部署指南

本指南将帮助您在不同环境中部署雷驼智能引擎，包括 Docker、Kubernetes 和云平台部署。

部署前准备

1. 环境检查

确保您的部署环境满足以下要求：

操作系统：Linux (推荐 Ubuntu 20.04+), macOS, Windows
内存：最低 2GB，推荐 4GB+
存储：最低 10GB 可用空间
网络：稳定的互联网连接

2. 依赖服务

Docker：20.10 或更高版本
Docker Compose：2.0 或更高版本
PostgreSQL：16.0 或更高版本（通过 Docker 提供）+ pgvector

3. 配置文件准备

准备以下配置文件：

docker-compose.yml - Docker Compose 配置
k8s-deployment.yaml - Kubernetes 配置（如使用）

Docker 部署

使用 Docker Compose（推荐）

1. 准备配置文件

# 创建项目目录
mkdir dathor-deployment
cd dathor-deployment

# 创建 docker-compose.yml 文件
touch docker-compose.yml

2. 编辑 docker-compose.yml

services:
    # PostgreSQL 数据库服务；如使用自建数据库，请删除此服务
    postgres:
        image: pgvector/pgvector:pg16
        container_name: postgres
        ports:
            - "5432:5432"
        environment:
            - POSTGRES_USER=postgres      # Postgres 管理员用户名
            - POSTGRES_PASSWORD=dathor123456 # Postgres 管理员密码
            - POSTGRES_DB=dathor         # 初始化数据库名
        volumes:
            - postgres_data:/var/lib/postgresql/data
        healthcheck:
            test: ["CMD-SHELL", "pg_isready -U postgres"]
            interval: 5s
            timeout: 5s
            retries: 5
        networks:
            - dathor-network

    # 初始化数据库服务，如果使用自己的数据库服务，请删除此服务
    db-init:
        image: postgres:16
        depends_on:
            postgres:
                condition: service_healthy
        environment:
            - POSTGRES_USER=postgres      # 与 postgres 服务一致的用户名
            - POSTGRES_PASSWORD=dathor123456 # 与 postgres 服务一致的密码
            - POSTGRES_DB=dathor        # 连接的数据库名（将启用 pgvector 扩展）
        command: >
            bash -c "
            PGPASSWORD=$$POSTGRES_PASSWORD psql -h postgres -U $$POSTGRES_USER -d postgres -c 'CREATE DATABASE \"$$POSTGRES_DB\";' || true;
            PGPASSWORD=$$POSTGRES_PASSWORD psql -h postgres -U $$POSTGRES_USER -d $$POSTGRES_DB -c 'CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;'
            "
        networks:
            - dathor-network
        restart: "no"

    # 雷驼智能引擎服务
    app:
        image: qihangnet/dathor:v1.0.38 # 使用 v1.0.38 版本
        container_name: dathor
        ports:
            - "8000:8000"
        environment:
            - LANG=zh_CN.UTF-8      # 容器默认语言与编码
            - LANGUAGE=zh_CN:zh     # 语言优先顺序
            - DB_HOST=postgres      # 数据库主机（Compose 服务名）
            - DB_PORT=5432          # 数据库端口
            - DB_USER=postgres      # 数据库用户名
            - DB_PASSWORD=dathor123456 # 数据库密码
            - DB_NAME=dathor      # 数据库名称
        depends_on:
            postgres:
                condition: service_healthy
            db-init:
                condition: service_completed_successfully
        networks:
            - dathor-network
        restart: unless-stopped

volumes:
    postgres_data:

networks:
    dathor-network:
        driver: bridge

3. 启动服务

# 拉取最新镜像
docker-compose pull

# 启动所有服务
docker-compose up -d

# 查看服务状态
docker-compose ps

# 查看日志
docker-compose logs -f app

4. 验证部署

# 检查服务健康状态
curl http://localhost:8000/health

# 访问管理界面
open http://localhost:8000

手动 Docker 部署

1. 运行数据库容器

# 运行 PostgreSQL 数据库容器
docker run -d \
  --name postgres \
  -p 5432:5432 \
  -e POSTGRES_USER=postgres \
  -e POSTGRES_PASSWORD=dathor123456 \
  -e POSTGRES_DB=dathor \
  -v postgres_data:/var/lib/postgresql/data \
  pgvector/pgvector:pg16

