IOT_SIM/deploy/README.md

部署

服务器上的结构：

学生浏览器 ──HTTPS──▶ Nginx Proxy Manager（443） ──npm_proxy 网络──▶ caddy（iot-sim:80） ──▶ app（Bun + .NET + bubblewrap）

• app：Bun 服务端、打包好的网页、C# 编译服务。学生程序每次运行都放进 bubblewrap 沙箱：断网，看不到服务器文件和其他进程，工程目录只读，限制内存（128 MB）、CPU 时间（120 秒）和运行时长（60 分钟）。
• caddy：只收 HTTP，转发给 app，压缩网页；从 NPM 转发来的 X-Forwarded-For 里取学生的真实 IP。
• 不映射宿主机端口，NPM 通过外部网络 npm_proxy 访问 iot-sim:80。

服务器要求

• Linux，Docker 和 Docker Compose v2，已有外部网络 npm_proxy（NPM 所在的网络）。

• 2 核 8G 足够两个班同时使用（实测 100 个程序同时运行约 1.1 GB）。

• 沙箱需要宿主机允许非特权用户命名空间。Debian 12（本平台的服务器）默认允许，不用设置，可用 sysctl kernel.unprivileged_userns_clone 确认输出为 1。

• Ubuntu 23.10 及以上默认禁止，沙箱会起不来，需要放开：

  echo 'kernel.apparmor_restrict_unprivileged_userns=0' | sudo tee /etc/sysctl.d/60-userns.conf
  sudo sysctl --system
  

  其他发行版一般不需要。服务器启动时会自检沙箱，不通过会在日志里打印原因，并拒绝运行学生代码（不会在无隔离的情况下运行）。

第一次部署

服务器上的 ~/IOT_SIM 是从 origin（git.xuyue.cc）克隆的仓库，镜像在服务器上构建；配置只放在 .env（不进 git）。

1. 服务器要能拉取 origin：仓库是私有的话，在服务器上生成一把密钥（ssh-keygen -t ed25519），把公钥加到 git.xuyue.cc 仓库的部署密钥（只读）里。

2. 克隆仓库，准备口令：

   git clone git@git.xuyue.cc:xuyue/IOT_SIM.git ~/IOT_SIM
   cd ~/IOT_SIM
   echo 'TEACHER_PASSWORD=换成你的密码' > .env
   chmod 600 .env
   

   ~/IOT_SIM 已经存在（比如以前用脚本上传过文件）时，就地变成仓库，已有的 .env 会保留：

   cd ~/IOT_SIM
   git init -q && git remote add origin git@git.xuyue.cc:xuyue/IOT_SIM.git
   git fetch origin && git checkout -f -B main origin/main
   

3. 构建并启动：

   deploy/update.sh
   

   拉取代码、构建镜像（第一次要下载 .NET SDK、Bun 等镜像和依赖，之后有缓存）、启动，最后应看到"部署成功"。

4. 在 Nginx Proxy Manager 里添加 Proxy Host：

   • Domain Names：已备案的域名
   • Scheme：http，Forward Hostname / IP：iot-sim，Forward Port：80
   • 打开 Websockets Support（运行程序靠 WebSocket，不打开会一直连不上）
   • Advanced 里加一行 client_max_body_size 10m;（NPM 默认只允许 1 MB，带界面截图的作业提交可能超过）
   • SSL：申请证书，打开 Force SSL

5. 浏览器打开域名，用老师账号登录，在"班级管理"里建班、导入学生名单。

数据库（账号、班级、学生作品）在 Docker 数据卷 data 里，重新部署不会丢；docker compose down -v 会删除数据卷，不要加 -v。

自动部署（push origin 就部署）

.gitea/workflows/deploy.yml：push 到 origin（git.xuyue.cc）的 main 时，开发机上的 gitea-runner 编 C# 运行时、网页和 server.js，跑服务端测试（含沙箱）、网页端测试和类型检查（有一项不过就不部署），把产物 rsync 到服务器的 ~/IOT_SIM/prebuilt/，再在服务器上执行 deploy/update.sh <提交号> --prebuilt：拉代码、用现成产物构建镜像（只剩几条 COPY）、重启，等到"编译服务已就绪"才算成功。push 后一两分钟上线，进度在 git.xuyue.cc/xuyue/IOT_SIM/actions。

