- add : 添加 Docker 相关文件
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69
vn.docker/Dockerfile
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69
vn.docker/Dockerfile
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@ -0,0 +1,69 @@
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FROM ubuntu:16.04
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# 时区设置
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ENV TZ=Asia/Shanghai
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RUN ln -snf /usr/share/zoneinfo/$TZ /etc/localtime && echo $TZ > /etc/timezone
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# 中文支持
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RUN locale-gen zh_CN.UTF-8 \
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&& DEBIAN_FRONTEND=noninteractive dpkg-reconfigure locales \
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&& locale-gen zh_CN.UTF-8
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ENV LANG zh_CN.UTF-8
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ENV LANGUAGE zh_CN:zh
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ENV LC_ALL zh_CN.UTF-8
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# 替换 apt 源为阿里云，在本地构建镜像时，取消注释，使用阿里云的 apt 源
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RUN echo "开始配置系vnpy环境" \
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&& echo "更新源列表" \
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&& echo "" > /etc/apt/sources.list \
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&& echo "deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial main multiverse restricted universe" >> /etc/apt/sources.list \
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&& echo "deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-backports main multiverse restricted universe" >> /etc/apt/sources.list \
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&& echo "deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-proposed main multiverse restricted universe" >> /etc/apt/sources.list \
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&& echo "deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-security main multiverse restricted universe" >> /etc/apt/sources.list \
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&& echo "deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-updates main multiverse restricted universe" >> /etc/apt/sources.list \
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&& echo "deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial main multiverse restricted universe" >> /etc/apt/sources.list \
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&& echo "deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-backports main multiverse restricted universe" >> /etc/apt/sources.list \
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&& echo "deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-proposed main multiverse restricted universe" >> /etc/apt/sources.list \
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&& echo "deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-security main multiverse restricted universe" >> /etc/apt/sources.list \
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&& echo "deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-updates main multiverse restricted universe" >> /etc/apt/sources.list \
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&& apt-get clean \
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&& apt-get update \
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&& echo "安装编译环境" \
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&& apt-get install -y build-essential libboost-all-dev python-dev cmake \
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&& echo "从 apt 获取软件" \
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&& apt-get install -y bzip2 wget \
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&& apt-get clean \
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&& echo "安装 ta-lib 内核" \
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&& cd /opt \
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&& wget http://prdownloads.sourceforge.net/ta-lib/ta-lib-0.4.0-src.tar.gz \
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&& tar -zxvf ta-lib-0.4.0-src.tar.gz \
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&& rm ta-lib-0.4.0-src.tar.gz \
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&& cd ta-lib \
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&& ./configure --prefix=/usr \
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&& make && make install \
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&& echo "安装 miniconda" \
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&& mkdir /tmp/conda/ \
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&& cd /tmp/conda/ \
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&& echo "下载 Miniconda by Python2" && wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh \
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# && echo "下载 Miniconda by Python3" && wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh \
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&& bash Miniconda*.sh -b -p /opt/conda \
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&& rm Miniconda*.sh \
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&& echo "设置 conda 和 python 的环境路径" \
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&& ln -s /opt/conda/bin/python /usr/local/bin/python \
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&& ln -s /opt/conda/bin/conda /usr/local/bin/conda \
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&& ln -s /opt/conda/bin/pip /usr/local/bin/pip \
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&& echo "设置 conda 国内源, 从 conda 安装 python 库" \
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&& conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ \
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&& conda config --set show_channel_urls yes \
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&& conda install -y pymongo bsddb pyzmq numpy msgpack-python \
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&& echo "使用 pip 安装 python 库" \
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&& pip install TA-Lib \
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&& conda clean -ay \
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&& echo "安装结束"
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WORKDIR /srv/vnpy/vn.trader
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82
vn.docker/README.md
Normal file
82
vn.docker/README.md
Normal file
@ -0,0 +1,82 @@
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# VNPY 的 Docker 镜像
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author:[@lamter](https://github.com/lamter)
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> _关于Docker_
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> - _`Docker` 是基于 `Linux`的一个服务。通过模拟了整个 `Linux`的系统文件，来实现沙盒，所以`Docker`不是虚拟机，更类似于在`Linux`中模拟`Windows`的`Wine`。_
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> - _在`Linux`中，`Docker`可以直接运行在宿主中，而在`Mac`和`Windows`中，是通过`VirtualBox`等先建立一个`Linux`的虚拟机，然后再在这个虚拟机中运行`Docker`。这样的话可能会有些许差异，比如`--host`的与宿主共享网络的模式。_
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> - _在`Linux`系统下，模式下会使得`Docker`的容器与宿主共享网络端口，但是在`Mac`或者`Windows`中，该模式是容器与虚拟机中的`Linux`共享网络端口，而不是直接跟宿主`Mac`或者`Windows`共享端口。_
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1. 使用 docker 镜像来提供运行和编译环境。
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2. 将策略打包到 docker 镜像中以便直接在生产环境部署。
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3. Docker教程看[这里](https://yeasy.gitbooks.io/docker_practice/content/)。
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4. Docker加速看[这里](https://www.daocloud.io/mirror#accelerator-doc)
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## 制作环境镜像
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### 制作环境镜像
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在`docker/`目录下运行:
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```bash
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➜ user@master~/vnpy/docker: bash build_image.sh
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...
