基于Docker容器的快速开发网页服务器①

谢兆贤,曹香美,王 超

(曲阜师范大学 网络空间安全学院,曲阜 273100)

B/S 模式是浏览器/服务器模式,用户界面完全在浏览器中运行.大多数通过浏览器和各种网络办公系统访问的网站都是采用B/S 模式开发的.B/S 模式是“瘦客户端”,核心功能都集中处理在服务器端,所以需要较低的硬件配置.但是几乎所有客户端的处理逻辑都运行在服务器端,给服务器造成很大的压力[1].

随着云计算的快速发展,人们开始使用容器在云与云之间快速构建软件的环境.由于容器具备可移植性的特性,所以容器的使用量有逐年上升的趋势.早在2015年的时候,仅有13%的使用者,2018年增加29%的使用者.从文献[2]对997 名IT 专业人士的调查,有将近49% 的受访者反馈曾经使用过Docker 容器.以Docker容器的市场价值来看,2017年的时候仅为7.6亿美元[3],目前也已经增加到27 亿美元.以此显示,容器在云计算领域的重要性,逐年增加当中.

Docker 是直接建立在操作系统上的虚拟化技术,它可以直接使用本地的操作系统.然而,Docker 容器不只提供轻量化的虚拟环境,与其它的虚拟化工具相比更具优越性.所以,在容器的形式打包和部署应用程序渐渐成为新趋势的情况下,Docker 容器已经可以在云基础架构中得到广泛的部署,例如:Amazon EC2 Container Service,Google Container Engine,Rackspace和Docker Data Center[4].

根据云计算平台的架构,图1 实现HTML 的应用,使用容器技术部署的Web 服务器,分成3 层结构.第1 层是基础设施即是服务(Infrastructure-as-a-Service,IaaS),是云计算的最底层,主要用来提供基础资源,IaaS 中间件的解决方案主要由Amazon,VMWare 和IBM[5]等大公司提供.第2 层是平台即是服务(PaaS).显示一台物理机中,可以安装多台不同操作系统的虚拟机,于每个虚拟机内安装Docker 容器引擎.在Docker 容器中下载特定容器镜像,使用容器构建网页服务器以及进行数据库的管理.第3 层为软件即是服务(Software-as-a-Service,SaaS).这是与客户连接的一层,大多数通过网页浏览器进行接入.在云计算平台上使用容器部署网页应用程序,使用HTML 等技术开发网页应用程序,最后交付给客户最直接的网页浏览网址或者手机软件APP.

图1 容器于网页应用的云计算平台

所以,文献[6] 初步提出在Docker 环境下,Java Web 快速搭建平台的设计理念,为开发网页服务器提供一个新的思路.然而,在网页服务器的开发过程,经常遇见产品的开发环境和客户的使用环境不尽相同.所以,每次面对一个新硬件环境的时候,就需要重新安装一次.这样,容易发生人为操作的错误,导致产品的开发、测试、维护成本增加的问题;此外,还会造成重复加载,造成整体开发速度缓慢的问题.为了有效地避免发生以上的问题,Docker 容器做为一个轻量级的应用容器引擎,不只可以解决环境不兼容的问题,还可以保持操作环境的一致性,减少重复安装环境的行为,提升开发效率.即便目前使用Docker 容器技术应用在网页服务器的研究很多,例如:Docker 容器应用于Web边缘设备服务的部署[7]、Web 应用自动缩放的功能[8]和网页服务器的负载均衡[9]等.但是,尚未有对于Docker容器于网页服务器开发模式的研究.所以,本文将以Docker 容器为基础,分别结合Nginx 技术和Flask 技术,建立有效开发网页服务器的模式.

