15 - 实战：把 FastAPI 打成 Docker 部署到 Serverless

这一章把后端这条支线跑通：写 Dockerfile → 打镜像 → 推镜像仓库 → 部署到 Serverless → 用 CI/CD 自动化。以一个 FastAPI 服务为例，衔接 Docker 入门。

第一步：准备一个 FastAPI 服务

一个最小后端 main.py：

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/api/hello")
def hello():
    return {"message": "Hello from Serverless!"}

依赖 requirements.txt：

fastapi
uvicorn[standard]

第二步：写 Dockerfile

把它打成镜像（详细写法见 Docker 系列第 05 章）：

FROM python:3.11-slim

WORKDIR /app

COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

COPY . .

# Serverless 平台通常通过环境变量 PORT 指定端口，这里监听它
EXPOSE 8000
CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]

提示：不同 Serverless 平台对”监听哪个端口”有要求，有的固定 9000、有的通过 PORT 环境变量下发。部署前看一眼平台文档，把端口对上。

第三步：本地构建并验证

docker build -t my-backend .
docker run -p 8000:8000 my-backend

访问 http://localhost:8000/api/hello 能返回 JSON，就说明镜像没问题。本地能跑，线上就能跑——这就是 Docker 的价值。

第四步：推送到镜像仓库

先开通云厂商的镜像仓库（阿里云 ACR / 腾讯云 TCR），登录后打标签并推送：

# 登录镜像仓库
docker login registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com

# 打标签（指向你的仓库地址）
docker tag my-backend registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/your-namespace/my-backend:v1

# 推送
docker push registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/your-namespace/my-backend:v1

第五步：部署到 Serverless

以”Serverless 容器”类产品为例（阿里云 SAE / 函数计算容器镜像、腾讯云云托管）：

新建一个服务/应用
部署方式选容器镜像，填入刚才推送的镜像地址
配置端口（和 Dockerfile 里一致）、内存规格、实例伸缩范围（如最小 0、最大 10）
配置需要的环境变量（数据库连接串、AI API 密钥等，见第 5、6 部分）
部署，平台会拉取镜像、启动实例，给你一个访问地址

访问 https://你的服务地址/api/hello，能返回 JSON，后端就上线了。

[配图：Dockerfile → build → 推 ACR → Serverless 部署 → 拿到访问地址，一条流水线]

第六步：用 CI/CD 自动化

回顾第 08 章后端支线，用 GitHub Actions 让它 push 即部署（完整示例见 example/）：

# .github/workflows/deploy-backend.yml（示意）
name: 部署后端
on:
  push:
    branches: [ main ]
jobs:
  deploy:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - name: 登录镜像仓库
        run: docker login -u ${{ secrets.ACR_USER }} -p ${{ secrets.ACR_PASS }} registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com
      - name: 构建并推送镜像
        run: |
          IMG=registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/your-namespace/my-backend:${{ github.sha }}
          docker build -t $IMG .
          docker push $IMG
      - name: 通知 Serverless 用新镜像部署
        run: |
          # 调用云厂商 CLI / API，把服务更新为新镜像
          echo "deploy $IMG ..."

用 github.sha（本次提交号）当镜像标签，好处是每个版本镜像都不同，方便回滚——想回退就让 Serverless 换回上一个 tag。

部署后检查清单

访问 /api/hello 能正常返回
没请求一段时间后再访问，第一次略慢（冷启动，正常）
改代码 push，几分钟后线上自动更新
密钥/连接串都放在环境变量 / Secrets，没写进代码

小结

后端实战链路：FastAPI → 写 Dockerfile → build → 本地验证 → 推镜像仓库 → 部署 Serverless → CI/CD 自动化。
端口要和平台要求对齐；敏感信息走环境变量 / Secrets。
用提交号做镜像 tag，方便回滚。

前端、后端都上线了。但后端要存数据、要调 AI——这些”状态”和”能力”放哪？进入第五部分：数据库与 AI，全用云端服务。

下一章 → 16 - 为什么数据库要用云托管