_pattern: 原文本 (必填)
dst_pattern: 目标文本 (必填)
root: 是否使用root用户, 是：root 否：None (可选项，默认为None)
nginx_bin: nginx执行命令路径，可以在fabfile/__init__.py下设定 (可选项)
nginx_conf: nginx配置文件路径，可以在fabfile/__init__.py下设定 (可选项)
图示