# 等待数据库启动
sleep 10

# 初始化 pgvector 扩展
docker exec postgres psql -U postgres -d dathor -c "CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;"

2. 运行应用容器

# 运行雷驼智能引擎容器
docker run -d \
  --name dathor \
  -p 8000:8000 \
  --link postgres:postgres \
  -e LANG=zh_CN.UTF-8 \
  -e LANGUAGE=zh_CN:zh \
  -e DB_HOST=postgres \
  -e DB_PORT=5432 \
  -e DB_USER=postgres \
  -e DB_PASSWORD=dathor123456 \
  -e DB_NAME=dathor \
  qihangnet/dathor:v1.0.38

# 查看容器状态
docker ps | grep dathor

# 查看容器日志
docker logs -f dathor

Kubernetes 部署

1. 准备配置文件

# 创建项目目录
mkdir dathor-k8s
cd dathor-k8s

# 创建配置文件
touch k8s-deployment.yaml

2. 创建 ConfigMap

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: dathor-config
data:
  LANG: "zh_CN.UTF-8"
  LANGUAGE: "zh_CN:zh"
  DB_HOST: "postgres-service"
  DB_PORT: "5432"
  DB_USER: "postgres"
  DB_NAME: "dathor"

3. 创建 Secret

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: dathor-secrets
type: Opaque
data:
  DB_PASSWORD: ZGF0aG9yMTIzNDU2  # base64 编码的 dathor123456

4. 创建 Deployment

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: dathor
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: dathor
  template:
    metadata:
      labels:
        app: dathor
    spec:
      containers:
      - name: dathor
        image: qihangnet/dathor:v1.0.38
        ports:
        - containerPort: 8000
        envFrom:
        - configMapRef:
            name: dathor-config
        - secretRef:
            name: dathor-secrets
        resources:
          requests:
            memory: "512Mi"
            cpu: "250m"
          limits:
            memory: "1Gi"
            cpu: "500m"
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 8000
          initialDelaySeconds: 30
          periodSeconds: 10
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 8000
          initialDelaySeconds: 5
          periodSeconds: 5

5. 创建 Service

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: dathor-service
spec:
  selector:
    app: dathor
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 8000
  type: LoadBalancer

6. 部署到 Kubernetes

# 应用配置
kubectl apply -f k8s-deployment.yaml

# 查看部署状态
kubectl get deployments
kubectl get pods
kubectl get services

# 查看日志
kubectl logs -f deployment/dathor

云平台部署

AWS ECS 部署

1. 创建 ECS 集群

# 创建集群
aws ecs create-cluster --cluster-name dathor-cluster

# 创建任务定义
aws ecs register-task-definition --cli-input-json file://task-definition.json

2. 配置任务定义

{
  "family": "dathor",
  "networkMode": "awsvpc",
  "requiresCompatibilities": ["FARGATE"],
  "cpu": "512",
  "memory": "1024",
  "executionRoleArn": "arn:aws:iam::account:role/ecsTaskExecutionRole",
  "containerDefinitions": [
    {
      "name": "dathor",
      "image": "your-account.dkr.ecr.region.amazonaws.com/dathor:latest",
      "portMappings": [
        {
          "containerPort": 8000,
          "protocol": "tcp"
        }
      ],
      "environment": [
        {
          "name": "DB_HOST",
          "value": "your-rds-endpoint"
        },
        {
          "name": "APP_PORT",
          "value": "8000"
        }
      ],
      "secrets": [
        {
          "name": "DB_PASSWORD",
          "valueFrom": "arn:aws:secretsmanager:region:account:secret:db-password"
        }
      ],
      "logConfiguration": {
        "logDriver": "awslogs",
        "options": {
          "awslogs-group": "/ecs/dathor",
          "awslogs-region": "us-east-1",
          "awslogs-stream-prefix": "ecs"
        }
      }
    }
  ]
}