总之,本文针对传统B/S 模式部署的网页服务器进行研究,主要的贡献有以下3 点.(1)提出DoNginx和DoFlask 两种新的部署网页服务器模式,以Docker容器为基础,应用于云平台开发网页服务器的方案.(2)分析这两种模式与传统的模式的区别,测试CPU占用率、产品交付完整性和数据吞吐量3 种性能.得出以Docker 容器开发的网页服务器,更具高效性和完整性.(3)实现网页开发的标准化和流程化,提升轻量级网页服务器的开发效率.

文章结构上,引言说明服务器的使用和背景,分析目前开发网页服务器存在的问题,介绍虚拟化技术,其余的说明如下.在第1 节,介绍网页服务器相关的研究工作.第2 节讲述B/S、DoNginx 和DoFlask 等3 种开发网页服务器的模式.第3 节,对这3 种模式的性能进行分析和比较.最后的结束语,总结本文以及未来的研究方向.

1 相关工作

1.1 国内外研究近况

文献[7]提出一种基于Web 服务部署的方法,为了解决Docker API 使用困难的问题,研究更加抽象的HTTP API,用于部署、更新、终止边缘设备上的容器.

从文献[8]可得,人们为了满足Web 高效率的需求,会购买大量服务器或是高阶服务器进行简单的工作,过度高效的硬件容易造成资源的浪费,低配置的硬件将无法满足高度流量的环境.所以,提出混合云无限缩放Web 应用的构思,设计一个基于Docker容器的混合云平台,实现Web 应用的自动扩展,进行容器部署和具备自动缩放特性的应用程序.

文献[10] 中提到,Nginx 是具备开源、轻量级、和高性能特性的服务器,由于它的高性能和易于扩展的优点,近年来受到开发人员的欢迎,并且应用广泛.通过Nginx 和HTTP 的处理流程,得以动态地调整服务器的权重,取得较佳的服务器性能.

文献[11]对Nginx 的体系模块、框架结构的内部架构和实现的原理进行研究.使用C++语言,对Nginx的源码进行封装和扩展.

文献[12]验证Docker 镜像在Python 语言环境下运行的可行性,将一台虚拟机上的Python 文件打包成镜像,上传到云平台.然后,在另一台虚拟机中拉取镜像,完成两台虚拟机之间软件的交付.这种做法,为本文使用的Flask 技术奠定基础,因为Flask 技术是基于Python 的Web 开发技术,可以快速建立可交付部署的网页平台.

文献[13]说明FTP 服务器上传和下载文件的功能,同时设计与实现FTP 的远程管理系统.最终,通过FTP 远程管理系统实现FTP 服务器,缩短传输数据和提交数据的时间.它不仅使普通客户和管理员不再记录复杂的FTP 命令,而且大大减少管理员的工作量,提高工作效率.

1.2 符号定义

本文中涉及到的符号与意义,见表1.

表1 符号表

2 系统架构和模式

首先介绍FTP 工具在物理机和虚拟机之间传输信息的流程,然后介绍Docker容器的框架.最后,分别提出3 种模式的设计与实现.

2.1 系统架构

2.1.1 FTP 传输原理

FTP 协议是一个在计算机网络上,能够对用户端和服务器之间进行文件传输的应用层协议.同时,FTP 服务器进程可以为多个用户端的进程提供服务.当FTP 用户端连接FTP 服务器,遵循FTP 的协议与服务器传送文件,完成上传下载文件任务[14].

通过FTP 工具与虚拟平台之间进行通信.在虚拟的环境中,将文件复制到Docker 容器下,实现Nginx与HTML 和Flask 与HTML 的交互通讯,使Nginx 和Flask 可以执行HTML、JavaScript 和CSS 文件.此时,在虚拟机中的Docker,便可以拉取Nginx 镜像与创建Flask 镜像,分别将Nginx 和Flask 下的镜像配置文件进行部署与执行.FTP 工具与Docker 的关系,如图2所示.

图2 FTP 传输文件关系

2.1.2 Docker 架构

图3 的Docker 网页服务器架构,显示Nginx 技术和Flask 技术的关系,组成说明如下:

图3 Docker 架构图

(1)Docker client:Docker 的用户端,是操作命令的终端.可以在主机直接执行Docker 命令,在用户端同时与多个Docker 的守护程序通信.