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Successfully built fb3ae4d5e0eb
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```
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漫长的等待后之后，查看
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```bash
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➜ user@master~/vnpy/docker: docker images
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REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
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vnpy latest fb3ae4d5e0eb 21 minutes ago 856 MB
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ubuntu 16.04 4ca3a192ff2a 4 weeks ago 128.2 MB
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```
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vnpy 的运行环境镜像 `vnpy:latest` 制作成功。
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`ubuntu` 镜像是用于构建 `vnpy` 镜像的上层镜像。之后可以使用 `vnpy` 镜像继续构建下层镜像，用于生产环境的部署。
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### 测试运行
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在`docker/`目录下运行
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```bash
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➜ user@master~/vnpy/docker: bash run_shell.sh
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➜ root@docker/: 进入镜像
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```
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只是使用 `vnpy` 镜像启动了一个容器，并使用了`bash`来进行交互。此时环境基本上跟使用命令行登陆一台`Linux`类似。
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查看`run_shell.sh`脚本可知，已经将整个`vnpy`的项目路径映射到了容器内的`/srv/vnpy`路径。
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### 尝试编译
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由于是一个新的```Linux```环境，```CTP```之类的接口需要重新编译。
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```bash
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➜ root@docker/: cd /srv/vnpy/vn.ctp
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➜ root@docker/: ./build.sh
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...
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[100%] Built target vnctpmd
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...
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```
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编译完成后，通过`Git`可以看到新编译成的`*.so`之类的文件。需要注意的是，此时对`/srv/vnpy`路径下的改动，也会反映到宿主下的`vnpy`项目。
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**也就意味着，当前项目下的CTP接口已经被镜像中的编译包替换了。**
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### 启动`vnpy`
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在`vn.trader/ctpGateway/CTP_connection.json`中配置CTP链接账号的服务器host。
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尝试启动 vnpy 实例
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```bash
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➜ root@docker /: cd /srv/vnpy/vn.trader
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➜ root@docker docker: python vtServer.py
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...
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vn.trader服务器已启动
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请输入exit来关闭服务器
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```
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运行成功。
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### 直接运行项目代码
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目前由于未知的原因，直接在宿主中通过传递命令的方式（见`vn.docker/server_vnpy.sh`脚本）来直接启动服务，会使得服务阻塞。所以目前只能先通过`run_shell.sh`脚本进入容器交互中，再启动服务。
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## Q&A
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__Q:__ MongoDB无法链接？
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__A:__ 在`Linux`系统下，无需特定端口映射`-p 2014`，直接使用`--net=host`共享网络模式即可。在`Mac`或`Windows`下，需要在`VT_setting.json`中设置`mongoHost`时，指定其局域网中的`IP`，而非`localhost`。
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9
vn.docker/build_image.sh
Executable file
9
vn.docker/build_image.sh
Executable file
@ -0,0 +1,9 @@
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#/bin/bash
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# 在 Mac 或者 Linux 下直接运行这个在本地构建镜像。
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# 删除旧镜像
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# docker rmi vnpy:latest
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# 在本地构建镜像时，在 Dockerfile 取消注释，使用阿里云的 apt 源
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# 制作镜像, 如有问题, 添加 --no-cache 参数以不使用缓存
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docker build --force-rm -t vnpy .
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10
vn.docker/run_shell.sh
Executable file
10
vn.docker/run_shell.sh
Executable file
@ -0,0 +1,10 @@
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#/bin/bash
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# 以 shell 方式启动容器，环境如同 Linux 命令行
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cd ..
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# 将 vnpy 指定到
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docker run --name vnpy_bash --rm \
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-v `pwd`:/srv/vnpy \
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-p 2014:2014 -p 602:602 \
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-it vnpy:latest /bin/bash
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8
vn.docker/server_vnpy.sh
Executable file
8
vn.docker/server_vnpy.sh
Executable file
@ -0,0 +1,8 @@
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#/bin/bash
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||||
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||||
cd ..
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docker run --name vnpy --rm \
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-v `pwd`:/srv/vnpy \
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-p 2014:2014 -p 602:602 \
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vnpy:latest \
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python /srv/vnpy/vn.trader/vtServer.py
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