3. 创建服务

# 创建服务
aws ecs create-service \
  --cluster dathor-cluster \
  --service-name dathor-service \
  --task-definition dathor:1 \
  --desired-count 2 \
  --launch-type FARGATE \
  --network-configuration "awsvpcConfiguration={subnets=[subnet-12345],securityGroups=[sg-12345],assignPublicIp=ENABLED}"

Google Cloud Run 部署

1. 构建并推送镜像

# 构建镜像
docker build -t gcr.io/your-project/dathor:latest .

# 推送镜像
docker push gcr.io/your-project/dathor:latest

2. 部署到 Cloud Run

# 部署服务
gcloud run deploy dathor \
  --image gcr.io/your-project/dathor:latest \
  --platform managed \
  --region us-central1 \
  --allow-unauthenticated \
  --set-env-vars="DB_HOST=your-cloud-sql-ip,APP_PORT=8000" \
  --set-secrets="DB_PASSWORD=db-password:latest"

Azure Container Instances 部署

1. 创建资源组

# 创建资源组
az group create --name dathor-rg --location eastus

2. 部署容器实例

# 部署容器实例
az container create \
  --resource-group dathor-rg \
  --name dathor \
  --image dathor:latest \
  --dns-name-label dathor-app \
  --ports 8000 \
  --environment-variables \
    DB_HOST=your-sql-server.database.windows.net \
    APP_PORT=8000 \
  --secure-environment-variables \
    DB_PASSWORD=your-password

生产环境优化

1. 性能优化

资源配置

# Kubernetes 资源配置示例
resources:
  requests:
    memory: "1Gi"
    cpu: "500m"
  limits:
    memory: "2Gi"
    cpu: "1000m"

缓存配置

# 生产环境缓存配置
CACHE_MODE=redis
REDIS_HOST=redis-cluster
REDIS_PORT=6379
MEMORY_CACHE_MAX_SIZE=100000
MEMORY_CACHE_TTL=600

2. 安全配置

HTTPS 配置

# 安全配置
COOKIE_SECURE=true
COOKIE_SAME_SITE=Strict
SESSION_TIMEOUT=3600

网络安全

# Kubernetes NetworkPolicy 示例
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: NetworkPolicy
metadata:
  name: dathor-network-policy
spec:
  podSelector:
    matchLabels:
      app: dathor
  policyTypes:
  - Ingress
  - Egress
  ingress:
  - from:
    - namespaceSelector:
        matchLabels:
          name: ingress-nginx
    ports:
    - protocol: TCP
      port: 8000

3. 监控配置

健康检查

# Kubernetes 健康检查配置
livenessProbe:
  httpGet:
    path: /health
    port: 8000
  initialDelaySeconds: 30
  periodSeconds: 10
  timeoutSeconds: 5
  failureThreshold: 3

readinessProbe:
  httpGet:
    path: /ready
    port: 8000
  initialDelaySeconds: 5
  periodSeconds: 5
  timeoutSeconds: 3
  failureThreshold: 3

日志配置

# 日志配置
LOG_LEVEL=info
METRICS_ENABLED=true
TRACING_ENABLED=true

备份与恢复

1. 数据库备份

# PostgreSQL 备份
pg_dump -h localhost -U postgres -d dathor > dathor_backup.sql

# 恢复数据库
psql -h localhost -U postgres -d dathor < dathor_backup.sql

2. 配置文件备份

# 备份配置文件
tar -czf dathor-config-backup.tar.gz .env config.toml docker-compose.yml

故障排除

1. 常见问题

服务无法启动

# 检查日志
docker logs dathor
kubectl logs deployment/dathor

# 检查配置
docker exec dathor env | grep DB_

数据库连接失败

# 测试数据库连接
docker exec dathor psql -h $DB_HOST -U $DB_USER -d $DB_NAME -c "SELECT 1;"

内存不足

# 检查内存使用
docker stats dathor
kubectl top pods

2. 性能调优

数据库优化

-- 创建索引
CREATE INDEX idx_requests_created_at ON requests(created_at);
CREATE INDEX idx_users_email ON users(email);