(2)Docker daemon:守护Docker 的进程,监听Docker API 的请求与管理Docker 的对象,例如:镜像、容器、网络、和卷.守护程序还可以与其它的守护程序通信,进行管理Docker 的服务.

(3)Docker image:Docker 的镜像,是一个只读文件,用来创建运行容器.一个镜像可以创建很多个容器,以Dockerfile 文件指令集创建Docker 镜像.镜像包含Ubuntu、Nginx、MySQL 和PHP 等官方镜像,也包括自创建镜像文件.

(4)Docker container:Docker 容器,负责应用程序的运行.容器独立运行一个或一组应用或服务,每个容器之间各自独立,容器的开启、停止、和删除,与其它容器无关.启动镜像后生成的容器,会自动生成容器ID 和名称,也可以自行命名容器的名称.

(5)Docker registry:Docker 的仓库,集中存放镜像文件的场所.仓库分为公开仓库(public)和私有仓库(private)两种形式,仓库内存放的每个镜像文件,都有不同的标签.在Docker Hub 官网上创建的Docker 账户,容许新创建的镜像到官网,实现镜像再利用.

2.2 系统模式

本节对DoNginx 模式和DoFlask 模式分别设计运行序列图,以及运行时间优化算法,与传统B/S 模式作对比,对网页服务器进行设计与实现.

2.2.1 传统B/S 模式

B/S 模式即浏览器(browser)和服务器(server)架构模式,是对C/S 模式的改进架构模式.用户端界面是通过浏览器来实现,极少事务逻辑在前端实现,主要事务逻辑在服务器端实现.这种模式将实现系统功能的主要工作集中到服务器上,具有无需安装用户端、易于在Web 上发布信息和易于扩展等优点[15].同时,简化了系统的开发、维护和使用.

图4 显示B/S 模式构建网页服务器的运行序列关系,包含用户端界面、控制机制、服务器和数据库.用户端界面即浏览器,负责显示结果,是用户操作系统的接口.控制机制即中间件,运行在浏览器和服务器之间,负责传递信息.服务器负责与数据库进行连接,提供数据服务,通过数据库返回结果.

图4 B/S 运行序列图

序列图显示开发过程,有以下3 个步骤.

首先,开发人员通过过程①创建命令,生成静态网页,在用户端界面显示.用户通过用户端界面通过过程②向服务器端发出请求,由控制机制接收,再通过过程③传送给服务器.

然后,服务器接收请求命令,通过过程④与数据库进行连接,对数据进行存取等操作.数据库使用过程⑤将结果反馈到控制机制,控制机制将通过过程⑥结果继续反馈给用户端界面.

最后,用户端界面将返回来的结果进行处理,可以将系统的逻辑功能更好地展示出来,再通过过程⑦显示界面.

通过式(1)计算编译运行代码文件的时间,式(2)计算构建网页并运行的全部时间.

B/S 模式构建网页服务器的时间函数BSOpTime(n,T),算法如算法1.

算法1.BSOpTime输入: n.输出:T.

Tbegin=cl ock();for i=1 to n Tfile+=Wi;Send Web to user;Treturn=clock();T=Treturn-Tbegin;return T;end

2.2.2 DoNginx 模式

Nginx 是一款高性能和轻量级的Web 服务器.它依据全新的服务器开发模型,采用事件驱动架构处理请求,不只可以隐藏自己的IP 地址,性能优异且占据内存小,整体运行效率远超过传统的Apache 和Tomcat[10].在虚拟平台,使用Docker 和Nginx 技术开发Web 服务器,称之DoNginx 模式.

图5 显示DoNginx 的运行序列关系,包含客户所在的物理机、虚拟平台、Docker Hub、Nginx 容器、FTP 工具和管理平台等6 个会话.开发人员需要先创建开发项目代码,FTP 工具负责将开发过程中的代码文件传到虚拟平台,管理平台负责执行代码文件.序列图显示的开发过程,依序有以下3 个步骤.

