進階構建原理

構建原理

Zeabur 使用 zbpack 作為內部構建使用者服務的工具,讓使用者可以在不需要理解複雜細節的情況下,一鍵部署基於任何語言和框架的服務。

目前,zbpack 已經支援所有網頁開發主流的程式語言,並對各個較熱門的開發框架實現了進一步的識別及優化,同時也在不斷為新出現的程式語言和框架推出更新:

  • Node.js
  • Python
  • PHP
  • Ruby
  • Go
  • Java
  • .NET
  • Rust
  • Elixir

若你的服務使用的語言或框架不在上述列表中,或是你發現 zbpack 在構建服務的過程中發生了問題,歡迎到 GitHub 貢獻 Pull Request,幫助我們完善 zbpack 的功能。

當你在某個專案中使用 zbpack 構建服務時,它會根據專案中的程式碼、設定檔等資訊,自動識別出服務使用的語言和框架,並根據這些資訊,選擇適合的構建方式來構建服務。

產生構建計畫

舉例來說,假設你開發了一個基於 Next.js 的網頁應用程式:

git clone https://github.com/zeabur/nextjs-template
cd nextjs-template

當你在這個專案的資料夾中執行 zbpack 指令,可以看到他為此訂製的構建計畫:

zbpack .
 
╔══════════════════════════════ Build Plan ═════════════════════════════╗
 provider nodejs
║───────────────────────────────────────────────────────────────────────║
 nodeVersion 18
║───────────────────────────────────────────────────────────────────────║
 installCmd pnpm install
║───────────────────────────────────────────────────────────────────────║
 buildCmd pnpm run build
║───────────────────────────────────────────────────────────────────────║
 startCmd pnpm start
║───────────────────────────────────────────────────────────────────────║
 packageManager pnpm
║───────────────────────────────────────────────────────────────────────║
 framework next.js
╚═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╝

從圖中可以看到, zbpack 選擇使用 nodejs Provider 作為構建的方案提供者,這意味著他在進一步的計畫中會做以下事情:

  1. 確定服務使用哪個 Node.js 版本
  2. 確定服務使用哪個 package manager,是 npmyarn 還是 pnpm
  3. 確定服務使用哪個指令來安裝依賴
  4. 確定服務使用哪個指令來構建
  5. 確定服務使用哪個指令來啟動
  6. 確定服務使用哪個 Node.js 框架

構建服務

接下來,zbpack 會根據這個構建計畫,產生一個 Dockerfile,然後自動使用這個 Dockerfile 來構建服務:

[+] Building 41.3s (12/12) FINISHED                                                                     docker:orbstack
 => [internal] load build definition from Dockerfile                                                               0.0s
 => => transferring dockerfile: 252B                                                                               0.0s
 => [internal] load .dockerignore                                                                                  0.0s
 => => transferring context: 2B                                                                                    0.0s
 => [internal] load metadata for docker.io/library/node:18                                                         5.8s
 => [auth] library/node:pull token for registry-1.docker.io                                                        0.0s
 => [1/6] FROM docker.io/library/node:18@sha256:a6385a6bb2fdcb7c48fc871e35e32af8daaa82c518900be49b76d10c005864c2   6.9s
 => => resolve docker.io/library/node:18@sha256:a6385a6bb2fdcb7c48fc871e35e32af8daaa82c518900be49b76d10c005864c2   0.0s
 => => sha256:abbec5595b9537799df6eea6f93a1552661377f75687094e8d13ce9b179b497d 2.00kB / 2.00kB                     0.0s
 => => sha256:51ee0b4fe8ca047eee5dc463d2afd1fcf9483b64fb061b6ef57e0fbb57f8d47d 2.21MB / 2.21MB                     0.9s
 => => sha256:6624995c9b1fad1812193314b121f2972746999eaf1892d5c3924e26c09b9180 452B / 452B                         0.7s
 => => sha256:a6385a6bb2fdcb7c48fc871e35e32af8daaa82c518900be49b76d10c005864c2 1.21kB / 1.21kB                     0.0s
 => => sha256:5a1e5ca67f6be51d2a1eb5a0b7a03516b1435508ced93c081b17580ba61cdc5a 45.96MB / 45.96MB                   3.0s
 => => sha256:c2f4195685ceb2cbafde4d0021de1de57bc969df15a0025ed371100f1cccf364 7.54kB / 7.54kB                     0.0s
 => => extracting sha256:5a1e5ca67f6be51d2a1eb5a0b7a03516b1435508ced93c081b17580ba61cdc5a                          3.7s
 => => extracting sha256:51ee0b4fe8ca047eee5dc463d2afd1fcf9483b64fb061b6ef57e0fbb57f8d47d                          0.0s
 => => extracting sha256:6624995c9b1fad1812193314b121f2972746999eaf1892d5c3924e26c09b9180                          0.0s
 => [internal] load build context                                                                                  5.0s
 => => transferring context: 171.44MB                                                                              5.0s
 => [2/6] WORKDIR /src                                                                                             0.8s
 => [3/6] RUN corepack enable && corepack prepare --all                                                            7.5s
 => [4/6] COPY . .                                                                                                 2.4s
 => [5/6] RUN pnpm install                                                                                         7.0s
 => [6/6] RUN pnpm run build                                                                                       8.6s
 => exporting to image                                                                                             2.3s
 => => exporting layers                                                                                            2.3s
 => => writing image sha256:d95f934faaefd82b38167ff158e8a31973edcd6a9ba7cc361999080345e80e38                       0.0s
 => => naming to docker.io/library/nextjs-template                                                                 0.0s
 
Build successful
 
To run the image, use the following command:
docker run -p 8080:8080 -it nextjs-template

如此一來,我們就可以直接使用 docker run -p 8080:8080 -it nextjs-template 來啟動服務,然後在瀏覽器中打開 http://localhost:8080 來訪問服務。