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# Docker 部署到服务器
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将 US-Iran 态势面板打包成 Docker 镜像，便于移植到任意服务器。
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## 架构
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| 服务 | 端口 | 说明 |
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|--------|------|--------------------------|
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| api | 3001 | 前端静态 + REST API + WebSocket |
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| crawler| 8000 | RSS 爬虫 + GDELT，内部服务 |
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- 数据库：SQLite，挂载到 `app-data` volume（`/data/data.db`）
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- 前端与 API 合并到同一镜像，访问 `http://主机:3001` 即可
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## 快速部署
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```bash
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# 1. 克隆项目
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git clone <repo> usa-dashboard && cd usa-dashboard
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# 2. 构建并启动（需先配置 Mapbox Token，见下方）
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docker compose up -d --build
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# 3. 访问
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# 前端 + API: http://localhost:3001
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# 爬虫状态: http://localhost:8000/crawler/status
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```
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## Mapbox Token（地图展示）
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构建时需将 Token 传入前端，否则地图为占位模式：
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```bash
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# 方式 1：.env 文件
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echo "VITE_MAPBOX_ACCESS_TOKEN=pk.xxx" > .env
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docker compose up -d --build
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# 方式 2：环境变量
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VITE_MAPBOX_ACCESS_TOKEN=pk.xxx docker compose up -d --build
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```
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## 推送到私有仓库并移植
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```bash
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# 1. 打标签（替换为你的仓库地址）
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docker compose build
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docker tag usa-dashboard-api your-registry/usa-dashboard-api:latest
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docker tag usa-dashboard-crawler your-registry/usa-dashboard-crawler:latest
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# 2. 推送
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docker push your-registry/usa-dashboard-api:latest
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docker push your-registry/usa-dashboard-crawler:latest
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# 3. 在目标服务器拉取并启动
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docker pull your-registry/usa-dashboard-api:latest
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docker pull your-registry/usa-dashboard-crawler:latest
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# 需准备 docker-compose.yml 或等效编排，见下方
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```
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## 仅用镜像启动（无 compose）
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```bash
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# 1. 创建网络与数据卷
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docker network create usa-net
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docker volume create usa-data
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# 2. 启动 API（前端+接口）
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docker run -d --name api --network usa-net \
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-p 3001:3001 \
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-v usa-data:/data \
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-e DB_PATH=/data/data.db \
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usa-dashboard-api
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# 3. 启动爬虫（通过 usa-net 访问 api）
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docker run -d --name crawler --network usa-net \
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-v usa-data:/data \
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-e DB_PATH=/data/data.db \
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-e API_BASE=http://api:3001 \
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-e CLEANER_AI_DISABLED=1 \
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-e GDELT_DISABLED=1 \
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usa-dashboard-crawler
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```
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爬虫通过 `API_BASE` 调用 Node 的 `/api/crawler/notify`，两容器需在同一网络内。
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## 国内服务器 / 镜像加速
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拉取 `node`、`python` 等基础镜像慢时：
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1. **Docker 镜像加速**：见 [docs/DOCKER_MIRROR.md](docs/DOCKER_MIRROR.md)
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2. **构建时使用国内镜像源**：
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```bash
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docker compose build --build-arg REGISTRY=docker.m.daocloud.io/library/
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docker compose up -d
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```
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## 常用操作
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```bash
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# 查看日志
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docker compose logs -f
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# 重启
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docker compose restart
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# 停止并删除容器（数据卷保留）
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docker compose down
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# 回填战损数据（从 situation_update 重新提取）
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curl -X POST http://localhost:8000/crawler/backfill
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```
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