作者｜徐偉

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簡介

容器映象類似於虛擬機器映象，封裝了程式的執行環境，保證了執行環境的一致性，使得我們可以一次建立任意場景部署執行。映象構建的方式有兩種，一種是透過 docker build 執行 Dockerfile 裡的指令來構建映象，另一種是透過 docker commit 將存在的容器打包成映象，通常我們都是使用第一種方式來構建容器映象。

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在構建 docker 容器時，我們一般希望儘量減小映象，以便加快映象的分發；但是不恰當的映象構建方式，很容易導致映象過大，造成頻寬和磁碟資源浪費，尤其是遇到 daemonset 這種需要在每臺機器上拉取映象的服務，會造成大量資源浪費；而且映象過大還會影響服務的啟動速度，尤其是處理緊急線上映象變更時，直接影響變更的速度。如果不是刻意控制映象大小、注意映象瘦身，一般的業務系統中可能 90% 以上的大映象都存在映象空間浪費的現象（不信可以嘗試檢測看看）。因此我們非常有必要了解映象瘦身方法，減小容器映象。

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如何判斷映象是否需要瘦身

通常，我們可能都是在容器映象過大，明顯影響到映象上傳/拉取速度時，才會考慮到分析映象，嘗試映象瘦身。此時採用的多是 docker image history 等 docker 自帶的映象分析命令，以檢視映象構建歷史、映象大小在各層的分佈等。然後根據經驗判斷是否存在空間浪費，但是這種判斷方式起點較高、沒有量化，不方便自動化判斷。當前，社群中也有很多映象分析工具，其中比較流行的 ［dive］（

https：//

github。com/wagoodman/di

ve

） 分析工具，就可以量化給出_**容器映象有效率**_、_**映象空間浪費率**_等指標，如下圖：

採用 dive 對一個 mysql 映象進行效率分析，發現映象有效率只有 41%，映象空間浪費率高達 59%，顯然需要瘦身。

如何進行映象瘦身

當判斷一個映象需要瘦身後，我們就需要知道如何進行映象瘦身，下面將結合具體案例講解一些典型的映象瘦身方法。

多階段構建

所謂多階段構建，實際上是允許在一個 Dockerfile 中出現多個 FROM 指令。最後生成的映象，以最後一條 FROM 構建階段為準，之前的 FROM 構建階段會被拋棄。透過多階段構建，後一個階段的構建過程可以直接利用前一階段的構建快取，有效降低映象大小。一個典型的場景是將編譯環境和執行環境分離，以一個 go 專案映象構建過程為例：

​# Go語言編譯環境基礎映象

FROM golang：1。16-alpine

# 複製原始碼到映象

COPY server。go /build/

# 指定工作目錄

WORKDIR /build

# 編譯映象時，執行 go build 編譯生成 server 程式

RUN CGO_ENABLED=0 GOOS=linux GOARCH=amd64 GOARM=6 go build -ldflags ‘-w -s’ -o server

# 指定容器執行時入口程式

ENTRYPOINT ［“/build/server”］

​

這種傳統的構建方式有以下缺點：

- 基礎映象為支援編譯環境，包含大量go語言的工具/庫，而執行時並不需要

- COPY 原始碼，增加了映象分層，同時有原始碼洩漏風險

採用多階段構建方式，可以將上述傳統的構建方式修改如下：

​## 1 編譯構建階段

# Go語言編譯環境基礎映象

FROM golang：1。16-alpine AS build

# 複製原始碼到映象

COPY server。go /build/

# 指定工作目錄

WORKDIR /build

# 編譯映象時，執行 go build 編譯生成 server 程式

RUN CGO_ENABLED=0 GOOS=linux GOARCH=amd64 GOARM=6 go build -ldflags ‘-w -s’ -o server

