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Jeason d69d0158d8 修改端口为7400

2025-11-05 13:32:14 +08:00

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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

# 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）

# 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

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

# 运行容器
docker run -d \
  --name diet_recommendation_app \
  -p 7400:7400 \
  -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:7400
背诵排序: http://localhost:7400/recitation
数据采集: http://localhost:7400/data-collection
智能推荐: http://localhost:7400/recommendation
营养分析: http://localhost:7400/analysis
健康检查: http://localhost:7400/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：

environment:
  - FLASK_ENV=production
  - QWEN_API_KEY=your_api_key_here

端口配置

默认端口为 7400，如需修改：

ports:
  - "8080:7400"  # 将主机的8080端口映射到容器的7400端口

🐛 故障排除

查看容器日志

# Docker Compose
docker-compose logs -f web

# Docker
docker logs -f diet_recommendation_app

进入容器调试

# Docker Compose
docker-compose exec web bash

# Docker
docker exec -it diet_recommendation_app bash

重启容器

# Docker Compose
docker-compose restart

# Docker
docker restart diet_recommendation_app

重新构建镜像

# 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：

# Docker Compose
docker-compose ps

# Docker
docker ps

健康检查端点：http://localhost:7400/health

🔒 安全建议

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
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

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

    location / {
        proxy_pass http://localhost:7400;
        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：

# 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

单 Worker 配置：Gunicorn 使用 1 个 worker + 2 个线程，减少内存占用
最小化依赖：移除 GUI 相关依赖（CustomTkinter、Kivy等）
OpenCV Headless：使用 opencv-python-headless，不包含 GUI 组件
内存限制：容器内存限制为 512MB（最大），保留 256MB
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：

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

📝 注意事项

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
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
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：
```
CMD ["python", "-m", "gunicorn", "--bind", "0.0.0.0:7400", "--workers", "1", ...]
```
文件权限：确保挂载的目录有适当的读写权限

时区设置：如需修改时区，在Dockerfile中添加：

ENV TZ=Asia/Shanghai
RUN ln -snf /usr/share/zoneinfo/$TZ /etc/localtime && echo $TZ > /etc/timezone

🔄 更新应用

# 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

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