图5 DoNginx 运行序列图

首先,开发人员通过过程①启动虚拟平台,然后通过流程②向Docker Hub 请求拉取Nginx 镜像,使用⑧返回拉取结果,若拉取成功会返回成功结果,如果失败返回失败信息.接下来使用过程③启动镜像生成容器并命名,若启动成功执行过程⑦返回容器ID,若失败返回错误信息.

然后,使用IP 地址连接FTP 工具,进行过程④,FTP 工具对密钥进行检测.连接成功后,选择要执行的代码文件上传到虚拟机,记作VM.然后查看上传的结果,若上传成功,则在虚拟机中查看文件信息;若失败,则返回错误的信息.过程⑥会从虚拟机中复制开发人员上传的n个文件到Nginx 容器内部指定的文件,形成代码文件集F={F1,F2,…,Fn}.

最后,过程⑤使用管理平台设置虚拟开发环境,执行代码文件集F.打开网页浏览器访问Nginx 容器内部网页配置代码文件F,成功出现需要开发的网页.使用过程⑩返回给虚拟平台反馈信息,然后物理机中通过过程⑨访问构建的网页.

通过式(3)得到上传文件到虚拟机的时间以及将所有文件复制到Nginx 镜像的全部时间.同时,式(4)可以得出Nginx 镜像运行的时间与构建网页时间的和.加入拉取镜像的时间后,可以取得全部的计算时间,如式(5).

DoNginx 模式构建网页服务器的时间函数DoNginx-OpTime(n,T),算法如算法2.

算法2.DoNginxOpTime输入:n.输出:T.Tbegin = clock();Send file.html + file.css + file.js to VM;Tfile = Tupload;Send file.html + file.css + file.js to Docker.Nginx;for i = 1 to n Tfile += Fi;Trun = run Nginx.image + Web;Send Web to user;Treturn = clock();T1 = Treturn-Tbegin;if T1 == Tpull + Trun + Tfile;return T = T1;end

2.2.3 DoFlask 模式

此模式是结合Docker 和Flask 技术,开发网页服务器.目前采用Python 开发网页项目的主流框架,包括Django 和Flask.Django 框架是广泛而全面;Flask框架偏向轻量级、简洁和灵活,主要面向一些功能简单、需求简单和项目周期比较短的轻应用.

开发人员在Docker 内,创建Flask 镜像,如图6的DoFlask 运行序列图,呈现开发网页的序列流程关系.它包含服务器、用户端、Docker Hub、虚拟平台以及管理平台.在虚拟平台中,开发人员需要先创建开发项目代码,管理平台负责执行代码文件.两者不同的地方是,Nginx 需要虚拟平台从Docker Hub 拉取镜像,Flask 则需要服务器的虚拟平台自行创建镜像,然后上传到Docker Hub,再使用用户端虚拟平台拉取镜像.如图6 的服务器做为开发端服务器,负责创建镜像,用户端的虚拟平台负责测试结果.

图6 DoFlask 运行序列图

依照序列图显示,整体的开发过程,有以下4 个步骤.

首先,开发人员通过过程①创建镜像文件,创建Python 文件、requirements 文件和Dockerfile 文件.requirements 文件用于记录所有依赖包及其精确的版本号,以便新环境的部署.然后,导出打包项目,依赖不同环境的依赖包和环境包,以便后续迁移项目的使用.在通过Dockerfile 文件,便可以自动创建镜像或自行定义创建.然后,启动开发端服务器,在虚拟平台中通过②和⑦安装Python 环境和Flask 软件包.若是安装成功,则返回成功信息;若失败,则返回错误信息.

其次,使用过程⑧创建Web 包镜像,即把过程①创建的文件打包,使用如下命令.