• 重启会结束正在运行的学生程序，上课时间尽量不要推送 main。
• push 时开发机得开着。 没开的话任务在 Gitea 里排队，开机后 runner 连上就接着跑；排队超过 24 小时会被作废，要在 Actions 页面重跑。
• 在 Gitea 的 Actions 页面点 Run workflow 可以手动重新部署（比如改了服务器上的 .env 之后）。
• prebuilt/COMMIT 记着产物是哪个提交编的，和要部署的提交对不上时 update.sh 直接失败，不会把旧产物配新代码。

为什么不在服务器或 GitHub 上编：服务器只有 2 核，学生程序也在上面跑，以前服务器自己编约一分钟，dotnet 和 vite 把两个核占满；GitHub 上测试约 5 分钟，push 后 6 分钟多才上线。开发机 16 核，服务端测试同时跑（bun test --parallel，评分测试标了 describe.concurrent）约半分钟。

服务器自己编的能力还在：deploy/update.sh 不带 --prebuilt 就是在镜像里编（Dockerfile 的构建参数 ARTIFACTS 默认 build），只要有 docker 就能部署，不依赖开发机。

部署 runner

和 OJ2 共用开发机上的同一个 runner（host 模式，注册在 git.xuyue.cc 的 xuyue 用户下，标签 oj2-deploy、iot-deploy，一次只跑一个任务，两边的部署排队）。装法、配置文件位置、换机器重新注册见 OJ2 仓库 docs/deploy.md 的"部署 runner"。

host 模式直接用开发机自己的东西，所以不需要配任何 secret：

• PATH 里的 bun、dotnet 10 SDK、bubblewrap（测试里学生程序在沙箱中运行）、rsync；
• ~/.ssh/config 里的 debian（root@服务器，服务器目录 /root/IOT_SIM）；
• 能 git fetch git@git.xuyue.cc:xuyue/IOT_SIM.git（都不能要密码）。

开发机的 bun 版本和 Dockerfile 里镜像的 bun 不一样时，工作流会给出警告（server.js 是开发机打包、镜像里的 bun 运行的）。

备用：GitHub 手动触发

.github/workflows/ci.yml 只在 PR 时跑测试，push 不触发（不然每次推送两边各部署一遍）。开发机不在、又急着上线时，在 github.com 的 Actions → CI/CD → Run workflow：测试通过后 SSH 到服务器执行 deploy/update.sh <提交号>，服务器自己编。这个提交要已经推到 origin（服务器从 origin 拉代码，没到时脚本会等最多约 100 秒）。

一次性配置（在本机执行，需要已登录的 gh）：

1. 服务器上的部署用户要能运行 docker（在 docker 组里），并按上面"第一次部署"准备好 ~/IOT_SIM。

2. 生成部署专用的 SSH 密钥（GitHub Actions 用它登录服务器），公钥放到服务器，私钥和服务器信息存进仓库 Secrets：

   ssh-keygen -t ed25519 -N '' -C iot-sim-deploy -f /tmp/iot_deploy
   ssh-copy-id -i /tmp/iot_deploy.pub 用户@服务器
   gh secret set DEPLOY_SSH_KEY -R yuetsh/IOT_SIM < /tmp/iot_deploy
   gh secret set DEPLOY_HOST -R yuetsh/IOT_SIM -b 服务器地址
   gh secret set DEPLOY_USER -R yuetsh/IOT_SIM -b 用户名
   rm /tmp/iot_deploy /tmp/iot_deploy.pub
   

   SSH 端口不是 22 时，再设置 DEPLOY_PORT；服务器目录不是 ~/IOT_SIM 时，设置变量 gh variable set DEPLOY_DIR -R yuetsh/IOT_SIM -b 目录。

日常操作

在服务器的 ~/IOT_SIM 目录下：

做什么	命令
更新到新版本	git push origin main（开发机测试、编好后自动部署），或在服务器上执行 deploy/update.sh（服务器自己编）
改老师密码	修改 .env 后 docker compose up -d
学生账号	老师登录后在"班级管理"里导入名单、查看和重置密码
看日志	docker compose logs -f app
看资源占用	docker stats
备份数据	deploy/backup.sh，见下文"备份与恢复"
重启 / 停止	docker compose restart / docker compose down

