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PHP 应用容器化以及部署方法

来源:互联网 收集:自由互联 发布时间:2021-06-04
PHP 是世界上最好的语言。 经典的 LNMP(linux + nginx + php + mysql)环境有很多现成的部署脚本,但是在 Docker 盛行的今天,依然有很多同学在如何部署上有一些列问题,所以这篇简单介绍一

PHP 是世界上最好的语言。

经典的 LNMP(linux + nginx + php + mysql)环境有很多现成的部署脚本,但是在 Docker 盛行的今天,依然有很多同学在如何部署上有一些列问题,所以这篇简单介绍一下如何使用 Docker 以及 docker-compose 在服务器上部署 php 应用。

首先我们回顾一下过去的 nginx 里 php 配置:

location ~ \.php$ {
 try_files  $uri =404;
 include   fastcgi_params;
 fastcgi_pass 127.0.0.1:9000;
 fastcgi_index index.php;
 fastcgi_split_path_info ^(.+\.php)(/.+)$;
 fastcgi_param PATH_INFO $fastcgi_path_info;
 fastcgi_param SCRIPT_FILENAME $document_root$fastcgi_script_name;
}

所有 php 文件使用 php 引擎来解析,php 运行在本地的 9000 端口(可以通过 ip/unix domain sockets 访问),既然可以是本地,当然也可以通过 远程服务 来解析了。

故而我们的 nginx 服务如下配置:

server {
 listen  80;
 charset utf-8;
 # access_log /var/log/nginx/nginx.access.log main;
 # error_log /var/log/nginx/error.log;

 root /var/www/html;
 index index.php index.html;

 add_header X-Cache $upstream_cache_status;

 location ~ \.php$ {
  try_files  $uri =404;
  include   fastcgi_params;
  fastcgi_pass php-fpm:9000;
  fastcgi_index index.php;
  fastcgi_split_path_info ^(.+\.php)(/.+)$;
  fastcgi_param PATH_INFO $fastcgi_path_info;
  fastcgi_param SCRIPT_FILENAME $document_root$fastcgi_script_name;
 }
}

于此同时,有个比较棘手的问题是,php 代码在nginx 和 php 引擎都需要存在,不然解析不了,但这都不是事啊,docker 的 volume 天然支持!

直接看下面的 docker-compose.yml 配置:

version: '2'
services:
 nginx:
  image: nginx:stable-alpine
  ports:
   - 80:80
  volumes:
   - ./conf/nginx/conf.d:/etc/nginx/conf.d
  volumes_from:
   - php-fpm
  restart: always

 php-fpm:
  image: php:7.1-fpm-alpine
  volumes:
   - ./code:/var/www/html
  restart: always

注意点:

php-fpm 挂载了本地目录 code 到 /var/www/html
nginx conf 中使用了 service_name 来访问 php-fpm
nginx 通过 volumes_from 指令共享了 php-fpm 的 /var/www/html
在 code 目录下 index.php 里写一下:

<?php
echo phpinfo();

然后运行:

# bash
docker-compose up

打开浏览器可以看到熟悉的 phpinfo 了:

那么问题来了,有小伙伴要问了,依赖怎么办?好的,这就是我要继续说的。

在你的项目里放一个 Dockerfile:

FROM php:7.1-fpm-alpine
RUN docker-php-install pdo pdo-mysql
COPY src /var/www/html

构建的话可以选择阿里云镜像服务构建功能或者是 Docker 提供的自动构建,然后更新一下之前的 docker-compose.yml 即可:

version: '2'
services:
 nginx:
  image: nginx:stable-alpine
  ports:
   - 8000:80
  volumes:
   - ./conf/nginx/conf.d:/etc/nginx/conf.d
  volumes_from:
   - php-fpm
  restart: always

 php-fpm:
  image: {YOUR_PHP_IMAGE_NAME}:{TAG}
  restart: always

本示例代码:

ImplementsIO/docker-labs

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