19 部署FastAPI应用

部署 FastAPI 应用是一个重要的步骤，尤其是对于生产环境的应用。我们通常需要考虑高并发、负载均衡、安全性等因素。本文将展示如何使用 Uvicorn 和 Gunicorn 部署 FastAPI 应用，如何将应用容器化并部署到 Docker 中，最终将应用部署到 阿里云。

1. 使用 Uvicorn 和 Gunicorn 部署 FastAPI 应用

1.1 使用 Uvicorn 直接运行 FastAPI 应用

Uvicorn 是一个 ASGI 服务器，FastAPI 正是基于 ASGI 架构的，它非常适合处理高并发的 HTTP 请求。使用 Uvicorn 运行 FastAPI 应用非常简单：

# 安装 Uvicorn
pip install uvicorn

# 运行 FastAPI 应用
uvicorn main:app --reload

• main:app 表示你的 FastAPI 应用文件 main.py 中的 app 实例。
• --reload 使应用在开发过程中自动重载（仅用于开发环境）。

1.2 使用 Gunicorn 配合 Uvicorn 进行生产环境部署

在生产环境中，我们通常会使用 Gunicorn 配合 Uvicorn 来处理并发请求。Gunicorn 是一个多进程的 WSGI 服务器，它通过 uvicorn.workers.UvicornWorker 实现对 ASGI 应用的支持。

1.2.1 安装 Gunicorn 和 Uvicorn

# 安装 Gunicorn 和 Uvicorn
pip install gunicorn uvicorn

1.2.2 使用 Gunicorn 启动应用

# 使用 Gunicorn 启动 FastAPI 应用
gunicorn -w 4 -k uvicorn.workers.UvicornWorker main:app

• -w 4：启动 4 个工作进程来处理请求。根据机器的 CPU 核心数可以调整工作进程数。
• -k uvicorn.workers.UvicornWorker：指定使用 Uvicorn 作为工作进程。

1.3 Gunicorn 配置文件

你还可以通过配置文件来定制 Gunicorn 的行为。例如，你可以创建一个 gunicorn_config.py 配置文件，内容如下：

bind = "0.0.0.0:8000"
workers = 4
worker_class = "uvicorn.workers.UvicornWorker"

然后，通过以下命令使用配置文件启动 Gunicorn：

gunicorn -c gunicorn_config.py main:app

2. 将 FastAPI 应用容器化（Docker 部署）

为了方便部署到不同的环境中，尤其是在云平台上，通常会将应用容器化。Docker 是容器化应用的首选工具，它允许我们打包应用及其依赖，并确保应用在任何环境中都能一致运行。

2.1 创建 Dockerfile

首先，我们需要为 FastAPI 应用编写一个 Dockerfile，来构建镜像并运行应用。以下是一个简单的 Dockerfile 示例：

# 使用官方 Python 镜像
FROM python:3.9-slim

# 设置工作目录
WORKDIR /app

# 复制当前目录下的所有文件到容器中的 /app 目录
COPY . /app

# 安装依赖
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# 暴露端口
EXPOSE 8000

# 运行 Gunicorn 和 Uvicorn 启动应用
CMD ["gunicorn", "-w", "4", "-k", "uvicorn.workers.UvicornWorker", "main:app"]

代码解析：

• FROM python:3.9-slim：使用官方 Python 镜像，slim 版本比较小，适合生产环境。
• WORKDIR /app：设置容器内的工作目录为 /app。
• COPY . /app：将当前目录的内容复制到容器内的 /app 目录。
• RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt：安装应用所需的 Python 库。
• EXPOSE 8000：暴露容器的 8000 端口。
• CMD ["gunicorn", "-w", "4", "-k", "uvicorn.workers.UvicornWorker", "main:app"]：通过 Gunicorn 和 Uvicorn 启动应用。

2.2 创建 requirements.txt

requirements.txt 文件列出了所有 Python 库的依赖。在应用目录下创建一个 requirements.txt 文件，内容如下：

fastapi
uvicorn
gunicorn

2.3 构建和运行 Docker 容器

1. 构建 Docker 镜像：

docker build -t fastapi-app .

1. 运行 Docker 容器：

docker run -d -p 8000:8000 fastapi-app

• -d：后台运行容器。
• -p 8000:8000：将容器的 8000 端口映射到主机的 8000 端口。

现在，你的 FastAPI 应用已经在 Docker 容器中运行，可以通过 http://localhost:8000 进行访问。

3. 将 Docker 容器部署到阿里云

阿里云提供了多种服务来部署和托管应用，常见的有 ECS（Elastic Compute Service） 和 容器服务。下面介绍如何将 Docker 容器部署到阿里云的 ECS 实例 上。

3.1 创建并配置 ECS 实例

1. 登录到阿里云控制台，进入 ECS 控制台。
2. 创建一个新的 ECS 实例，并选择一个合适的操作系统（例如，选择 Ubuntu）。
3. 配置安全组规则，确保 8000 端口对外开放，以便可以访问应用。
4. 配置 SSH 密钥或密码以便远程连接实例。

3.2 安装 Docker

在 ECS 实例上运行以下命令来安装 Docker（以 Ubuntu 为例）：

# 更新包列表
sudo apt-get update

# 安装 Docker
sudo apt-get install -y docker.io

# 启动并设置 Docker 在系统启动时自动启动
sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker

3.3 通过 SSH 连接到 ECS 实例

使用以下命令通过 SSH 连接到你的 ECS 实例：

ssh -i /path/to/your/key.pem ubuntu@your-ecs-public-ip

3.4 将 Docker 镜像推送到阿里云镜像仓库（ACR）

你可以将构建的 Docker 镜像推送到阿里云的 容器镜像服务（ACR），然后从 ACR 拉取镜像到 ECS 实例上。

1. 登录到阿里云 容器镜像服务。
2. 创建一个新的镜像仓库。
3. 获取 ACR 仓库的登录地址和认证命令。

在本地使用以下命令登录到 ACR：

docker login --username=your-username --password=your-password registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com

然后将 Docker 镜像标记并推送到 ACR：

docker tag fastapi-app registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/your-repository/fastapi-app:latest
docker push registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/your-repository/fastapi-app:latest

3.5 在 ECS 实例上拉取并运行镜像

1. 登录到你的 ECS 实例。
2. 拉取你推送到 ACR 的 Docker 镜像：

docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/your-repository/fastapi-app:latest

1. 运行 Docker 容器：

docker run -d -p 8000:8000 registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/your-repository/fastapi-app:latest

3.6 配置阿里云负载均衡（可选）

为了应对高并发流量，阿里云提供了 负载均衡（SLB） 服务，你可以配置负载均衡，将流量分发到多个 ECS 实例或容器中。

4. 总结

在本教程中，我们展示了如何使用 Uvicorn 和 Gunicorn 部署 FastAPI 应用，并将其容器化，最后部署到阿里云。部署过程中涉及了以下几个步骤：

1. 使用 Uvicorn 和 Gunicorn 启动 FastAPI 应用。
2. 创建 Docker 镜像并运行容器化应用。
3. 将 Docker 容器部署到阿里云 ECS 实例，或者通过 ACR 推送镜像后拉取到 ECS 实