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docker+daocloud实现前端项目自动构建部署
站长资源 2024/11/23 佚名
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项目的自动化部署在大公司或独角兽中用得比较多，相比来进行手动部署项目来说会更加高效。那么本文结合之前学习的docker知识点以及nginx来简单实现VueJs项目的自动部署，当然针对其他项目也类似。

运行环境

首先需要在服务器上进行docker、nginx、node等的安装。便于进行后续的操作。

通过docker拉取nginx镜像，命令docker pull nginx

通过vue-cli初始化一个项目

可以通过vue init webpack 项目名称初始化一个项目，这里假设项目名称是docker-vue，然后在该项目的根目录新建一个Dockerfile文件，大致内容如下:

FROM nginx:latest
#把当前打包工程的html复制到虚拟地址
COPY dist/ /usr/share/nginx/html/
#使用自定义nginx.conf配置端口和监听
RUN rm /etc/nginx/conf.d/default.conf
ADD default.conf /etc/nginx/conf.d/

RUN /bin/bash -c 'echo init ok!!!'

并新建一个default.conf文件，内容如下：

server {
# 项目中定义的端口号
listen    8080;
server_name localhost;

#charset koi8-r;
#access_log /var/log/nginx/log/host.access.log main;

location / {
  root  /usr/share/nginx/html;
  index index.html index.htm;
}

#error_page 404       /404.html;

# redirect server error pages to the static page /50x.html
#
error_page  500 502 503 504 /50x.html;
location = /50x.html {
  root  html;
}
}

docker+daocloud实现前端项目自动构建部署

自此，基本工作已完成，接下来就是对于daocloud.io的基本配置操作了

daocloud.io基本配置操作

若无账号，可以先进行注册daocloud.io。

接下来的操作分为：

  • 创建项目
  • 集群管理
  • 创建镜像仓库

创建项目

docker+daocloud实现前端项目自动构建部署

这里需要添加项目名称，设置代码源(可以是github、gitlab)等，然后选择你所需要构建的项目，我这里选择了我自己的github仓库docker-vue，然后点击开始创建就行。

docker+daocloud实现前端项目自动构建部署

集群管理

集群管理的主要目的是为了链接远程服务器，并通过命令进行daocloud.io镜像的创建。

docker+daocloud实现前端项目自动构建部署

选择新建主机

docker+daocloud实现前端项目自动构建部署

由于我自己是购买了阿里云服务器了，系统是ubuntu的，所以就选择了这样的配置，然后在服务器上运行：

curl -sSL https://get.daocloud.io/daomonit/install.sh | sh -s e2fa03ebead51076411388c26dff2257dae89768

来构建一个docker镜像，如：

docker+daocloud实现前端项目自动构建部署

主机创建成功，如下图所示：

docker+daocloud实现前端项目自动构建部署

创建镜像仓库

进入【镜像仓库】选择刚才手动构建出来的镜像，并部署最新版本到自由主机或者云端测试环境

docker+daocloud实现前端项目自动构建部署

docker+daocloud实现前端项目自动构建部署

然后在进行下面的应用设置：

docker+daocloud实现前端项目自动构建部署

docker+daocloud实现前端项目自动构建部署

部署完成后，可通过服务器ip+刚才设置的容器端口号进行访问了。

docker+daocloud实现前端项目自动构建部署

这样我们就完成了大部分的操作了，可以通过查看下docker的容器，就可以看到我们刚才创建镜像仓库成功后，就自动创建了一个容器了：

docker+daocloud实现前端项目自动构建部署

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

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据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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