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随着我们对docker镜像的持续使用，在此过程中如果不加以注意并且优化，镜像的体积会越来越多。很多时候我们在使用docker部署应用时，会发现镜像的体积至少有1G以上。镜像体积的增大，不单单会增加磁盘资源与网络资源的开销，也会影响应用的部署效率，使得应用的部署时间会越来越长。因此我们需要减少部署镜像的体积以加快部署效率，降低资源的开销。而对于镜像的优化，可以通过对dockerfile的优化来实现。选择体积最小的基础镜像可有效降低镜像体积。如：alpine、busybox等构建镜像的过程中，当dockerfile的指令执行完成后，删除镜像不需要用的的文件。如使用yum安装组件，最后可使用yum clean all镜像清理不需要的文件或者使用系统rm命令删除不需要的源文件等。镜像是一个分层存储的文件，并且镜像对层数也是有一定数量的限制，当前镜像的层数最高是127层，如果不多加注意，将会导致镜像越来越臃肿。在使用dockerfile构建镜像时，dockerfile中的每一条指令都会生成一个层，因此可以通过合并dockerfile中可合并的指令，减少最终生成镜像的层数。例如：在dockerfile中使用RUN执行shell命令是，可以用"&&"将多条命令连接起来。我们可以利用构建的缓存来加快镜像构建速度，Docker构建默认会开启缓存，缓存生效有三个关键点，镜像父层没有发生变化，构建指令不变，添加文件校验和一致。只要一个构建指令满足这三个条件，这一层镜像构建就不会再执行，它会直接利用之前构建的结果。某一层的镜像缓存失效之后，它之后的镜像层缓存都会失效。我们应该把变化最少的部分放在Dockerfile的前面，这样可以充分利用镜像缓存。dockerfile中有可能导致缓存失效的命令WORKDIR、CMD、ENV、ADD等，像这些命令最好放到dockerfile底部，以便在构建镜像过程中大限度使用缓存。编写.dockerignore文件过滤构建过程中不必要的文件或者创建单独的目录，并且目录中仅存在镜像构建过程中需要使用的文件。
Docker 在运行时分为 Docker 引擎（也就是服务端守护进程）和客户端工具。Docker 的引擎提供了一组 REST API，被称为 Docker Remote API，而如 docker 命令这样的客户端工具，则是通过这组 API 与 Docker 引擎交互，从而完成各种功能。因此，虽然表面上我们好像是在本机执行各种 docker 功能，但实际上，一切都是使用的远程调用形式在服务端（Docker 引擎）完成。docker build 命令构建镜像，其实并非在本地构建，而是在服务端，也就是 Docker 引擎中构建的。
构建镜像时，Docker需要先准备context ，将所有需要的文件收集到进程中。默认的context包含Dockerfile目录中的所有文件。如果目录中的存在大量不相关的文件，不仅会导致构建缓慢，而且还会导致镜像体积增大。
.dockerignore示例如下:
在一个git项目中，我们并不需要.git目录等内容。可以在.dockerignore文件中加入以下内容：
.git/
.dockerignore 的作用和语法类似于 .gitignore，可以忽略一些不需要的文件，这样可以有效加快镜像构建时间，同时减少Docker镜像的大小。我们使用一些镜像源或者在dockerfile中使用互联网上的url时，去用一些网络比较好的开源站点，这样可以节约时间、减少失败率COPY 复制文件
格式：
COPY <源路径>... <目标路径>
COPY ["<源路径1>",... "<目标路径>"]
COPY 指令将从构建上下文目录中 <源路径> 的文件/目录复制到新的一层的镜像内的 <目标路径> 位置。比如：
COPY package.json /usr/src/app/
<源路径> 可以是多个，甚至可以是通配符，其通配符规则要满足 Go 的 filepath.Match 规则，如：
COPY hom* /mydir/
COPY hom?.txt /mydir/
<目标路径> 可以是容器内的绝对路径，也可以是相对于工作目录的相对路径（工作目录可以用 WORKDIR 指令来指定）。目标路径不需要事先创建，如果目录不存在会在复制文件前先行创建缺失目录。
此外，还需要注意一点，使用 COPY 指令，源文件的各种元数据都会保留。比如读、写、执行权限、文件变更时间等。这个特性对于镜像定制很有用。特别是构建相关文件都在使用 Git 进行管理的时候。
ADD 更高级的复制文件
ADD 指令和 COPY 的格式和性质基本一致。但是在 COPY 基础上增加了一些功能。
比如 <源路径> 可以是一个 URL，这种情况下，Docker 引擎会试图去下载这个链接的文件放到 <目标路径> 去。下载后的文件权限自动设置为 600，如果这并不是想要的权限，那么还需要增加额外的一层 RUN进行权限调整，另外，如果下载的是个压缩包，需要解压缩，也一样还需要额外的一层 RUN 指令进行解压缩。所以不如直接使用 RUN 指令，然后使用 wget 或者 curl 工具下载，处理权限、解压缩、然后清理无用文件更合理。因此，这个功能其实并不实用，而且不推荐使用。
如果 <源路径> 为一个 tar 压缩文件的话，压缩格式为 gzip, bzip2 以及 xz 的情况下，ADD 指令将会自动解压缩这个压缩文件到 <目标路径> 去。
在某些情况下，这个自动解压缩的功能非常有用，比如官方镜像 ubuntu 中：
FROM scratch
ADD ubuntu-xenial-core-cloudimg-amd64-root.tar.gz /
...
