本文主要记录了自己通过查阅相关资料，一步步排查问题，最后通过优化Docerfile文件将Docker镜像构建从十几分钟降低到1分钟左右，效率提高了10倍左右。
一、概述
最近在开发python应用程序，在部署应用的时候发现构建镜像过程十分缓慢，极大影响开发效率。既然遇到了问题就不要逃避，而应该尝试解决一下。本文主要记录了自己通过查阅相关资料，一步步排查问题，最后通过优化Dockerfile文件将docker镜像构建从十几分钟降低到1分钟左右，效率提高了10倍左右。
本文通过如下几个部分进行介绍：
- 现状：简单介绍一下未优化前的情况；
- 优化效果：简单介绍优化后的情况；
- 分析过程：介绍如何分析镜像构建存在的问题；
- 优化过程：介绍如何通过优化Dockerfile提高镜像构建效率；
- 优化总结：最后总结镜像构建的几个优化方法；
通过本文的学习，你将有如下收获：
1、了解镜像构建优化的过程。
2、了解一些常用的镜像构建优化的技巧。
二、优化前效果
未优化前可以看到镜像构建耗时16分钟，构建完成后镜像大小约8G，使用的Dockerfile文件如下：
FROM reg.docker.alibaba-inc.com/aci-images/python-service:3.8.0-63928922
# init folder
RUN mkdir -p /home/admin/logs && mkdir -p /home/admin/bin && mkdir -p /home/admin/conf && mkdir -p /home/admin/nginx && mkdir -p /home/admin/.maxhub/env_helper_util/zeta-local-env
# install zeta
RUN pushd /home/admin/.maxhub/env_helper_util/zeta-local-env && \
wget https://artifacts.antgroup-inc.cn/artifact/repositories/softwares-common/antcode/zeta/0.7.9/zeta-linux-amd64-0.7.9.sh -O zeta-release.sh && \
chmod +x zeta-release.sh && \
./zeta-release.sh --prefix=/usr/local && \
popd
# init env and install software
COPY conf/docker/build.yaml /root/
RUN python3.10 -m pip install -U antimgbuilder -i https://pypi.antfin-inc.com/simple && \
python3.10 -m antimgbuilder --config-file /root/build.yaml
# copy source file
# COPY --chown=admin:admin mydemo /home/admin/release/mydemo
COPY --chown=admin:admin aml_core /home/admin/release/aml_core
COPY --chown=admin:admin backend /home/admin/release/backend
# install requirements.txt
COPY --chown=admin:admin requirements.txt /home/admin/release/
RUN python3.10 -m venv /home/admin/run && \
. /home/admin/run/bin/activate && \
python3.10 -m pip install -i https://pypi.antfin-inc.com/simple-remote --upgrade pip &&\
python3.10 -m pip install -i https://pypi.antfin-inc.com/simple -r /home/admin/release/requirements.txt
# copy scripts
COPY --chown=admin:admin conf/docker/scripts/admin /home/admin
COPY --chown=admin:admin conf/nginx /home/admin/nginx
# 最后确保admin目录下文件权限
RUN chown admin:admin -R /home/admin
RUN chmod a+xw /home/admin/bin/fetch_ollama.sh /tmp三、优化后效果
优化后可以看到镜像构建时间为1分钟左右，镜像大小约5G，使用的Dockerfile如下：
# 第一阶段：下载依赖
FROM reg.docker.alibaba-inc.com/antfin-sqa/amlregservermodel-dev:20241016125401_b0296dab as builder
# install requirements.txt
COPY --chown=admin:admin requirements.txt /home/admin/release/
RUN python3.10 -m venv /home/admin/run && \
. /home/admin/run/bin/activate && \
python3.10 -m pip install -i https://pypi.antfin-inc.com/simple-remote --upgrade pip &&\