$ sudo docker build ＜DockerfilePath＞ -t＜ImageName＞ [:TAG]

当使用⑭检查创建结果,若创建成功,则返回成功信息.使用过程③登录Docker Hub 账户,输入用户名密码,进行检测.通过过程⑨将镜像文件上传到Docker Hub 中的仓库,使用过程⑮返回上传结果,若上传成功,则在Docker Hub 仓库中可以找到此镜像.

第三,在用户端中使用过程④拉取上传到Docker Hub 仓库的镜像,并且使用过程⑩返回拉取结果.通过过程⑤,启动拉取成功的镜像;使用过程⑥,返回启动的容器ID.

最后,在管理平台中,通过过程⑪访问启动的Flask 容器,查看内部的Web 配置文件.使用IP 地址访问浏览器,从过程⑫返回访问结果.

式(6)得出上传镜像和拉取镜像的全部时间,从式(7)可以计算全部的时间.然而,式(8)是运行Flask镜像时间与构建网页时间的和.

DoFlask 模式构建网页服务器的时间函数DoFlask-OpTime(n,T),算法如算法3.

算法3.DoFlaskOpTime输入:n.输出:T.Tbegin = clock();Server:Build image in Docker.Flask;Tpush = send image to Docker Hub;User:Tpull = pull image in Docker Hub;Trun = run Flask.image + Flask.Web;Send Web to user;Treturn = clock();T1 = Treturn-Tbegin;if T1 == Tbuild + Trun + Tfile;return T = T1;end

2.3 数据库管理

图7 的数据库管理运行序列关系,包含虚拟平台、管理平台、Docker Hub 和Docker 容器.在虚拟平台的阶段,使用Docker 和phpmyadmin 技术管理数据库.开发人员需要先拉取镜像,FTP 工具负责将开发过程中的代码文件传到虚拟平台,管理平台则负责设置虚拟开发环境.总之,图7 的序列图显示开发过程,总结以下3 个步骤.

图7 数据库管理运行序列图

首先,开发人员通过过程①启动虚拟平台,然后通过流程②向Docker Hub 请求分别拉取MySQL、PHP、phpmyadmin 镜像.使用过程⑥返回拉取的结果,若是拉取成功则会返回成功结果;反之,则返回失败信息.接下来使用过程③run 命令启动3 种镜像,分别生成各自的容器并命名.若是启动成功,则执行过程⑤,返回容器ID;若失败,则返回错误信息.

然后,使用IP 地址访问phpmyadmin 浏览器网页.进行过程④,管理平台对输入的用户名密码进行检测.若是检测成功,则登录到数据库.使用网页版数据库管理工具对数据库进行操作,并使用过程⑦,返回结果;若失败,则返回错误信息.

最后,通过SQL 语句对数据库进行操作,使用过程⑧,反馈信息给虚拟平台,让物理机可以直接访问数据库网页.

式(9)计算拉取全部镜像的时间,式(10)计算启动全部镜像与构建网页时间的和.式(9)加式(10)加编译SQL 语句时间为总时间,如式(11).

连接静态网页服务器和数据库的时间函数DBMOp-Time(n,T),算法如算法4.

算法4.DBMOPTime输入:n.输出:T.Tbegin = clock();for i = 1 to n Tpull += Pi;

Trun += Pi;Trun = Trun + Tweb;Send Web to user;Treturn = clock();T1 = Treturn - Tbegin;if T1 == Tpull + Trun + Tsql return T = T1;end

3 实验结果与分析

本节通过搭建Windows 和虚拟机环境的实验场景,设计了测试CPU、完整性、吞吐量的实验.实验的配置环境的物理机操作系统为Windows 10,64-bit X86 系统.物理机的处理器为Intel(R)Core(TM)i5-8265U CPU 1.60 GHz,内存为8 192 MB RAM,硬盘为高速固态硬盘,512 GB.实验用的虚拟机操作系统为Ubuntu 16.04 LTS,包括1 个CPU 和20 GB 内存.内设的实验软件环境,如表2.

