最近做了一个好玩的工具，叫 xbin.io 。其中有一项工作是为不同的工具来构建 Docker 镜像，让他们都运行在 Docker 中（实际上，是兼容 Docker image 的其他 sandbox 系统，没有直接用 Docker）。支持的工具越来越多，为了节省资源，Build 的 Docker image 就越小越好，文件越少，其实启动速度也会略微快一些，也会更安全一些。
这篇文章来介绍一下做 Docker Image 的一些技巧。
在之前的博客 Docker (容器) 的原理中介绍过 Docker image 是如何工作的。简单来说，就是使用 Linux 的 overlayfs, overlay file system 可以做到，将两个 file system merge 在一起，下层的文件系统只读，上层的文件系统可写。如果你读，找到上层就读上层的，否则的话就找到下层的给你读。然后写的话会写入到上层。这样，其实对于最终用户来说，可以认为只有一个 merge 之后的文件系统，用起来和普通文件系统没有什么区别。
有了这个功能，Docker 运行的时候，从最下层的文件系统开始，merge 两层，得到新的 fs 然后再 merge 上一层，然后再 merge 最上一层，最后得到最终的 directory，然后用 chroot改变进程的 root 目录，启动 container。
了解了原理之后，你会发现，这种设计对于 Docker 来说非常合适：
- 如果 2 个 image 都是基于 Ubuntu，那么两个 Image 可以共用 Ubuntu 的 base image，只需要存储一份；
- 如果 pull 新的 image，某一层如果已经存在，那么这一层之前的内容其实就不需要 pull 了；
后面 build image 的技巧其实都是基于这两点。
另外稍微提一下，Docker image 其实就是一个 tar 包。一般来说我们通过 Dockerfile 用 docker built 命令来构建，但是其实也可以用其他工具构建，只要构建出来的 image 符合 Docker 的规范，就可以运行。比如，之前的博文 Build 一个最小的 Redis Docker Image就是用 Nix 构建出来的。
技巧1：删除缓存
一般的包管理器，比如 apt, pip 等，下载包的时候，都会下载缓存，下次安装同一个包的时候不必从网络上下载，直接使用缓存即可。
但是在 Docker Image 中，我们是不需要这些缓存的。所以我们在 Dockerfile 中下载东西一般会使用这种命令：
RUN dnf install -y --setopt=tsflags=nodocs
httpd vim &&
systemctl enable httpd &&
dnf clean all在包安装好之后，去删除缓存。
一个常见的错误是，有人会这么写：
FROM fedora
RUN dnf install -y mariadb
RUN dnf install -y wordpress
RUN dnf clean allDockerfile 里面的每一个 RUN 都会创建一层新的 layer，如上所说，这样其实是创建了 3 层 layer，前 2 层带来了缓存，第三层删除了缓存。如同 git 一样，你在一个新的 commit 里面删除了之前的文件，其实文件还是在 git 历史中的，最终的 docker image 其实没有减少。
但是 Docker 有了一个新的功能，docker build --squash。squash 功能会在 Docker 完成构建之后，将所有的 layers 压缩成一个 layer，也就是说，最终构建出来的 Docker image 只有一层。所以，如上在多个 RUN 中写 clean 命令，其实也可以。我不太喜欢这种方式，因为前文提到的，多个 image 共享 base image 以及加速 pull 的 feature 其实就用不到了。
一些常见的包管理器删除缓存的方法：
另外，上面这个命令其实还有一个缺点。因为我们在同一个 RUN 中写多行，不容易看出这个 dnf 到底安装了什么。而且，第一行和最后一行不一样，如果修改，diff 看到的会是两行内容，很不友好，容易出错。
可以写成这种形式，比较清晰。
RUN true
&& dnf install -y --setopt=tsflags=nodocs
httpd vim
&& systemctl enable httpd
&& dnf clean all
&& true技巧2：改动不频繁的内容往前放
通过前文介绍过的原理，可以知道，对于一个 Docker image 有 ABCD 四层，B 修改了，那么 BCD 会改变。
根据这个原理，我们在构建的时候可以将系统依赖往前写，因为像 apt, dnf 这些安装的东西，是很少修改的。然后写应用的库依赖，比如 pip install，最后 copy 应用。
比如下面这个 Dockerfile，就会在每次代码改变的时候都重新 Build 大部分 layers，即使只改了一个网页的标题。
FROM python:3.7-buster
# copy source
RUN mkdir -p /opt/app
COPY myapp /opt/app/myapp/
WORKDIR /opt/app
# install dependencies nginx
RUN apt-get update && apt-get install nginx
RUN pip install -r requirements.txt
RUN chown -R www-data:www-data /opt/app
# start server
EXPOSE 8020
STOPSIGNAL SIGTERM
CMD ["/opt/app/start-server.sh"]我们可以改成，先安装 Nginx，再单独 copy requirements.txt，然后安装 pip 依赖，最后 copy 应用代码。
FROM python:3.7-buster
# install dependencies nginx
RUN apt-get update && apt-get install nginx
COPY myapp/requirements.txt /opt/app/myapp/requirements.txt
RUN pip install -r requirements.txt
# copy source
RUN mkdir -p /opt/app
COPY myapp /opt/app/myapp/
WORKDIR /opt/app
RUN chown -R www-data:www-data /opt/app
# start server
EXPOSE 8020
STOPSIGNAL SIGTERM
CMD ["/opt/app/start-server.sh"]技巧3：构建和运行 Image 分离
我们在编译应用的时候需要很多构建工具，比如 gcc, golang 等。但是在运行的时候不需要。在构建完成之后，去删除那些构建工具是很麻烦的。
我们可以这样：使用一个 Docker 作为 builder，安装所有的构建依赖，进行构建，构建完成后，重新选择一个 Base image，然后将构建的产物复制到新的 base image，这样，最终的 image 只含有运行需要的东西。
比如，这是安装一个 golang 应用 pup 的代码：
FROM golang as build
ENV CGO_ENABLED 0
RUN go install github.com/ericchiang/pup@latest
FROM alpine:3.15.4 as run
COPY --from=build /go/bin/pup /usr/local/bin/pup我们使用 golang 这个 1G 多大的 image 来安装，安装完成之后将 binary 复制到 alpine, 最终的产物只有 10M 左右。这种方法特别适合一些静态编译的编程语言，比如 golang 和 rust.
技巧4：检查构建产物
这是最有用的一个技巧了。
dive 是一个 TUI，命令行的交互式 App，它可以让你看到 docker 每一层里面都有什么。
dive ubuntu:latest 命令可以看到 ubuntu image 里面都有什么文件。内容会显示为两侧，左边显示每一层的信息，右边显示当前层（会包含之前的所有层）的文件内容，本层新添加的文件会用黄色来显示。通过 tab 键可以切换左右的操作。
一个非常有用的功能是，按下 ctrl + U 可以只显示当前层相比于前一层增加的内容，这样，就可以看到增加的文件是否是预期的了。
按 ctrl + Space 可以折叠起来所有的目录，然后交互式地打开他们查看，就像是 Docker 中的 ncdu。
参考资料：
- https://jvns.ca/blog/2019/11/18/how-containers-work–overlayfs/
- https://www.kernel.org/doc/html/latest/filesystems/overlayfs.html
- http://docs.projectatomic.io/container-best-practices/
链接：https://www.kawabangga.com/posts/4676
（版权归原作者所有，侵删）
本文链接：http://www.yunweipai.com/42556.html
