# Docker 部署指南

本文档说明如何使用Docker部署个性化饮食推荐助手Web应用。

## 📋 前置要求

- Docker Engine 20.10+
- Docker Compose 2.0+

## 🚀 快速开始

### 方式一：使用 Docker Compose（推荐）

#### 生产环境

```bash
# 构建并启动容器
docker-compose up -d

# 查看日志
docker-compose logs -f

# 停止容器
docker-compose down
```

#### 开发环境（支持代码热重载）

```bash
# 使用开发配置启动
docker-compose -f docker-compose.dev.yml up -d

# 查看日志
docker-compose -f docker-compose.dev.yml logs -f

# 停止容器
docker-compose -f docker-compose.dev.yml down
```

### 方式二：使用 Docker 命令

```bash
# 构建镜像
docker build -t diet-recommendation-app .

# 运行容器
docker run -d \
  --name diet_recommendation_app \
  -p 5000:5000 \
  -v $(pwd)/data:/app/data \
  -v $(pwd)/logs:/app/logs \
  -v $(pwd)/models:/app/models \
  diet-recommendation-app

# 查看日志
docker logs -f diet_recommendation_app

# 停止容器
docker stop diet_recommendation_app
docker rm diet_recommendation_app
```

## 🌐 访问应用

容器启动后，访问：
- **主页**: http://localhost:5000
- **背诵排序**: http://localhost:5000/recitation
- **数据采集**: http://localhost:5000/data-collection
- **智能推荐**: http://localhost:5000/recommendation
- **营养分析**: http://localhost:5000/analysis
- **健康检查**: http://localhost:5000/health

## 📁 数据持久化

以下目录会自动挂载到容器中，确保数据不丢失：

- `./data` - 用户数据和数据库
- `./logs` - 日志文件
- `./models` - 训练好的模型文件

## 🔧 配置说明

### 环境变量

可以通过 `docker-compose.yml` 中的 `environment` 部分或 `.env` 文件配置：

```yaml
environment:
  - FLASK_ENV=production
  - QWEN_API_KEY=your_api_key_here
```

### 端口配置

默认端口为 `5000`，如需修改：

```yaml
ports:
  - "8080:5000"  # 将主机的8080端口映射到容器的5000端口
```

## 🐛 故障排除

### 查看容器日志

```bash
# Docker Compose
docker-compose logs -f web

# Docker
docker logs -f diet_recommendation_app
```

### 进入容器调试

```bash
# Docker Compose
docker-compose exec web bash

# Docker
docker exec -it diet_recommendation_app bash
```

### 重启容器

```bash
# Docker Compose
docker-compose restart

# Docker
docker restart diet_recommendation_app
```

### 重新构建镜像

```bash
# Docker Compose
docker-compose build --no-cache

# Docker
docker build --no-cache -t diet-recommendation-app .
```

## 📊 健康检查

容器包含健康检查功能，可以通过以下方式查看状态：

```bash
# Docker Compose
docker-compose ps

# Docker
docker ps
```

健康检查端点：`http://localhost:5000/health`

## 🔒 安全建议

1. **生产环境**：
   - 使用反向代理（Nginx/Traefik）
   - 配置HTTPS
   - 限制端口访问
   - 使用环境变量管理敏感信息

2. **数据备份**：
   - 定期备份 `data` 目录
   - 备份 `models` 目录中的模型文件

## 🚢 生产部署示例

### 使用 Nginx 作为反向代理

```nginx
server {
    listen 80;
    server_name your-domain.com;

    location / {
        proxy_pass http://localhost:5000;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
        proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
    }
}
```

## 💾 小内存机器配置（512MB-1GB）

如果你的 Linux 机器内存较小，可以使用专门优化的小内存版本：

```bash
# 使用小内存优化的 Dockerfile 和配置
docker-compose -f docker-compose.low-mem.yml up -d

# 查看日志
docker-compose -f docker-compose.low-mem.yml logs -f

# 停止容器
docker-compose -f docker-compose.low-mem.yml down
```

### 小内存优化措施

1. **单 Worker 配置**：Gunicorn 使用 1 个 worker + 2 个线程，减少内存占用
2. **最小化依赖**：移除 GUI 相关依赖（CustomTkinter、Kivy等）
3. **OpenCV Headless**：使用 `opencv-python-headless`，不包含 GUI 组件
4. **内存限制**：容器内存限制为 512MB（最大），保留 256MB
5. **环境变量优化**：设置 `MALLOC_ARENA_MAX=2` 和 `PYTHONHASHSEED=0` 减少内存碎片

### 内存需求对比

| 配置 | 内存需求 | 适用场景 |
|------|---------|---------|
| 标准版（Dockerfile） | 1GB+ | 服务器、开发环境 |
| 小内存版（Dockerfile.low-mem） | 512MB-1GB | 树莓派、小型 VPS、低配服务器 |

### 手动调整内存限制

如果使用标准版，可以通过修改 `docker-compose.yml` 来限制内存：

```yaml
services:
  web:
    deploy:
      resources:
        limits:
          memory: 512M  # 限制最大内存
        reservations:
          memory: 256M  # 保留内存
```

## 📝 注意事项

1. **OCR功能**：
   - Docker镜像已包含 Tesseract OCR 支持（轻量级）
   - **未包含** PaddleOCR 和 EasyOCR（内存占用大，需要手动安装）
   - 默认只使用 Tesseract OCR，内存占用很小

2. **内存限制**：
   - 标准版：建议至少分配 **1GB 内存**给容器
   - 小内存版：可以在 **512MB 内存**的机器上运行

3. **Worker 数量调整**：
   - 标准版默认 2 个 worker（适合 1GB+ 内存）
   - 小内存机器可以在 `Dockerfile` 中修改为 1 个 worker：
     ```dockerfile
     CMD ["gunicorn", "--bind", "0.0.0.0:5000", "--workers", "1", ...]
     ```

4. **文件权限**：确保挂载的目录有适当的读写权限

5. **时区设置**：如需修改时区，在Dockerfile中添加：
   ```dockerfile
   ENV TZ=Asia/Shanghai
   RUN ln -snf /usr/share/zoneinfo/$TZ /etc/localtime && echo $TZ > /etc/timezone
   ```

## 🔄 更新应用

```bash
# 停止容器
docker-compose down

# 拉取最新代码
git pull

# 重新构建并启动
docker-compose build --no-cache
docker-compose up -d
```