表2 实验软件及版本说明

3.1 实验结果

通过传统B/S、DoNginnx 和DoFlask 三种模式,对开发Web 应用程序的过程进行实验,以Google 的cadvisor 技术监控容器.检测的过程,针对CPU 的占用情况、产品交付的完整性和服务器的吞吐量,得到下面的结果.

3.1.1 CPU 测试

图8 显示CPU 测试的结果,观察各种方法在CPU的占用率.依序图8(a)为传统B/S 模式的CPU 占用率,DoNginx 模式CPU 占用率为图8(b),以及图8(c)的DoFlask 模式CPU 占用率.图上显示,传统方法的CPU 占用率逐渐上升后趋于平稳.其次,DoNginx 模式的CPU 虽然起伏不定,但是占用率为最低.最后,DoFlask 模式在实验初期消耗大量CPU,后期逐渐下降并趋于平稳.这几个实验横轴均为4T,每个T为30 s.依照式(12)得出图8 的平均值,依序分别为56%,24%,和43%.由此可知,DoNginx 模式占用的CPU 最低,而B/S 模式的占用率最高,消耗的资源最多.

图8 各种方法的CPU 占用率

3.1.2 吞吐量测试

图9 为吞吐量的测试分析图,显示各种方法的数据吞吐量.依图9(a)-图9(c)的顺序显示,传统B/S 模式、DoNginx 模式和DoFlask 模式的吞吐量.由此可知,传统方法的吞吐量在2.5 Mb/s 与7.5 Mb/s 之间,其次,DoNginx 模式的吞吐量在中间部分逐渐上升后又稍微下降并趋于平稳.然而,DoFlask 模式的吞吐量起伏不定,却始终高于5 Mb/s.依照式(12)可以得出平均值,依序为4.8 Mb/s、3.8 Mb/s 和4.2 Mb/s.故此,结论是B/S 模式数据吞吐量最大,传输数据效率最快,而DoNginx 模式数据吞吐量最少.

图9 各种方法的吞吐量

3.1.3 产品交付完整性测试

测试的过程,主要经过两个步骤:(1)在服务器部署Web 应用程序,完成后传输到用户端.(2)在用户端,对Web 应用程序进行检测.

在进行30 个产品的传输后,发现环境不兼容导致的错误有模块错位、数据消失以及样式出错等.图10是测试后得出的结果,传统B/S 模式开发的产品,传输到与开发环境不同的用户端后,70%会出现以上错误,需要开发人员继续进行维护.而且出错率不稳定,难以预测结果.以DoNginx 模式开发的产品,传输到不同环境用户端后,20%会出现错误.使用DoFlask 开发的产品,出错率仅为5%,并且数据保持稳定,可以对未来的实验结果进行推测.

图10 各种方法的完整性测试

总结实验测试的结果.首先,使用DoNginx 技术的CPU 占用率最低、效率高、内存占用较少和产品交付的出错率较低;其次,使用DoFlask 技术对CPU 的占用率较低、占用内存最少,并且具有环境兼容性,大大提高产品交付的稳定性;最后,传统的B/S 模式对CPU 占用率最高、占用的内存最多和产品交付的出错率最高.

3.2 实验分析

本节对3 种模式性能测试实验结果进行分析.

(1)分析CPU 占用率.第一,使用DoNginx 设计方案得到的产品运行速率快、数据传输效率高、在浏览器调试代码方便、开发效率高且CPU 占用率低.第二,使用DoFlask 的设计方案使产品可靠性与稳定性,大幅提高;通过可以打包生成镜像的技术,提高产品重复利用率.第三,经过大量验证性实验得到的数据知道,使用Docker 轻量级容器技术,将会比使用传统B/S 技术节约20%左右的CPU 利用率,平均减少50%的内存使用量.

综合以上分析,图11 显示系统每Ts(实验设置为30 s)收集CPU 的利用率,以及这3 种模式在不同阶段的比较.