## 2 執行構建階段

# 採用更小的執行時基礎映象

FROM scratch

# 從編譯階段僅複製所需的編譯結果到當前映象中

COPY ——from=build /build/server /build/server

# 指定容器執行時入口程式

ENTRYPOINT ［“/build/server”］

可以看到，使用多階段構建，可以獲取如下好處：

- 最終映象只關心執行時，採用了更小的基礎映象。

- 直接複製上一個編譯階段的編譯結果，減少了映象分層，還避免了原始碼洩漏。

減少映象分層

映象的層就像 Git 的提交（commit）一樣，用於儲存映象的當前版本與上一版本之間的差異，但是映象層會佔用空間，擁有的層越多，最終的映象就越大。在構建映象時，RUN， ADD， COPY 指令對應的層會增加映象大小，其他命令並不會增加最終的映象大小。下面以實際工作中的一個案例講解如何減少映象分層，以減小映象大小。

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背景

測試專案 mysql 映象時，遇到了容器建立比較慢的情況，我們發現主要是因為容器映象較大，拉取映象時間較長，所以就打算看看 mysql 映象為什麼這麼大，是否可以減小容器映象。

映象大小分析

透過 docker image history 檢視映象構建歷史及各層大小。

​映象大小：2。9GB

​

其相應 Dockerfile 如下：

​##

## MySQL 5。7

FROM centos：7

。。。

RUN yum -y install crontabs

RUN groupadd -g ${MY_GID} -r ${MY_GROUP} && \

adduser ${MY_USER} -u ${MY_UID} -M -s /sbin/nologin -g ${MY_GROUP}

# RUN wget https：//dev。mysql。com/get/Downloads/MySQL-5。7/mysql-5。7。29-1。el7。x86_64。rpm-bundle。tar

COPY mysql-5。7。29-1。el7。x86_64。rpm-bundle。tar /

RUN tar -vxf /mysql-5。7。29-1。el7。x86_64。rpm-bundle。tar

RUN rm /mysql-5。7。29-1。el7。x86_64。rpm-bundle。tar

RUN yum clean all

RUN yum -y install libaio

RUN yum -y install numactl

RUN yum -y install net-tools

RUN yum -y install perl

# RUN rpm -e ——nodeps mariadb-libs-1：5。5。52-1。el7。x86_64

RUN rpm -ivh mysql-community-common-5。7。29-1。el7。x86_64。rpm

RUN rpm -ivh mysql-community-libs-5。7。29-1。el7。x86_64。rpm

RUN rpm -ivh mysql-community-client-5。7。29-1。el7。x86_64。rpm

RUN rpm -ivh mysql-community-server-5。7。29-1。el7。x86_64。rpm

RUN rm -rf mysql-community-*

RUN yum clean all

## Entrypoint

ENTRYPOINT ［“/bin/bash”，“/docker-entrypoint。sh”］

可以發現：Dockerfile 中存在過多分散的 RUN/COPY 指令，而且還是大檔案相關操作，導致了過多的映象分層，使得映象過大，可以嘗試合併相關指令，以減小映象分層。