python3.10 -m pip install -i https://pypi.antfin-inc.com/simple -r /home/admin/release/requirements.txt --no-cache-dir
# 第二阶段：构建应用程序镜像
FROM reg.docker.alibaba-inc.com/aci-images/python-service:3.8.0-63928922
# init folder
RUN mkdir -p /home/admin/logs && mkdir -p /home/admin/bin && mkdir -p /home/admin/conf && mkdir -p /home/admin/nginx && mkdir -p /home/admin/.maxhub/env_helper_util/zeta-local-env
# install zeta
RUN pushd /home/admin/.maxhub/env_helper_util/zeta-local-env && \
wget https://artifacts.antgroup-inc.cn/artifact/repositories/softwares-common/antcode/zeta/0.7.9/zeta-linux-amd64-0.7.9.sh -O zeta-release.sh && \
chmod +x zeta-release.sh && \
./zeta-release.sh --prefix=/usr/local && \
rm -f zeta-release.sh && \
popd
# install virtualenv and uvicorn
RUN python3.10 -m venv /home/admin/run && \
. /home/admin/run/bin/activate && \
python3.10 -m pip install -i https://pypi.antfin-inc.com/simple-remote --upgrade pip &&\
python3.10 -m pip install -i https://pypi.antfin-inc.com/simple uvicorn --no-cache-dir
# init env and install software
COPY conf/docker/build.yaml /root/
RUN python3.10 -m pip install -U antimgbuilder -i https://pypi.antfin-inc.com/simple && \
python3.10 -m antimgbuilder --config-file /root/build.yaml
# copy scripts
COPY --chown=admin:admin conf/docker/scripts/admin /home/admin
COPY --chown=admin:admin conf/nginx /home/admin/nginx
COPY --chown=admin:admin aml_core /home/admin/release/aml_core
RUN chmod a+xw /home/admin/bin/fetch_ollama.sh /tmp
# 从第一阶段复制下载的依赖到第二阶段
COPY --from=builder /home/admin/run/lib/python3.10/site-packages/ /home/admin/run/lib/python3.10/site-packages/
# copy source file
COPY --chown=admin:admin backend /home/admin/release/backend四、分析过程
1、镜像构建耗时分析
分析优化前的镜像构建构成，找到最耗时的阶段，进入镜像构建任务详情页：
点击 image-build-3 找到耗时最长的指令：
可以看到在指令：
COPY --chown=admin:admin conf/docker/scripts/admin /home/admin
的前一步耗时达到了 10 分钟左右，对照着 Dockerfile 文件可以看到，是下面下载依赖比较耗时。
由于构建出来的镜像比较大，导致推送镜像耗时约：4分钟
镜像构建耗时分析总结：
1）从构建的日志中可以看到是下载依赖比较耗时约：10 分钟。
2）并且前面的指令缓存失效， 则随后指令构建的镜像都不再使用缓存导致耗时增加。
3）构建出来的镜像比较大，导致推送镜像耗时约：4分钟。
2、镜像构建体积较大分析
从前面的Dockfile文件中可以看到，使用的基础镜像是：
reg.docker.alibaba-inc.com/aci-images/python-service:3.8.0-63928922，拉取该镜像，查看基础镜像的体积：
可以看到该镜像的大小是：2.33G
我们进入Docker容器，查看下载依赖的大小以及缓存的大小，下载依赖的缓存目录一般是 /root/.cache/pip：
镜像构建体积较大分析总结：
1）基础镜像体积较大：2.33G。
2）安装的依赖较大，并且下载依赖时默认开启了缓存，导致占用更多的内存空间约：3.1G（包括下载的依赖和缓存占用：2.6G + 729M ）。
为什么使用 pip install 安装依赖时没有添加 --no-cache-dir 参数会导致占用的内存更多？