-- 分析查询性能
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM requests WHERE created_at > NOW() - INTERVAL '1 day';

缓存优化

# 调整缓存配置
MEMORY_CACHE_MAX_SIZE=200000
MEMORY_CACHE_TTL=900
HYBRID_L1_TTL=120
HYBRID_L2_TTL=600

升级指南

1. 滚动升级

# Kubernetes 滚动升级
kubectl set image deployment/dathor dathor=dathor:v1.0.38
kubectl rollout status deployment/dathor

2. 蓝绿部署

# 创建新版本服务
kubectl apply -f dathor-v2-deployment.yaml

# 切换流量
kubectl patch service dathor-service -p '{"spec":{"selector":{"version":"v2"}}}'

下一步

配置说明 - 详细配置选项
API 文档 - 完整的 API 接口文档
快速开始 - 开始使用雷驼智能引擎

部署前准备​

1. 环境检查​

2. 依赖服务​

3. 配置文件准备​

Docker 部署​

使用 Docker Compose（推荐）​

1. 准备配置文件​

2. 编辑 docker-compose.yml​

3. 启动服务​

4. 验证部署​

手动 Docker 部署​

1. 运行数据库容器​

2. 运行应用容器​

Kubernetes 部署​

1. 准备配置文件​

2. 创建 ConfigMap​

3. 创建 Secret​

4. 创建 Deployment​

5. 创建 Service​

6. 部署到 Kubernetes​

云平台部署​

AWS ECS 部署​

1. 创建 ECS 集群​

2. 配置任务定义​

3. 创建服务​

Google Cloud Run 部署​

1. 构建并推送镜像​

2. 部署到 Cloud Run​

Azure Container Instances 部署​

1. 创建资源组​

2. 部署容器实例​

生产环境优化​

1. 性能优化​

资源配置​

缓存配置​

2. 安全配置​

HTTPS 配置​

网络安全​

3. 监控配置​

健康检查​

日志配置​

备份与恢复​

1. 数据库备份​

2. 配置文件备份​

故障排除​

1. 常见问题​

服务无法启动​

数据库连接失败​

内存不足​

2. 性能调优​

数据库优化​

缓存优化​

升级指南​

1. 滚动升级​

2. 蓝绿部署​

下一步​

部署前准备

1. 环境检查

2. 依赖服务

3. 配置文件准备

Docker 部署

使用 Docker Compose（推荐）

1. 准备配置文件

2. 编辑 docker-compose.yml

3. 启动服务

4. 验证部署

手动 Docker 部署

1. 运行数据库容器

2. 运行应用容器

Kubernetes 部署

1. 准备配置文件

2. 创建 ConfigMap

3. 创建 Secret

4. 创建 Deployment

5. 创建 Service

6. 部署到 Kubernetes

云平台部署

AWS ECS 部署

1. 创建 ECS 集群

2. 配置任务定义

3. 创建服务

Google Cloud Run 部署

1. 构建并推送镜像

2. 部署到 Cloud Run

Azure Container Instances 部署

1. 创建资源组

2. 部署容器实例

生产环境优化

1. 性能优化

资源配置

缓存配置

2. 安全配置

HTTPS 配置

网络安全

3. 监控配置

健康检查

日志配置

备份与恢复

1. 数据库备份

2. 配置文件备份

故障排除

1. 常见问题

服务无法启动

数据库连接失败

内存不足

2. 性能调优

数据库优化

缓存优化

升级指南

1. 滚动升级

2. 蓝绿部署

下一步