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合併 RUN 指令

該 Dockerfile 中 RUN 指令較多，可以將 RUN 指令合併到同一層：

RUN yum -y install crontabs && \

mv /tmp/dumb-init_1。2。5_x86_64 /usr/bin/dumb-init && \

chmod +x /usr/bin/dumb-init && \

groupadd -g ${MY_GID} -r ${MY_GROUP} && \

adduser ${MY_USER} -u ${MY_UID} -M -s /sbin/nologin -g ${MY_GROUP} && \

tar -vxf /tmp/mysql-5。7。29-1。el7。x86_64。rpm-bundle。tar && \

yum clean all && \

yum -y install libaio numactl net-tools perl && \

rpm -ivh mysql-community-common-5。7。29-1。el7。x86_64。rpm && \

rpm -ivh mysql-community-libs-5。7。29-1。el7。x86_64。rpm && \

rpm -ivh mysql-community-client-5。7。29-1。el7。x86_64。rpm && \

rpm -ivh mysql-community-server-5。7。29-1。el7。x86_64。rpm && \

rm -rf mysql-community-* && \

rm -rf /tmp/mysql-5。7。29-1。el7。x86_64。rpm-bundle。tar​

編譯後鏡像大小顯著下降：

​

映象大小：1。92GB

COPY 指令轉換合併到 RUN 指令

從上圖中可以看到，一個較大的映象層是 COPY 指令導致的，複製的檔案較大，所以我們考慮將 COPY 指令轉換合併到 RUN 指令；具體做法是將檔案上傳到 oss，在 RUN 指令中下載。當然也可以發現之前還有一個 RUN 指令漏掉沒有合併，需要繼續合併到已有 RUN 指令中。

RUN curl -o /tmp/mysql-5。7。29-1。el7。x86_64。rpm-bundle。tar http：//xxx。oss。aliyuncs。com/addon-pkgs/mysql-5。7。29-1。el7。x86_64。rpm-bundle。tar && \

tar -vxf /tmp/mysql-5。7。29-1。el7。x86_64。rpm-bundle。tar && \

。。。​

編譯後鏡像大小顯著下降：

映象大小： 1。27GB

注意

：此處主要是因為 COPY 指令操作的相關檔案較大，對應層佔用空間較多，才會將 COPY 指令轉換合併到RUN 指令；如果其對應層佔用空間較小，則只需分別合併 COPY 指令、RUN 指令，會更加清晰，而沒必要將兩者轉換合併到一層。

​

減少容器中不必要的包

還是以上述 mysql 映象為例，我們發現下載的包 mysql-5。7。29-1。el7。x86_64。rpm-bundle。tar 包含如下 rpm 包：

而安裝所需的 rmp 包只有：

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刪除不必要的包，用最新的最小 rpm 壓縮包替換 mysql-5。7。29-1。el7。x86_64。rpm-bundle。tar 後重新編譯映象：

映象大小： 1。19GB

​

映象分析工具

前面我們透過 docker 自帶的 docker image history 命令分析映象，本節主要講解映象分析工具 ［dive］（wagoodman/dive） 的使用，其主要特徵如下：

- 按層顯示 Docker 映象內容

- 指出每一層的變化

- 評估 “映象的效率”，浪費的空間

- 快速的構建/分析週期

- 和 CI 整合，方便自動化檢測映象效率是否合格

映象效率分析

之前是透過 docker image history 分析映象體積分佈，並進行映象瘦身，此處將採用 dive 分析映象有效率。

使用方法：dive

​最佳化前

原始映象有效率

： 41%，大部分映象體積都是浪費的。

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如下：

最佳化後

最佳化後鏡像有效率：97%

注意：

最佳化後，映象分層明顯減少，映象有效率顯著提高；但是此時的映象效率提升主要是依靠減少浪費空間獲取的，如果要繼續最佳化映象體積，需要結合映象體積瓶頸點評估下一步最佳化方向。一個通常的繼續最佳化點是：減小基礎映象體積和不必要的包。

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如下所示：

番外篇：如何透過映象恢復 Dockerfile

前面主要透過映象分析工具分析映象體積分佈，發現浪費空間，最佳化映象大小。映象分析工具的另一個典型應用場景是：當只有容器映象時如何透過映象恢復 Dockerfile？