如果在使用 pip install 安装依赖时没有添加 --no-cache-dir 参数，会导致缓存目录中的文件不断增加，占用更多的内存空间。每次使用 pip install 安装依赖时，pip 会默认将下载的依赖包保存在缓存目录 /root/.cache/pip 中，如果没有添加 --no-cache-dir 参数，pip 会在安装依赖时从缓存目录中检查已有的依赖包，如果有相同的包就会直接使用缓存中的包，而不是重新下载。因此，随着时间的推移，缓存目录中会存放越来越多的依赖包，占用更多的内存空间。
为了避免占用更多的内存空间，可以在使用 pip install 安装依赖时添加 --no-cache-dir 参数，这样将禁用缓存，使得每次安装依赖都会重新下载依赖包，从而避免占用更多的内存空间。
3、 使用 docker history 分析
接下来我们使用 docker history 进行分析。
docker history ：用于查看 Docker 镜像的构建历史，显示每一层的提交信息，包括镜像 ID、创建人、创建时间和指令。这个命令可以帮助用户理解镜像是如何构建的，了解每个操作对镜像大小的影响，以及对镜像进行优化和精简。通过查看镜像的构建历史，用户可以更好地理解和管理镜像，提高镜像的性能和安全性。
下载镜像到本地或者在本地构建未优化的Dockerfile镜像，使用下面的命令构建镜像：
docker build -f conf/docker/Dockerfile -t amlservermodel:latest .使用下面的命令分析镜像，可以看到各个操作对镜像大小的影响如下：
docker history amlservermodel:latest使用 docker history 分析镜像总结，占用镜像体积较大的两个层是：
1）下载依赖占用约：3.18G（包括下载的依赖和缓存）。
2）给目录设置权限：
在构建docker镜像时，Dockerfile文件中使用指令：RUN chown admin:admin -R /home/admin，为什么会导致镜像体积变大？
这条指令会导致镜像体积变大的原因是，每一条指令在Dockerfile中都会创建一个新的镜像层。当在Dockerfile中使用RUN chown命令时，会创建一个新的镜像层，其中包含了文件权限的更改。这意味着原本的文件和目录仍然存在于之前的镜像层中，而新的镜像层只是在其基础上进行了更改。因此，即使在新的镜像层中删除了一些文件或更改了文件权限，但之前的镜像层仍然包含了这些文件，导致镜像体积变大。
为了避免镜像体积变大，可以在Dockerfile中尽量减少使用RUN指令，或者在同一条RUN指令中一次性执行多个操作，以减少创建的镜像层数。也可以在构建镜像的过程中清理不必要的文件和缓存，以减小镜像的体积。
五、优化过程
1、优化方案
在进行优化之前，我们需要了解一些docker镜像的构建原则：
1）动静分离原则
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。
每条指令只要前面的指令缓存失效， 则随后指令构建的镜像都不再使用缓存。
对应COPY和ADD文件会检验文件的校验和， 如果发现改变则缓存失效。
2）多阶段构建
Docker多阶段构建镜像的原理是利用多个Docker容器来处理不同的构建阶段，并将最终构建产物传递给下一个容器。每个阶段可以定义自己的基础镜像、依赖和构建执行环境，使得镜像的构建过程更加灵活和高效。
多阶段构建镜像可以降低最终镜像的体积的原因包括以下几点：
优化构建产物：多阶段构建可以在不同的阶段处理不同的构建任务，比如编译、打包、测试等，从而避免将构建产物暴露给最终镜像，减小了最终镜像的体积。
移除构建环境：多阶段构建可以将构建时用到的工具、依赖等移除，只将必要的产物传递到最终镜像中，避免了构建环境对最终镜像的影响，减小了最终镜像的体积。
优化基础镜像：多阶段构建可以根据需要选择不同的基础镜像，每个阶段可以选择适合自己需求的基础镜像，从而避免了不必要的依赖和工具被打包到最终镜像中，减小了最终镜像的体积。
综上所述，多阶段构建镜像可以将构建过程分解成多个阶段，根据需要进行优化，避免了不必要的依赖和工具被打包到最终镜像中，从而降低了最终镜像的体积。
2、优化分析
通过前面的分析，我们做出如下优化：
1）构建耗时优化
通过多阶段构建的方式，可以并行的处理不同阶段的构建，只将必要的产物传递到最终镜像，为了提高下载依赖的效率，我们还可以将项目中使用的依赖提前下载好，构建在第一阶段或者基础镜像中，避免每次重新下载全部依赖。我的优化方案如下：
使用多阶段构建，第一阶段下载依赖，第二阶段构建应用程序镜像。
对于第一阶段下载依赖，我将应用程序需要的依赖构建在基础镜像中，避免重新下载全部依赖，如果依赖文件 requirements.txt有变化，则会重新下载依赖，并且和第二阶段的构建是并行进行，任然是可以提高构建效率的，我的修改如下：
最后将下载的依赖从第一阶段复制到第二阶段，因为应用程序会频繁修改，所以将应用程序的代码放在了Dockerfile文件的最后，将不经常变化的内容放在Dockerfile文件前面，可以充分利用镜像的缓存提高效率，修改后的Dockerfile文件如下：
我们查看优化后的构建过程如下：
2）镜像体积优化
针对前面的分析，当前案例中镜像体积较大的原因有如下几点：
- 基础镜像较大；
- 安装的依赖较大，并且开启了缓存；
- 使用RUN chown 指令导致镜像较大；
- 由于镜像构建中发现有很多指令，构建了很多层，导致镜像体积变大；
针对的优化方案：
- 基础镜像较大我们可以选择较小的基础镜像，可以在 蚂蚁的基础镜像中查找对应的基础镜像；
- 安装依赖时使用 pip install --no-cache-dir 关闭缓存；
- 移除 RUN chown指令，因为在这里可以针对特定的文件或者文件夹指定就行，不需要对所有的目录修改权限；
- 合并多个RUN指令，减少镜像的层数，进而减少镜像的体积；
