nerdctl run 容器，容器内的 broker 再通过宿主机 containerd 拉起 executor sandbox。生产上有两套互相隔离的集群（block 与 bundle，各自一对 coordinator + worker fleet），另有一支与之平行、不经过 coordinator 的 sync-invoker fleet。本页面向开发者，帮你建立”代码跑在哪、怎么被拉起来”的心智模型；完整的运维细节在 blockx 仓库 docs/deploy.md 与 docs/deploy/。
两套集群的隔离只来自 etcd registry prefix：block coordinator 只 watch /blockx/workers/，bundle coordinator 只 watch bundle 前缀，请求字段与 gRPC 协议不带任何”集群”标识。bundle 集群上线不代表流量已经切过去，上游路由方案另行设计。sync-invoker 不注册到 etcd，也不经过 coordinator，一次 Invoke 就是一次同步函数调用（详见 Sync Invoker）。
进程与二进制
Dockerfile 会构建下表五个二进制，都放在同一个镜像里，由启动命令选择入口。四个 coordinator/worker 入口都是”薄 profile”：cmd/*/main.go 只声明 app.Profile，公共装配、配置加载和关闭顺序在 internal/coordinator/app 与 internal/worker/app。
表中端口是
internal/coordinator/app/config.go、internal/worker/app/config.go、cmd/syncinvoker/config.go 里的默认值。EC2 systemd 模板会覆盖它们：worker 与 sync-invoker 都用 gRPC 0.0.0.0:9900、metrics 0.0.0.0:9901（见 deploy/env/*.env.example）。metrics HTTP 端点只在设置了 BLOCKX_PROMETHEUS_LISTEN_ADDR 时启动，路径由 BLOCKX_PROMETHEUS_PATH 决定，默认 /metrics。app.Profile：Deployment、Service、WorkerRegistryPrefix、Builders、Plugins 与 TuneDefaults。EC2 上通过 worker.env 里的 WORKER_BINARY（blockx-worker 或 blockx-bundle-worker）选入口，deploy/scripts/blockx-worker-start 只接受这两个值。
依赖服务
BundleWrite 与 TableUpserts 的数据上传走 BlockDB 返回的 presigned URL 直接
PUT，不使用 worker 的 AWS credential chain，也不需要目标 bucket 写权限。IAM 与地址清单见 blockx 仓库 docs/deploy.md §2、§3.3。
配置发布方式
应用配置与云资源分属两个仓库：- blockx 仓只维护运行时产物：systemd unit、host 脚本、env 示例、health gate 与 runbook，全部在
deploy/。 Chaintable/blockx-ec2-manifest维护worker.env（以及后续的syncinvoker.env）；合入main后按 Git SHA 上传为不可变 S3 对象，SSM 只保存s3-v1三行 pointer（BLOCKX_WORKER_ENV_FORMAT/BLOCKX_WORKER_ENV_S3_URI/BLOCKX_WORKER_ENV_SHA256），再触发 State Manager association。DeBankDeFi/SRE（Terraform） 维护 ASG、launch template、User Data、IAM、SG、NLB、Prometheus scrape 与 deploy bundle URI。blockx 侧不直接改 AWS 资源。
/opt/blockx-deploy，调用 blockx-worker-install；之后 State Manager 周期性跑 blockx-worker-reconcile，env 无变化则 skip，有变化则委托 install 重装、重启并跑 health gate。校验失败 fail closed，不覆盖本机 /etc/blockx/worker.env。
deploy/ 各目录：
镜像与 CI
Dockerfile 是两阶段构建：
go-builder（golang:1.26-bookworm）：编译blockx-coordinator、blockx-bundle-coordinator、blockx-syncinvoker（CGO_ENABLED=0）与blockx-worker、blockx-bundle-worker（CGO_ENABLED=1，DuckDB 需要 cgo），目标linux/amd64。runtime（python:3.12-slim）：pip install /app/python装入blockx_executor/blockx_sdk/blockx_audit与私有依赖（blockdb-py、blockx-py等），顺带装py-spy；再把五个 Go 二进制复制到/usr/local/bin。没有单独的 venv，Python 包直接装进镜像的系统 site-packages，PYTHONPATH=/app/python。
--secret id=github_token）注入，不进镜像层。
.github/workflows/：
发一个镜像就是打 tag 并推送（
git tag v1.2.3 && git push origin v1.2.3）。EC2 侧只引用固定 tag 或 digest，不拉 latest。
优雅停机
进程都处理SIGTERM / SIGINT。coordinator 收到信号后 cancel() 根 context 并 GracefulStop() gRPC server。worker 的关闭在 internal/worker/app/app.go 里分两阶段：先 SetDraining 并从 etcd Deregister，等待在飞 task 完成（DRAIN_TIMEOUT_MS，代码默认 30s，EC2 模板 90s）；再 cancel()、停 executor 池、关 IO scope、关闭 WatchTasks 订阅，最后 GracefulStop（5s 内不结束则 Stop）。ASG scale-in 不接 lifecycle hook，靠 worker 内建 drain + systemd ExecStop + etcd lease TTL 三层兜底。细节见 Worker。
可观测性入口
指标定义与看板解读见 可观测性。
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本地开发环境
本地构建与跑起来的最小步骤。
可观测性
日志、指标、tracing 与 usage 的代码位置。
Worker
Worker 的装配、drain 与关闭顺序。
Bundle 集群
bundle coordinator / worker 与 bundle 专属能力。