​

映象構建歷史檢視

一般，我們可以透過 docker image history 檢視映象構建歷史、映象層及對應的構建指令，從而還原出對應Dockerfile。

​

注意：

docker image history 檢視對應的構建命令可能顯示不全，需要帶上 ——no-trunc 選項。

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這種方法有如下缺陷：

- 一些指令資訊提取不完整、不易讀，如 COPY/ADD 指令，對應的操作檔案用 id 表示，如下圖所示。

- 對於一些映象層，不是透過 Dockerfile 指令構建出來的，而是直接透過修改容器內容，然後 docker commit 生成，不方便檢視該層變更的檔案。

藉助 dive 分析工具還原

藉助 dive 分析工具還原 Dockerfile，主要是因為 dive 可以指出每一層的變化，如下：

- 可以根據 COPY 層變化內容（右側），直觀判斷複製的檔案。

- 因為可以檢視每一層的變化，所以對於 docker commit 也更容易分析相關操作對應的變動範圍。

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思考

映象變胖的原因

映象變胖的原因很多，如：

- 無用檔案，比如編譯過程中的依賴檔案對編譯或執行無關的指令被引入到映象

- 系統映象冗餘檔案多

- 各種日誌檔案，快取檔案

- 重複編譯中間檔案

- 重複複製資原始檔

- 執行無依賴檔案

但是一般情況是，使用者可能對少量的映象空間浪費不那麼敏感；但是在操作大檔案時，一些不當的指令（RUN/COPY/ADD）使用方式卻很容易造成大量的空間浪費，此時尤其要注意映象分析與映象瘦身。

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映象瘦身難嗎

對於基礎映象的減小、系統包的減小，將映象體積從 200M 減小到 190M 等可能相對難些，此時需要對程式映象非常熟悉，並結合專門的分析工具具體分析。但是一般場景下，映象的浪費很可能僅僅是因為映象構建命令的使用姿勢不佳。此時結合本文的映象瘦身方法，和 Dockerfile 最佳實踐，一般都能實現映象瘦身。

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如何評價瘦身效果（映象效率）

如果可以評價映象的空間使用效率，一方面可以比較直觀的判斷哪些映象空降浪費嚴重，需要瘦身；另一方面也可以對瘦身的效果進行評價。上文介紹的，映象分析工具 ［dive］（wagoodman/dive） 即可滿足要求。

CI 整合

如果需要對大量映象的體積使用效率進行把關，就必須將效率檢測作為自動化流程的一環，而 ［dive］（wagoodman/dive） 就比較容易整合到 CI 中，只需執行如下指令：

​CI=true dive

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最佳化前 mysql 映象執行結果：由上文可知，最佳化前實際效率值為 41%，由於預設效率閾值為 90%，所以執行失敗。

最佳化後鏡像執行結果：效率值為 97%，由於預設效率閾值為 90%，所以執行透過。

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同時專案也可以根據其對映象大小的敏感度，將映象大小最為一個檢測條件，如只有映象大小超過 1G 時，才進行映象效率檢測，這就可以避免大量小映象的檢測，加快 CI 流程。

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如何自動化的檢測 Docerfile 並給出最佳化建議呢

結合上文，ADD/COPY/RUN 指令對應層會增加最終映象大小，而一般映象的構建過程包含：檔案準備、檔案操作等。檔案準備階段在 ADD/COPY/RUN 指令中都有可能出現；檔案操作階段主要由 RUN 指令實現，如果指令過於分散，檔案操作階段會根據 **寫時複製** 原則，複製一份到當前映象層，造成空間浪費，尤其是在涉及大檔案操作時。更嚴重的情況是，假如對檔案的操作分散在不同的 RUN 指令中，不就造成了多次檔案複製浪費了。試想一下，如果複製和操作在同一層進行，不就可以避免這些檔案跨層複製了嗎。

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所以有以下一些通用的最佳化檢測方法和建議：

- 檢測 RUN 指令是否過於分散，建議合併。

- 檢測 COPY/ADD 指令是否有複製大檔案，且在 RUN 指令中有對檔案進行操作，則建議將 COPY/ADD 指令轉換合併到 RUN 指令中。當然此種檢測方法，僅僅只有 Dockerfile 還是不夠的，還需要有上下文，才能檢測相關檔案的大小。

當然還有很多其他的檢測方向和最佳化建議，有待進一步完善，歡迎**新增小助手微信（Erda202106）

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參考

- ［dive］（wagoodman/dive）

- ［Best practices for writing Dockerfiles］（Best practices for writing Dockerfiles）

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