部署beego项目到远程服务器

1、编译环境 Ubuntu17.10 x64

2、服务器环境 centOS 6.0 x64

通过bee pack 命令对项目进行打包 ，具体参考 beego主页

参考 我的文章： ubuntu ssh 连接远程服务器 ，描述的非常清晰

ssh连接服务器 进入到拷贝的目录：

解压到当前目录 ： tar -xvf beego_project.tar.gz

运行nohup ./beego_project

关闭终端。

在本机浏览器中输入 IP地址+端口号 或者 服务器网址。就可以看到你的项目了。

这是本人的一个 练手项目 。

登录的用户名和密码 都是admin。

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请大家指正。

由 干货集中营 提供的 API

容器部署即使用 docker 化部署 golang 应用程序，这是在云服务时代最流行的部署方式，也是最推荐的部署方式。

跨平台交叉编译是 golang 的特点之一，可以非常方便地编译出我们需要的目标服务器平台的版本，而且是静态编译，非常容易地解决了运行依赖问题。

使用以下指令可以静态编译 Linux 平台 amd64 架构的可执行文件：

生成的 main 便是我们静态编译的，可部署于 Linux amd64 上的可执行文件。

我们需要将该可执行文件 main 编译生成 docker 镜像，以便于分发及部署。 Golang 的运行环境推荐使用 alpine 基础系统镜像，编译出的容器镜像约为 20MB 左右。

一个参考的 Dockerfile 文件如下：

其中，我们的基础镜像使用了 loads/alpine:3.8 ，中国国内的用户推荐使用该基础镜像，基础镜像的 Dockerfile 地址： https://github.com/johngcn/dockerfiles ，仓库地址： https://hub.docker.com/u/loads

随后使用 " docker build -t main . " 指令编译生成名为 main 的 docker 镜像。

需要注意的是，在某些项目的架构设计中， 静态文件 和 配置文件 可能不会随着镜像进行编译发布，而是分开进行管理和发布。

例如，使用 MVVM 模式的项目中(例如使用 vue 框架)，往往是前后端非常独立的，因此在镜像中往往并不会包含 public 目录。而使用了 配置管理中心 (例如使用 consul / etcd / zookeeper )的项目中，也往往并不需要 config 目录。

因此对于以上示例的 Dockerfile 的使用，仅作参考，根据实际情况请进行必要的调整。

使用以下指令可直接运行刚才编译成的镜像：

容器的分发可以使用 docker 官方的平台： https://hub.docker.com/ ，国内也可以考虑使用阿里云： https://www.aliyun.com/product/acr 。

在企业级生产环境中， docker 容器往往需要结合 kubernetes 或者 docker swarm 容器编排工具一起使用。

容器编排涉及到的内容比较多，感兴趣的同学可以参考以下资料：

部署简单。Go 编译生成的是一个静态可执行文件，除了 glibc 外没有其他外部依赖。这让部署变得异常方便：目标机器上只需要一个基础的系统和必要的管理、监控工具，完全不需要操心应用所需的各种包、库的依赖关系，大大减轻了维护的负担。这和 Python 有着巨大的区别。由于历史的原因，Python 的部署工具生态相当混乱【比如 setuptools, distutils, pip, buildout 的不同适用场合以及兼容性问题】。官方 PyPI 源又经常出问题，需要搭建私有镜像，而维护这个镜像又要花费不少时间和精力。

并发性好。Goroutine 和 channel 使得编写高并发的服务端软件变得相当容易，很多情况下完全不需要考虑锁机制以及由此带来的各种问题。单个 Go 应用也能有效的利用多个 CPU 核，并行执行的性能好。这和 Python 也是天壤之比。多线程和多进程的服务端程序编写起来并不简单，而且由于全局锁 GIL 的原因，多线程的 Python 程序并不能有效利用多核，只能用多进程的方式部署；如果用标准库里的 multiprocessing 包又会对监控和管理造成不少的挑战【我们用的 supervisor 管理进程，对 fork 支持不好】。部署 Python 应用的时候通常是每个 CPU 核部署一个应用，这会造成不少资源的浪费，比如假设某个 Python 应用启动后需要占用 100MB 内存，而服务器有 32 个 CPU 核，那么留一个核给系统、运行 31 个应用副本就要浪费 3GB 的内存资源。

良好的语言设计。从学术的角度讲 Go 语言其实非常平庸，不支持许多高级的语言特性；但从工程的角度讲，Go 的设计是非常优秀的：规范足够简单灵活，有其他语言基础的程序员都能迅速上手。更重要的是 Go 自带完善的工具链，大大提高了团队协作的一致性。比如 gofmt 自动排版 Go 代码，很大程度上杜绝了不同人写的代码排版风格不一致的问题。把编辑器配置成在编辑存档的时候自动运行 gofmt，这样在编写代码的时候可以随意摆放位置，存档的时候自动变成正确排版的代码。此外还有 gofix, govet 等非常有用的工具。

执行性能好。虽然不如 C 和 Java，但通常比原生 Python 应用还是高一个数量级的，适合编写一些瓶颈业务。内存占用也非常省。

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