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部署指南

本文档覆盖三种部署方式：

• 本地开发：前端、后端直接用 pnpm 跑，PostgreSQL 和 Redis 用 docker-compose.yml 启动。
• 本地服务器部署：一台本机或局域网服务器用 docker-compose.local.yml 跑完整 Web、Server、PostgreSQL、Redis、Nginx。
• 云服务器生产：所有服务用 docker-compose.prod.yml 编排，Nginx 对外暴露 HTTP，业务数据写入 PostgreSQL volume，AI 配置文件写入 server volume。

本地开发部署

pnpm install
cp apps/server/.env.example apps/server/.env
docker compose up -d
pnpm db:migrate
pnpm dev

访问地址：

• Web: http://localhost:3000
• API: http://localhost:3001/api/v1
• API 健康探测：http://localhost:3001/api/v1/config/ai

本地服务器部署

本地服务器部署适合这些场景：

• 在自己的电脑上用接近生产的方式跑完整系统。
• 在办公室内网或测试机上给同事访问。
• 不想安装 Node/pnpm 到目标机器，只想用 Docker Compose 管理全栈服务。

它不同于“本地开发”：不会用 pnpm dev，而是构建生产镜像并通过 Nginx 统一入口访问。

1. 准备配置

cp .env.local-server.example .env.local-server

默认访问地址是：

http://localhost:8080

如果要给局域网其他人访问，修改 .env.local-server：

LOCAL_ACCESS_HOST=192.168.1.50
NEXTAUTH_URL=http://192.168.1.50:8080

其中 192.168.1.50 换成这台机器在局域网里的 IP。NEXT_PUBLIC_API_URL 保持 /api/v1，让浏览器通过同一个 Nginx 入口访问后端。

2. 校验并启动

pnpm deploy:verify
pnpm deploy:local:build
pnpm deploy:local:up

首次启动后执行数据库 migration：

docker compose --env-file .env.local-server -f docker-compose.local.yml exec server pnpm --filter server db:deploy

检查服务：

docker compose --env-file .env.local-server -f docker-compose.local.yml ps
curl http://localhost:8080/api/v1/config/ai

停止本地服务器部署：

pnpm deploy:local:down

本地服务器部署使用独立 volume：

• local_postgres_data
• local_redis_data
• local_server_data

这些 volume 与云服务器生产部署的 postgres_data、redis_data、server_data 分开，避免本机测试数据和生产数据混在一起。

云服务器生产部署

1. 准备服务器

推荐一台 2 核 4G 以上 Linux 云服务器，并安装：

• Docker Engine
• Docker Compose v2
• Git

开放 80 端口。如果 HTTPS 由云厂商负载均衡、CDN 或宝塔/Nginx 外层托管，则在外层终止 TLS 后转发到本机 80。

2. 准备配置

cp .env.production.example .env.production

必须修改这些值：

• POSTGRES_PASSWORD：强密码。
• DATABASE_URL：密码要与 POSTGRES_PASSWORD 一致，主机保持 postgres。
• SERVER_NAME：你的域名，例如 pm.example.com。
• NEXTAUTH_URL：正式访问地址，例如 https://pm.example.com。
• NEXTAUTH_SECRET：随机长密钥。
• NEXT_PUBLIC_API_URL：同域部署保持 /api/v1；如果前后端分域，填完整 API 地址。
• ANTHROPIC_API_KEY：可先留空或占位，后续也可以在 /admin/ai-config 页面配置。

3. 校验部署文件

pnpm deploy:verify

该命令会检查 Dockerfile.web、Dockerfile.server、docker-compose.prod.yml、docker-compose.local.yml、Nginx 模板、env 示例和本文档是否齐全。

4. 构建并启动

docker compose --env-file .env.production -f docker-compose.prod.yml build
docker compose --env-file .env.production -f docker-compose.prod.yml up -d

首次启动后执行数据库迁移：

docker compose --env-file .env.production -f docker-compose.prod.yml exec server pnpm --filter server db:deploy

然后检查服务状态：

docker compose --env-file .env.production -f docker-compose.prod.yml ps
curl http://localhost/api/v1/config/ai

Nginx 路由

deploy/nginx/default.conf.template 使用官方 Nginx 镜像的模板机制生成配置：

• /api/ 转发到 server:3001
• / 转发到 web:3000
• X-Forwarded-Proto、X-Forwarded-For 等反向代理头会透传给后端

生产 Compose 默认只监听 HTTP 80。HTTPS 建议优先交给云负载均衡、CDN 或宿主机外层证书管理工具；如果要让本 Compose 内的 Nginx 直接处理 HTTPS，可以在后续增加证书 volume 和 443 server block。

数据持久化

生产 Compose 使用三个命名 volume：

• postgres_data：PostgreSQL 数据库，包含业务主数据和 app_data。
• redis_data：Redis AOF 数据。
• server_data：NestJS 写入的 AI Provider 配置文件，例如 data/ai-config.json。

浏览器不再作为业务数据主存储。清浏览器缓存不会删除产品、项目、版本、任务、测试用例、Bug 等业务数据。

升级流程

git pull
pnpm deploy:verify
docker compose --env-file .env.production -f docker-compose.prod.yml build
docker compose --env-file .env.production -f docker-compose.prod.yml up -d
docker compose --env-file .env.production -f docker-compose.prod.yml exec server pnpm --filter server db:deploy

升级前建议先备份数据库：

docker compose --env-file .env.production -f docker-compose.prod.yml exec postgres pg_dump -U "$POSTGRES_USER" "$POSTGRES_DB" > ftb_pm_backup.sql

常见排查

后端是否启动：

curl http://localhost/api/v1/config/ai

数据库是否可用：

docker compose --env-file .env.production -f docker-compose.prod.yml exec postgres pg_isready -U "$POSTGRES_USER" -d "$POSTGRES_DB"

查看日志：

docker compose --env-file .env.production -f docker-compose.prod.yml logs -f server
docker compose --env-file .env.production -f docker-compose.prod.yml logs -f web
docker compose --env-file .env.production -f docker-compose.prod.yml logs -f nginx

如果前端能打开但数据为空，优先检查：

1. NEXT_PUBLIC_API_URL 是否为 /api/v1 或正确的完整 API 地址。
2. curl http://localhost/api/v1/config/ai 是否返回 200。
3. server 日志里是否有 Prisma 或 DATABASE_URL 错误。
4. 是否已执行 pnpm --filter server db:deploy。