最后通过针对性的优化，镜像体积减小到原来的一半，本来想找一个体积更小的基础镜像，但是在基础镜像库中没有找到合适的版本，并且通过前面的一系列优化，镜像的构建时间以及可以达到秒级了，所以后续有需要再自定义一个合适的基础镜像。
六、构建缓存失效
构建镜像时，Docker 会逐步执行 Dockerfile 中的指令，并按指定的顺序执行每条指令。对于每条指令， 构建器都会检查是否可以重用构建缓存中的指令。
1、一般规则
构建缓存失效的基本规则如下：
- 构建器首先检查基础镜像是否已缓存。随后的每个指令都会与缓存的层进行比较，如果没有缓存的层与指令完全匹配，则缓存将失效。
- 在大多数情况下，将 Dockerfile 指令与相应的缓存层进行比较就足够了，但是有些指令需要额外的检查和解释。
- 对于ADD和COPY指令以及RUN带有绑定挂载的指令（RUN --mount=type=bind），构建器会根据文件元数据计算缓存校验和，以确定缓存是否有效。在缓存查找期间，如果涉及的任何文件的文件元数据发生更改，则缓存将失效。计算缓存校验和时不考虑文件的修改时间（mtime），如果只有复制的文件的 mtime发生了更改，则缓存不会失效。
- 除了ADD和COPY命令之外，缓存检查不会查看容器中的文件来确定缓存匹配。例如，在处理命令时，RUN apt-get -y update不会检查容器中更新的文件来确定是否存在缓存命中。在这种情况下，只使用命令字符串本身来查找匹配项。
一旦缓存失效，所有后续的 Dockerfile 命令都会生成新的图像，并且不会使用缓存。
如果构建的镜像包含多个层，并且想要确保构建缓存可重复使用，请尽可能按从更改频率较低的顺序排列指令。
2、RUN 指令
指令缓存RUN不会在构建之间自动失效。假设您的 Dockerfile 中有一步要安装curl：
FROM alpine:3.20 AS install
RUN apk add curl这并不意味着curl在镜像中的版本始终是最新的，一周后重建镜像仍将获得与之前相同的软件包，如果要强制重新执行该RUN指令，可以：
- 确保之前的一个层已经改变；
- 使用以下方法在构建之前清除构建缓存 docker builder prune；
- 使用--no-cache或--no-cache-filter选项；
该--no-cache-filter选项允许您指定特定的构建阶段以使缓存无效：
$ docker build --no-cache-filter install .如果要使RUN指令的缓存失效，可以传递一个构建参数，该参数带有变化的值，构建参数确实会导致缓存失效，因为RUN指令是使用命令字符串本身来查找匹配缓存的。
七、优化总结
要对镜像进行优化和精简，你可以采取以下步骤：
1、使用多阶段构建：使用多阶段构建可以减少镜像的大小，因为你可以在不同的镜像中执行不同的构建步骤，并在最终镜像中只保留必要的文件和依赖。
2、清理不需要的文件和依赖：在Dockerfile中，你可以使用一系列命令来清理不需要的文件和依赖，例如使用rm命令删除不需要的文件，使用--no-cache选项来清理缓存等。
3、使用轻量的基础镜像：选择一个轻量的基础镜像作为你的镜像的基础，这样可以减少镜像的大小。
4、合并镜像层：在Dockerfile中，你可以使用多个命令来合并多个操作，这样可以减少镜像的层数和大小。
5、我们应该把变化最少的部分放在 Dockerfile 的前面，将经常变化的内容放在最后面，这样可以充分利用镜像缓存。
通过以上步骤，你可以对镜像进行优化和精简，减少其大小并提高性能。
Dockerfile 编码规约：
规约项 | Level | 说明 |
Dockerfile指令不应超过20条 | WARN | 层数过多 |
不应该超过3条连续RUN命令 | WARN | 层数过多 |
| INFO | 动静分离原则 |
RUN 指令应在COPY主包指令之前 | ERROR | 动静分离原则 |
RUN yum指令后应以yum clean all收尾 | WARN | 最小原则 |
RUN pip install应该加--no-cache-dir参数 | ERROR | 最小原则 |
RUN npm install指令应加--no-cache参数 | ERROR | 最小原则 |
单层镜像最大的编译时间不应超过80秒 | WARN | 构建效率过低 |
单层镜像体积不应超过500M | WARN | 最小原则 |
构建时发生变化的层不应该超过3层 | INFO | 动静分离 |
base镜像体积不应超过2G | WARN | 最小原则 |
最后在网上找到一些其他的优化手段，在这里汇总一下：
- 编写.dockerignore 文件
- 容器只运行单个应用
- 将多个 RUN 指令合并为一个
- 基础镜像的标签不要用 latest
- 每个 RUN 指令后删除多余文件
- 选择合适的基础镜像(alpine 版本最好)
- 设置 WORKDIR 和 CMD
- 使用 ENTRYPOINT (可选)
- 在 entrypoint 脚本中使用 exec
- COPY 与 ADD 优先使用前者
- 合理调整 COPY 与 RUN 的顺序
- 设置默认的环境变量，映射端口和数据卷
- 使用 LABEL 设置镜像元数据
- 添加 HEALTHCHECK
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参考资料
- Building best practices：https://docs.docker.com/build/building/best-practices/
作者丨惜鸟
来源丨公众号：阿里云开发者（ID：ali_tech）
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