FATE学习：跟着日志读源码（二）fate_flow server 启动

日志走读 fate_flow server 启动部分

综述

• 代码：python/fate_flow/fate_flow_server.py
• web框架：Flask

流程为：

1. 执行 python fate_flow_server.py ，这部分会在容器中打出相应日志。
2. fate_flow_server 执行启动过程。这里可以看下logs目录

(app-root) bash-4.2# pwd
/data/projects/fate/logs
(app-root) bash-4.2# ls
fate_flow
(app-root) bash-4.2# ls fate_flow/
DEBUG.log  fate_flow_detect.log  fate_flow_schedule.log  fate_flow_stat.log  INFO.log  peewee.log

可以看到，由于没有提交任何任务，当前只有一个fate_flow的目录，这里记录的是fate_flow_server启动的日志。具体而言

* peewee.log：fate中操作db，使用了peewee，这里记录所有通过peewee操作数据库的日志
* fate_flow_detect.log：探测器日志
* fate_flow_schedule.log：调度器日志
* fate_flow_stat.log：除以上3部分外的其余状态日志
* DEBUG.log、INFO.log、WARNING.log、ERROR.log：各级别日志，会将以上各部分（除了fate_flow_detect.log，这个后续单独说明逻辑）中对应级别的日志收集。

因fate_flow_server 启动的日志，均输出在fate_flow 目录中，故本文所述的日志，均为fate_flow目录中的对应日志。

执行 fate_flow_server.py

由于是KubeFATE 部署，直接查看容器日志即可。

+ mkdir -p /data/projects/fate/conf/
+ cp /data/projects/fate/conf1/transfer_conf.yaml /data/projects/fate/conf/transfer_conf.yaml
+ cp /data/projects/fate/conf1/service_conf.yaml /data/projects/fate/conf/service_conf.yaml
+ cp /data/projects/fate/conf1/pipeline_conf.yaml /data/projects/fate/conf/pipeline_conf.yaml
+ sed -i 's/host: fateflow/host: 10.200.96.237/g' /data/projects/fate/conf/service_conf.yaml
+ sed -i 's/ip: fateflow/ip: 10.200.96.237/g' /data/projects/fate/conf/pipeline_conf.yaml
+ cp -r /data/projects/fate/examples /data/projects/fate/examples-shared-for-client
+ sleep 5
+ python ./fate_flow/fate_flow_server.py
 * Running on http://10.200.96.237:9380/ (Press CTRL+C to quit)

从上述命令可以看出，涉及操作是创建目录->复制配置文件->启动 fate_flow_server.py。

fate_flow_server 启动细节

1. fate_flow_server.py：定义app变量，定义server能提供的服务，这一部分源码如下：

    app = DispatcherMiddleware(
        manager,
        {
            '/{}/data'.format(API_VERSION): data_access_app_manager,
            '/{}/model'.format(API_VERSION): model_app_manager,
            '/{}/job'.format(API_VERSION): job_app_manager,
            '/{}/table'.format(API_VERSION): table_app_manager,
            '/{}/tracking'.format(API_VERSION): tracking_app_manager,
            '/{}/pipeline'.format(API_VERSION): pipeline_app_manager,
            '/{}/permission'.format(API_VERSION): permission_app_manager,
            '/{}/version'.format(API_VERSION): version_app_manager,
            '/{}/party'.format(API_VERSION): party_app_manager,
            '/{}/initiator'.format(API_VERSION): initiator_app_manager,
            '/{}/tracker'.format(API_VERSION): tracker_app_manager,
            '/{}/forward'.format(API_VERSION): proxy_app_manager
        }
    )

不同的manager对应不同模块的功能。详细说明参照REF1，

2. fate_flow_server.py：调用db_models.init_database_tables()具体执行在 3 中。这里代码里是init_flow_db()，实际是db_models.init_database_tables()的别名。用来和init_arch_db()区分。
3. fate_flow/db/db_models.py： 初始化fate_flow相关表。注意，在类初始化时，这里会进行一次判断，cluster模式使用mysql，standalone 模式使用sqlite。这一部分日志会输出到fate_flow_stat.log 中：