在图11 的0-T时间段部分,可以看出此时DoFlask占用CPU 最多.然而,传统B/S 模式占用的CPU 利用率比较少,这是因为此时处于修改代码的状态;2T-4T时间段是处于程序执行的状态.在T-2T时间段的部分,可以发现DoNginx 和DoFlask 都达到最大值,因为这两种方案都处于执行的状态,消耗资源最大.然而,在2T-3T的时间段,DoFlask 处于创建镜像的状态,无需消耗大量的资源.3T-4T的时间段内,在另一台服务器的DoFlask,处于拉取镜像和执行程序的状态,此时消耗资源较多.所以,可以得知无论在哪一阶段,DoNginx都是CPU 占用率最低的技术,DoFlask 紧随其后.

图11 CPU 占用率比较图

(2)分析数据吞吐量.经由图12 的吞吐量比较图乃是以每一个Ts(30 s)为单位,收集数据传输吞吐量后分析,有以下两点.第一,传统B/S 模式部署网页的优点是传输数据速度快,数据吞吐量大,并且较为平稳.第二,DoNginx 和DoFlask 技术在前期的数据传输量小,后期逐渐增加,这是因为T-3T时间段任务是拉取和生成镜像;3T-4T时间段任务是执行程序.

图12 数据吞吐量比较图

(3)分析交付完整性.使用DoFlask 模式创建网页,将开发网页服务器的文件打包生成镜像,然后上传到云空间,可以在其它服务器下载并启动此镜像.这种方法完美的解决环境不兼容的问题,保证交付产品的完整性.所以DoFlask 模式交付完整性最高.

根据以上的3 点分析,归纳内容如表3.它显示各个系统模式的性能测试结果.

表3 各模式的性能测试表

(4)分析变异数状态.根据收集的数据,式(13)得出标准差,使用式(14)得出变异数.从变异数变异的程度,可以看出3 种模式彼此之间的不同.

总结得出表4,发现CPU 的变异程度大于完整性测试,完整性测试大于数据吞吐量.B/S 模式的CPU 占用率和吞吐量的变异程度较高,完整性测试变异程度最高.DoNginx 模式的CPU 占用率变异程度最高,吞吐量和完整性测试变异程度较低.DoFlask 模式的CPU 占用率和完整性测试变异程度最低,吞吐量变异程度较高.所以,B/S 模式总体变异数最大也最不稳定;DoNginx 模式变异数较低,较为稳定;DoFlask 模式变异数最低,最为稳定.

表4 CPU 和吞吐量的变异数状态

综合B/S 模式、DoNginx 和DoFlask 模式建构的网页服务器过程,分析测试的性能后得出结论:利用DoFlask 模式建构网页服务器比传统B/S 模式和DoNginx 下的建构交付完整性提高20%-65%个级别,CPU 占用率较低,并且缩小内存占用量,明显具备开发上的优势.

4 结论与展望

针对现有的B/S 模式开发网页服务器存在数据传输慢、资源占用大且不兼容的缺点,提出了新型的Docker 技术分别结合Nginx 和Flask 的模型.对3 种开发模型进行研究和测试,根据3 种模式在开发性能和兼容性的不同,推断出最适合开发网页的模式为DoFlask 模式,为开发人员和运维人员节省大量开发交付与等待的时间,降低产品环境更新过程中可能的出错率.此外,服务器虚拟化技术打破单应用单服务器的传统部署模式,提高硬件资源的利用率,简化服务器的运维管理工作,从而降低管理费用.

无论用DoNginx 或者DoFlask 结合数据库技术,都可以快速地搭建Web 系统.对于一般的初学者而言,需要了解和掌握全部的技术,还是需要一定的时间学习和探索.未来可以结合这两种技术,提供即便没有开发经验的初学者,只要填入需求,依照发展的新算法,便能够自动推荐并且直接生成基本网页的系统.