一个计算机技术爱好者与学习者

0%

好好学Docker：Docker镜像压缩技术

发表于 更新于 分类于 ，

1. 前言

Docker是一种开源的应用容器引擎，允许开发人员将应用程序及其依赖打包到一个可移动的镜像中，并在任何Linux设备运行。
然而，随着应用程序和依赖项的增加，Docker镜像的大小可能会迅速增长，这可能会影响到应用的部署速度和运行效率。
因此，了解如何压缩Docker镜像成为了一个重要的技术需求。本文将学习几种可行的Docker镜像压缩技术。

具体包括：

  • 多阶段构建(Multi-stage builds)
  • 优化Dockerfile
  • docker-slim
  • squash参数
  • docker export/import

2. 多阶段构建(Multi-stage builds)

在Docker 17.05版本之后，引入了多阶段构建的功能。多阶段构建可以让你在一个Dockerfile中使用多个FROM语句。每个FROM语句可以看作是新的阶段的开始，另一个阶段可以基于前一个阶段，你只需要最终那个小型且包含所有产物的阶段。例如，在构建一个java应用时，您可能需要maven来构建应用，但最终运行时，您可能只需要一个JRE环境，这就是多阶段构建能够帮助你优化镜像大小的地方。

3. 优化Dockerfile

优化Dockerfile是另一种有效的压缩Docker镜像的策略。像Alpine Linux这样的更小的基础镜像可以显著减小最终镜像的大小。另外，尽量在Dockerfile中合并RUN命令，因为每个RUN命令都会创建一个新的镜像层。在构建过程结束后清理不需要的缓存和文件也是一个好主意。

4. docker-slim

还有一些工具，如docker-slim可以帮助您自动优化和减小Docker镜像。通过分析您的Docker镜像，它能够自动压缩和优化它们，使它们更小和更安全。

5. squash参数

docker build命令的squash选项可以将所有的docker层合并为一个层，从而创建一个更小的镜像。需要注意的是，这个选项需要Docker daemon开启experimental实验特性才可使用。

6. docker export/import

docker export 和 docker import 是 Docker 提供的两个指令，它们主要被用来备份和恢复一个 Docker 容器。
也可以用来进行镜像压缩，因为导出再导入后，相当于删除掉了镜像中的所有叠加层，只保留最后的效果。

参考文档：

6.1. Docker Export

docker export 命令用来将一个正在运行的或者停止的容器导出到一个 tar 文件中。其命令语法如下：

1
docker export CONTAINER > somefile.tar

这里 CONTAINER 是需要导出的容器的 ID。export 命令会将容器的文件系统导出成 tar 文件，但需要注意的是，导出操作不会包含容器所使用的历史命令和元数据。也就是说，导出后的容器并不能完全反映原来的容器状态。

6.2. Docker Import

docker import 命令用来从一个 tar 文件或者一个 URL 中创建一个新的文件系统镜像。其命令语法如下：

1
docker import [OPTIONS] file|URL|- [REPOSITORY[:TAG]]

这里 file 或 URL 是需要导入的文件，REPOSITORY[:TAG] 是可选的镜像仓库和标签。
比如，我们可以将上面导出的 tar 文件导入成一个新的 Docker 镜像：

1
docker import somefile.tar newimagename:tagname

这样我们就从 tar 文件中创建了一个新的 Docker 镜像。注意，docker import 操作是创建镜像，而不是创建容器。这个镜像同样也没有原来容器的运行历史和元数据信息。

6.3. 镜像压缩实践

1
2
3
docker run --name test -d --entrypoint tail harbor.voidking.com/xxx/xxx:v0.1 -f /dev/null
docker export test > test.tar
docker import test.tar harbor.voidking.com/xxx/xxx:v0.1.1

具体能压缩多少，取决于镜像层中误增加和反复修改的内容量。

7. 后记

Docker镜像压缩是一种重要的技术，它可以提高应用的部署速度和运行效率。然而，我们在压缩Docker镜像时，也需要考虑到镜像的可移植性和可维护性。过度的压缩可能会引入复杂性，影响镜像的可读性和可维护性。在实际应用中，我们需要根据具体的需求和条件，选择最合适的压缩策略。