Docker镜像优化指南:如何有效地压缩镜像体积并缩短构建时间?

译文
云计算
在今天的文章中,我们将探讨镜像体积及构建时间方面的话题——而这两项工作也已经成为用户们迫切需要实现的目标。

 时至今日,大家已经能够从多种Docker支持的存储驱动程序中做出选择,从而确保其与我们的实际环境以及用例切实吻合——然而,除非深入理解镜像层(更不用提镜像与容器本身),否则一般用户根本不会考虑这方面问题。很明显,这些简单而且缺乏吸引力的技术元素层虽然是构成镜像的基本条件,但却往往得不到高度关注——因为闪亮的新型工具往往比基本信息更能抓人眼球。

在今天的文章中,我们将探讨镜像体积及构建时间方面的话题——而这两项工作也已经成为用户们迫切需要实现的目标。

让我们首先着眼于镜像与层,对其概念加以阐述:

  • Docker镜像是一套由只读层外加部分元数据构成的标签化结构。
  • 每个层都拥有自己的UUID,而且每个连续层都建立在其下的层之上。
  • 每个Dockerfile指令都会生成一个新层。

看起来基本理念非常简单,且不需要再做过多解释,不过我曾经遇上过这样一个让人如坠雾里的Dockerfile:

  1. FROM centos:7.1.1503 
  2.  
  3. RUN yum -y install java-1.8.0-openjdk-devel-1:1.8.0.65-2.b17.el7_1.x86_64 
  4.  
  5. RUN yum clean all 

这个Dockerfile到底出了什么问题?这个嘛,其中第二个RUN命令并没能真正影响到镜像体积——虽然它看起来确实应该有效削减镜像大小。让我们重新审视Docker镜像与层的定义,并着重强调其中的语法表达:

Docker镜像是一套由只读层外加部分元数据构成的标签化结构。

每个层都拥有自己的UUID,而且每个连续层都建立在其下的层之上。

每个Dockerfile指令都会生成一个新层。

现在,可以明确看到该Dockerfile并没能优化镜像体积。无论如何,让我们进行深入探讨,看看这些yum缓存是如何被从镜像层当中移除出去的。

不过为了保证文章浅显易懂的特性,我们首先将关注范畴限定在AUFS存储驱动程序身上。AUFS存储驱动程序能够添加一个疏排文件以覆盖镜像中底部只读层内文件的存在,从而将其从层内删除出去。除此之外,大家可以推断出镜像的大小相当于各层体积的总和,而添加到Dockerfile中的每条附加指令都会进一步增加镜像的体积。

只要将两项RUN指令加以合并,我们就能轻松对上面提到的Dockfile进行修复:

  1. FROM centos:7.1.1503 
  2.  
  3. RUN yum -y install java-1.8.0-openjdk-devel-1:1.8.0.65-2.b17.el7_1.x86_64 && \ 
  4.  
  5. yum clean all 

下面让我们构建并检查这两套镜像以证明其瘦身效果。大家需要执行docker build -t 以在Dockerfile所容纳的目录当中构建一套镜像。在此之后,我们会发现两套镜像的体积有所不同:

  1. $ docker images 
  2.  
  3. REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED VIRTUAL SIZE 
  4.  
  5. combined-layers latest defa7a199555 4 seconds ago 407 MB 
  6.  
  7. separate-layers latest b605eff36c7b About a minute ago 471.8 MB 

大家应该能够轻松判断哪套镜像是通过哪个Dockerfile构建而成,但让我们进一步查看两套镜像各自包含的层:

  1. $ docker history --no-trunc separate-layers 
  2.  
  3. IMAGE CREATED CREATED BY SIZE 
  4.  
  5. b605eff36c7b418aa30e315dc0a1d809d08a1ebb8e574e934b11f5ad7cd490dc 2 minutes ago /bin/sh -c yum clean all 2.277 MB 
  6.  
  7. 4c363330dc9057ce6285be496aa02212759ecfc75c4ad3a9a74e6e2f3dacb1dd 2 minutes ago /bin/sh -c yum -y install java-1.8.0-openjdk-devel-1:1.8.0.65-2.b17.el7_1.x86_64 257.5 MB 
  8.  
  9. 173339447b7ec3e8cb93edc61f3815ff754ec66cfadf48f1953ab3ead6a754c5 8 weeks ago /bin/sh -c #(nop) CMD ["/bin/bash"0 B 
  10.  
  11. 4e1d113aa16e0631795a4b31c150921e35bd1a3d4193b22c3909e29e6f7c718d 8 weeks ago /bin/sh -c #(nop) ADD file:d68b6041059c394e0f95effd6517765405402b4302fe16cf864f658ba8b25a97 in / 212.1 MB 
  12.  
  13. a2c33fe967de5a01f3bfc3861add604115be0d82bd5192d29fc3ba97beedb831 7 months ago /bin/sh -c #(nop) MAINTAINER The CentOS Project - ami_creator 0 B 
  14.  
  15. $ docker history --no-trunc combined-layers 
  16.  
  17. IMAGE CREATED CREATED BY SIZE 
  18.  
  19. defa7a199555834ac5c906cf347eece7fa33eb8e90b30dfad5f9ab1380988ade 48 seconds ago /bin/sh -c yum -y install java-1.8.0-openjdk-devel-1:1.8.0.65-2.b17.el7_1.x86_64 && yum clean all 195 MB 
  20.  
  21. 173339447b7ec3e8cb93edc61f3815ff754ec66cfadf48f1953ab3ead6a754c5 8 weeks ago /bin/sh -c #(nop) CMD ["/bin/bash"0 B 
  22.  
  23. 4e1d113aa16e0631795a4b31c150921e35bd1a3d4193b22c3909e29e6f7c718d 8 weeks ago /bin/sh -c #(nop) ADD file:d68b6041059c394e0f95effd6517765405402b4302fe16cf864f658ba8b25a97 in / 212.1 MB 
  24.  
  25. a2c33fe967de5a01f3bfc3861add604115be0d82bd5192d29fc3ba97beedb831 7 months ago /bin/sh -c #(nop) MAINTAINER The CentOS Project - ami_creator 0 B 

这清楚地表明链式命令能帮助我们在对各层进行提交前进行清理工作,不过这并不意味着我们应当将一切都塞进单一层当中。如果大家重新审视以上命令的输出结果,就会发现两套镜像的3个***层拥有着同样的UUID,这意味着两套镜像共享这些层(有鉴于此,docker images命令才能够报告各镜像的虚拟体积)。

有人可能会说,如今磁盘空间的使用成本已经如此低廉,我们真的有必要如此纠结于所谓镜像体积吗?但除了缓存镜像层之外,大家还有其它方面需要关注。其中最重要的一点在于镜像的构建时间。简单来讲,如果大家能够复用某个层,则无需对其进行重新构建。另外,如果大家的镜像需要通过网络进行传输(例如在流程中分阶段进行构建推进),那么更为袖珍的镜像体积与缓存层运用能够显著节约传输时长(并降低网络流量负载),因为需要实际传输的镜像层中有相当一部分已经被整合在新版本镜像当中。

现在结论已经显而易见,大家应当尽可能减少Dockerfile顶层的指令数量,从而提高缓存复用比例并努力着眼于底层对Dockerfile进行变更。

考虑到以上各项因素,有些朋友可以认为优化程度***的解决方案应当是将全部发生变更的元素塞进各自不同的层当中,从而清理每个层的执行流程; 但一般来讲,这种作法并不会简化工作负担。首先,Docker对层数做出了限制,即不可超过127个,而且大家***与上限之间保持一定距离。包含有大量层的Dockerfile既不易于后期维护,也不太可能排除那些不必要的数据; 相反,其结果是我们会面对一套非常臃肿的镜像,且***将其拆分成多个不同镜像。而更重要的是,层的实现并非毫无成本,具体取决于我们使用的存储驱动程序,由此造成的额外负担也有所区别。举例来说,在AUFS当中,每个层都会在面向镜像层堆栈中各现有文件的***写入时给容器写入性能造成延迟,特别在文件体积庞大且存在于大量镜像层之下的情况当中。

因此在文章***,我们需要再次强调:要想切实提升镜像体积优化效果并压缩构建时间,大家必须了解自己想要优化什么,并有意识地做出必要妥协。

1. 如果大家需要了解或者深入掌握容器中的层概念,请点击此处查看Docker说明文档。

2. 查看存储驱动程序说明文档以了解与其性能表现相关的各项细节信息。

3. 如果大家发现自己需要处理高强度写入工作负载,可以考虑使用数据分卷(它们会绕开存储驱动程序)。

原文标题:Optimizing Docker Images for Image Size and Build Time

【51CTO.com独家译稿,合作站点转载请注明来源】

责任编辑:xinxiaoliang 来源: 51CTO
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