导出 EXE 用的教材类库

实验页的"导出 EXE"把学生的程序编译成 Windows 程序，嵌入教材的真机版设备类库，在机房电脑上双击就能控制真的实训台。这些 dll 是教材配套资料，有版权，不进仓库（GitHub 上的仓库是公开的），要单独拷到服务器的 ~/IOT_SIM/textbook-libs/（compose 把它只读挂进容器）。没放时导出会提示"服务器上没有放教材的设备类库"，其他功能不受影响。

放进同一个目录（不分子目录）的文件，都在教材配套资料里：

文件	在配套资料里的位置
DeviceCtrlLibrary.dll	公共库/设备控制类库/设备控制/（不是 仿真/）
ComLibrary.dll、ICS.Acquisition.dll、ICS.Common.dll、ICS.Models.dll、IPCameraDll.dll、LEDLibrary.dll、MyCamer.dll	公共库/设备控制类库/设备控制/API/
WinFormsDeviceControlLibrary.dll	公共库/设备控件库/
AxInterop.WMPLib.dll、Interop.WMPLib.dll（媒体播放器，项目 7 任务 2）	项目7/任务二/寝室情景模式/寝室情景模式/bin/Debug/

在本机（配套资料解压在 ~/下载/物联网编程与应用配套/）执行：

B=~/下载/物联网编程与应用配套/物联网编程与应用
ssh 服务器 mkdir -p IOT_SIM/textbook-libs
scp "$B"/公共库/设备控制类库/设备控制/DeviceCtrlLibrary.dll "$B"/公共库/设备控制类库/设备控制/API/*.dll \
    "$B"/公共库/设备控件库/WinFormsDeviceControlLibrary.dll \
    "$B"/项目7/任务二/寝室情景模式/寝室情景模式/bin/Debug/*Interop.WMPLib.dll 服务器:IOT_SIM/textbook-libs/

容器里的平台用普通用户运行，目录和文件要让其他用户能读（用 root 拷的文件常常是 -rw-------，导出时会提示"权限不够"）：

chmod 755 ~/IOT_SIM/textbook-libs
chmod 644 ~/IOT_SIM/textbook-libs/*.dll

拷好后不用重启，下一次导出就能用。本机开发时同样放在仓库根目录的 textbook-libs/（已在 .gitignore 里），也可以用环境变量 SIM_TEXTBOOK_LIBS 指到别处。

备份与恢复

平台不自动备份，在服务器的 ~/IOT_SIM 下手动执行：

deploy/backup.sh                          # 备份到 backups/<日期时间>/，平台运行中也可以，学生不受影响
deploy/restore.sh backups/20261025-153000 # 用某份备份替换现在的全部数据

• 备份包括账号、班级、学生作品、作业、提交、评阅（iot-sim.db）和每个学生自己的数据库（databases/）。一个班一学期的数据估计两三百 MB，主要是提交时的界面截图。
• 备份放在宿主机的 ~/IOT_SIM/backups/ 里，不在 Docker 数据卷里，误删数据卷也还在；要防服务器硬盘坏，把这个目录拷到别的机器上。
• 建议在部署大的新版本前、学期中间、期末导出成绩后各备份一次。
• 恢复会先自动备份现在的数据（恢复错了还能换回来），然后停止平台约十几秒、替换数据、重新启动；正在运行的学生程序会结束，尽量不在上课时恢复。

可调参数

写在 .env 里，改完 docker compose up -d 生效。

变量	默认	说明
TEACHER_PASSWORD	（必填）	老师账号的密码
TEACHER_USERNAME	admin	老师账号
DEEPSEEK_API_KEY	（空）	AI 评阅用的 DeepSeek 密钥；不填就不做 AI 评阅
AI_MODEL	deepseek-flash	AI 评阅用的模型（需要支持图片输入）
APP_MEM_LIMIT	4g	整个平台的内存上限
SIM_MAX_RUNS	150	全站同时运行的学生程序上限，超过时提示"服务器繁忙"
SIM_HEAP_LIMIT_MB	128	每个学生程序的内存上限
SIM_CPU_LIMIT_SECONDS	120	每次运行累计 CPU 时间上限（防死循环）
SIM_MAX_RUN_MINUTES	60	每次运行最长时间
SIM_GRADE_CONCURRENCY	16	全站同时跑几个评分检查项（提交评分和"自己检查"共用）。2 核实测：45 人同时自测项目 8 任务 3，最后一人约 1.5 分钟出结果；调到 24 以上 CPU 不够，定时器来不及触发，正确的程序会被误判