但在某些情况下，如果我们真的是希望复制个压缩文件进去，而不解压缩，这时就不可以使用 ADD 命令了。
在 Docker 官方的最佳实践文档中要求，尽可能的使用 COPY，因为 COPY 的语义很明确，就是复制文件而已，而 ADD 则包含了更复杂的功能，其行为也不一定很清晰。最适合使用 ADD 的场合，就是所提及的需要自动解压缩的场合。
另外需要注意的是，ADD 指令会令镜像构建缓存失效，从而可能会令镜像构建变得比较缓慢。
因此在 COPY 和 ADD 指令中选择的时候，可以遵循这样的原则，所有的文件复制均使用 COPY 指令，仅在需要自动解压缩的场合使用 ADD。CMD
CMD 指令设置镜像中的默认启动命令和参数. 容器启动之后, 如果没有加入任何启动命令(也就是在镜像参数之后没有添加任何内容) 则默认执行镜像中 CMD 设置的默认的启动命令
设置启动命令时, 应该尽量使用 JSON 格式 CMD ["command", "arg1", "arg2"]
例如 nginx 的启动方式: CMD ["nginx", "-D"]
如果开发者和使用者都不是很熟悉 CMD 和 ENTRYPOINT 的工作原理的情况下, 尽量避免这两个指令配合使用
例如 Django 的启动方式: CMD ["python", "manage.py", "runserver", "0.0.0.0:8989"]
相反, 如果开发者和使用者都很熟悉 CMD 和 ENTRYPOINT 的工作原理, 推荐 CMD 作为 ENTRYPOINT 的参数来配套使用
ENTRYPOINT
当需要把容器当做一个命令行工具使用时, 推荐通过 ENTRYPOINT 指令设置镜像的入口程序
当启动主程序之前还需要执行大量的前置操作时, 可以将 ENTRYPOINT 的入口指令设置为一个脚本 start.sh
当 dockerfile 中指定了 ENTRYPOINT 的时候, docker run 如果在镜像之后添加的指令, 那么这些指令将被当做 ENTRYPOINT 的参数执行
如果 dockerfile 中同时有 CMD 和 ENTRYPOINT 指令, 当 CMD 指令可执行时, 它将在 ENTRYPOINT 之前运行; 如果 CMD 不是可执行的命令, 则将作为 ENTRYPOINT 的命令参数追加尽量使用绝对路径
切换目录的时候尽量使用 WORKDIR, 而不是使用 RUN cd /data如果容器中的应用程序运行时不需要特殊的权限, 可以通过 USER 指令把应用程序的所有者设置为非 root 用户. 如果该用户不存在, 首先需要使用 RUN 命令在镜像中创建用户.
如果在每次编译镜像时, 对用户的 UID/GID 有要求需要保持一致, 应该在新建用户和组的时候指定 UID和 GID
在镜像中避免使用sudo 命令. 应为该命令使用的 TTY 不确定, 对接收信号量也会造成影响. 如果确实需要使用 sudo 功能, 则可是使用 gosu 命令替代
可以用 root 用户初始化一个 daemon, 然后用非 root 用户启动这个 daemon
为了减少镜像体积, 应该避免不必要的用户切换EXPOSE 用来声明未来容器内需要监听的端口, 在 bridge 模式下, 这些容器内部的端口会映射到宿主机的端口上, 建议在容器内部不要更改应用原生的端口号
EXPOSE 中只能指定未来容器内部需要暴露的端口, 不能指定未来容器外部与内部端口之间的映射关系, 比如设置 EXPOSE 80:80 是没有任何意义的另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。
