Iceneon/Json-Python-Server

Fork 0

iceneon dd1087ad23 Jsonbackend

2026-01-29 18:18:32 +08:00

4.8 KiB

Raw Blame History

FastAPI 应用生产部署说明

快速开始

1. 环境要求

Python 3.10+
Linux / macOS / Windows
20GB 磁盘空间（用于字体和数据）

2. 一键安装和启动

# 首次运行，会自动创建虚拟环境和安装依赖
bash run.sh

3. Docker 部署

# 构建 Docker 镜像
docker build -t lazy-fjh:latest .

# 运行容器
docker run -d \
  -p 60201:60201 \
  -v $(pwd)/uploads:/opt/lazy_fjh/uploads \
  -v $(pwd)/logs:/opt/lazy_fjh/logs \
  -e MY_API_KEY=sk-your-key \
  lazy-fjh:latest

4. Systemd 部署 (Linux)

# 复制应用到系统目录
sudo cp -r /path/to/lazy_fjh /opt/

# 更新权限
sudo chown -R www-data:www-data /opt/lazy_fjh

# 安装 systemd 服务
sudo cp /opt/lazy_fjh/deploy/systemd/lazy-fjh.service /etc/systemd/system/

# 启用并启动服务
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable lazy-fjh
sudo systemctl start lazy-fjh

# 检查状态
sudo systemctl status lazy-fjh

5. Gunicorn 部署

# 激活虚拟环境
source .venv/bin/activate

# 使用 gunicorn 启动
gunicorn -c deploy/gunicorn_config.py main:app

字体配置

Linux 用户

首先安装系统字体：

bash deploy/install_fonts.sh

或手动安装：

# Ubuntu/Debian
sudo apt-get install -y fonts-wqy-microhei fonts-noto-cjk-extra

# CentOS/RHEL
sudo yum install -y wqy-microhei

# Arch Linux
sudo pacman -S --noconfirm wqy-microhei ttf-noto-sans-cjk

macOS 用户

brew install --cask font-noto-sans-cjk

Windows 用户

从 https://www.noto-fonts.cn 下载 Noto Sans CJK 并安装

环境变量配置

复制 .env.example 为 .env 并填入实际值：

cp .env.example .env

编辑 .env 文件：

# 环境
ENV=production
DEBUG=False

# 服务器
HOST=0.0.0.0
PORT=60201

# API 密钥 (阿里云千问)
MY_API_KEY=sk-your-api-key-here
MY_API_BASE=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
MY_MODEL=qwen-turbo

文件存储

上传目录

默认: ./uploads/
配置: 设置 UPLOAD_DIR 环境变量

日志目录

默认: ./logs/
配置: 设置 LOG_DIR 环境变量

API 文档

启动应用后访问：

Swagger UI: http://localhost:60201/docs
ReDoc: http://localhost:60201/redoc
OpenAPI: http://localhost:60201/openapi.json

常见问题

1. 字体显示为方块

原因: 系统未安装中文字体

解决:

bash deploy/install_fonts.sh

2. 内存占用过高

原因: 处理大型数据集时内存使用增多

解决:

调整 MAX_MEMORY_MB 环境变量
分批处理数据
增加服务器内存

3. 上传文件超时

原因: 文件过大或网络问题

解决:

检查 MAX_UPLOAD_SIZE 限制
增加 ANALYSIS_TIMEOUT 值
分割大文件

4. 无法访问 API

原因: 防火墙或端口被占用

解决:

# 检查端口占用
sudo lsof -i :60201

# 更改 PORT 环境变量
export PORT=8080
bash run.sh

监控和维护

查看日志

# 实时日志
tail -f logs/app.log

# 访问日志 (Gunicorn)
tail -f logs/access.log

系统资源监控

# 使用 top/htop 监控
htop

# 或在 Python 中
python -c "from modules.linux_adapter import LinuxAdapter; print(LinuxAdapter.get_process_info())"

定期清理

# 清理临时文件（超过 7 天）
find ./temp -type f -mtime +7 -delete

# 清理旧上传文件（超过 30 天）
find ./uploads -type f -mtime +30 -delete

性能优化

1. 启用 Gzip 压缩

已默认启用，减少响应体积

2. 异步处理

使用异步 I/O，支持更多并发连接

3. 内存管理

自动监控和清理内存

4. 并发配置 (Gunicorn)

workers = cpu_count * 2 + 1
worker_connections = 1000

备份和恢复

备份上传的文件

tar -czf backup-uploads-$(date +%Y%m%d).tar.gz uploads/

备份数据库 (如果使用)

# PostgreSQL
pg_dump -U user db_name > backup.sql

更新应用

# 拉取最新代码
git pull origin main

# 重新安装依赖（如有更新）
/home/syy/.local/bin/uv pip install --upgrade -r requirements.txt

# 重启服务
systemctl restart lazy-fjh

安全建议

API 密钥: 不要在代码中硬编码，使用环境变量
HTTPS: 在生产环境使用 HTTPS，配置 SSL 证书
CORS: 根据需要限制 CORS 源
速率限制: 考虑添加 API 速率限制
认证: 为敏感端点添加身份验证

支持和反馈

如有问题或建议，请提交 issue 或联系技术支持。

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