后端服务

后端用python实现，采用flask web框架。

可从github上获取flasky源码，在此基础上进行业务逻辑的实现。

程序结构如下：

├── app # 业务逻辑实现代码
│ ├── common # 公共函数实现,这里主要是数据库相关的增删改查接口实现，以及算法模型的推断功能实现
│ ├── init.py
│ ├── main # 视图函数实现，即供前端调用的API实现
│ └── pycache
├── config.py # 工程配置文件
├── log.txt # 日志文件
├── manage.py # 工程启动入口文件
└── start.sh # 启动脚本

启动服务

Gunicorn是一个unix上被广泛使用的高性能的Python WSGI UNIX HTTP Server，这里通过gunicorn部署我们的后端服务。
启动脚本start.sh如下：

gunicorn -w 4 -t 200 -b 0.0.0.0:8900 manage:app

执行脚本即可。

docker容器封装服务

该项目后端业务功能执行涉及算法模型的推断，算法模型依赖环境较复杂，为了后续方便部署，将服务封装成一个docker镜像，启动docker容器即可启动服务。

1.构建镜像

通过Dockerfile构建镜像。

# Dockerfile
FROM {dockerhub仓库名}/caffe_python2.7and3.5_flask:v1.0
WORKDIR /vblt_server
ENV PYTHONPATH=/workspace/caffe/python
CMD ["nohup", "./start.sh"]

docker build -t vblt_server:v1.0 .

2.创建容器并启动服务

docker run --net=host --restart=always --privileged -v /root/vblt_server:/vblt_server --name=vblt_server2 vblt_server:v1.0

mysql服务

同样可以采用docker方式部署mysql服务。
该项目涉及两个服务，后台业务及mysql，为了简化部署并便于维护的，可以通过docker-compose进行docker容器的部署和管理。在此不展开，后续有时间再写。