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：，仓库地址：
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：，国内也可以考虑使用阿里云：。
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：
如何将用go语言开发的服务器程序部署到docker部署简单 。Go 编译生成go语言部署上线的是一个静态可执行文件go语言部署上线，除go语言部署上线了 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【go语言部署上线我们用的 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 。
【go语言部署上线 go语言包】go语言部署上线的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于go语言包、go语言部署上线的信息别忘了在本站进行查找喔 。
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