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docker构建的镜像的三种方式小结

作者:字节码在跳舞

这篇文章主要为大家详细介绍了docker中构建的镜像的三种方式,文中的示例代码讲解详细,具有一定的借鉴价值,有需要的小伙伴可以参考一下

1. 通过容器创建

容器提交 是一种快速创建镜像的方法,它将一个正在运行的容器的当前状态保存为一个新的镜像。

提交容器:使用 docker commit 命令,指定要提交的容器ID、新镜像的名称和可选标签。

docker commit container_id my_image:tag


➜  ~ docker commit -m "create image" nginx demo:test
sha256:4f00c504f06115b9230c21afab2709b8cff1c5d4e8f2799f3472964c4b1c9d8c
➜  ~ docker images
REPOSITORY                                      TAG
                IMAGE ID       CREATED          SIZE
demo                                            test                      4f00c504f061   2 seconds ago    141MB

通过 docker commit 命令,可以将容器(如示例中的 nginx,也可以使用容器ID)的当前状态提交为新镜像,同时指定新镜像的名称(如 my_image)和标签(如 tag)。这里使用 -m 参数添加提交说明。

这种方式简单快捷,适用于临时或实验性的镜像创建。然而,不建议频繁使用容器提交方式创建镜像,因为通过提交容器的方式,我们无法追溯详细的变更操作,这会导致镜像构建过程缺乏透明度和可重复性。

2. 通过Dockerfile构建镜像

在Docker构建自定义镜像时,Dockerfile是一个至关重要的工具。Dockerfile 是一个文本文件,它包含了一系列指令,用于自动化构建Docker镜像。通过编写Dockerfile,你可以精确地定义构建镜像所需的步骤、依赖关系和配置项。整个过程通常称为“构建”(build)。Dockerfile确保了镜像构建的可重复性和一致性。

下面是一个Dockerfile示例:

FROM python:3.11.9-alpine3.19
LABEL authors="ff755"
EXPOSE 8000
WORKDIR /app
COPY . /app

RUN pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --no-cache-dir -r requirements.txt
CMD [ "python", "./main.py" ]

示例代码gitee.com/ft/hello-py (一个FastAPI的Hello World项目)

指令详解

此外,还有其他常用指令:

基于Dockerfile构建镜像:

docker build -t hello:py .

使用docker build通过Dockerfile构建镜像。当Docker不在当前目录时,可以添加-f [你的目录]/Dockerfile指定。

Docker Hub官方仓库提供了大量的优秀镜像和Dockerfile,可以通过阅读,来学习如何编写Dockerfile,高效编写Dockerfile,构建我们自己的镜像。

3. 使用BuildKit构建镜像

Docker还提供了一个实验性的构建工具,称为BuildKit,它可以提供更快的构建速度和更高效的镜像缓存。使用BuildKit构建镜像的方式与使用Dockerfile类似,只需设置一个环境变量即可启用BuildKit。

# 设置环境变量启用BuildKit
export DOCKER_BUILDKIT=1

使用常规的 docker build 命令构建镜像,即可享受到 BuildKit 带来的性能提升和新特性。BuildKit 作为新一代的 Docker 构建工具,通过一系列创新设计和优化措施,极大地改善了 Docker 镜像构建的效率、安全性和灵活性。

以下为使用默认构建方式和BuildKit的效果:

默认构建:

➜  hello-py git:(master) docker build -t hello-py:0.0.1 .
[+] Building 119.3s (9/9) FINISHED                   docker:default
 => [internal] load build definition from Dockerfile           0.1s
 => => transferring dockerfile: 254B                           0.0s
 => [internal] load metadata for docker.io/library/python:3.  68.8s
 => [internal] load .dockerignore                              0.1s
 => => transferring context: 2B                                0.0s
 => [1/4] FROM docker.io/library/python:3.11.9-alpine3.19@sh  35.2s
 => => resolve docker.io/library/python:3.11.9-alpine3.19@sha  0.0s
 => => sha256:3912f7fe31112ee0f747848328e1a2b 1.37kB / 1.37kB  0.0s
 => => sha256:10333afc009e90c9e91c1f1d7deca49 6.26kB / 6.26kB  0.0s
 => => sha256:c3cdf40b8bda8e4ca4be0f5fa7 619.60kB / 619.60kB  17.6s
 => => sha256:ac499ccf2147611bc4388058b362 12.67MB / 12.67MB  22.2s
 => => sha256:0b5ed25d3cc27cd35c7b0352bac8ef2 1.65kB / 1.65kB  0.0s
 => => sha256:416bfceb623eb12bf1c373489e0dba32f0 240B / 240B  19.8s
 => => extracting sha256:c3cdf40b8bda8e4ca4be0f5fa7f1d1289072  0.2s
 => => sha256:76351c33299b900aa86b33176eac19 3.13MB / 3.13MB  34.3s
 => => extracting sha256:ac499ccf2147611bc4388058b362c0bcc1ca  0.5s
 => => extracting sha256:416bfceb623eb12bf1c373489e0dba32f00f  0.0s
 => => extracting sha256:76351c33299b900aa86b33176eac198fc861  0.3s
 => [internal] load build context                              0.2s
 => => transferring context: 31.28kB                           0.0s
 => [2/4] WORKDIR /app                                         2.1s
 => [3/4] COPY . /app                                          0.6s
 => [4/4] RUN pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.  11.6s
 => exporting to image                                         0.3s
 => => exporting layers                                        0.3s
 => => writing image sha256:a90573dc2e0981ef136518fc7c244af6c  0.0s
 => => naming to docker.io/library/hello-py:0.0.1              0.0s

启用BuildKit进行构建

➜  hello-py git:(master) docker build -t hello-py:buildkit .
[+] Building 16.8s (9/9) FINISHED                    docker:default
 => [internal] load build definition from Dockerfile           0.0s
 => => transferring dockerfile: 254B                           0.0s
 => [internal] load metadata for docker.io/library/python:3.  16.6s
 => [internal] load .dockerignore                              0.0s
 => => transferring context: 2B                                0.0s
 => [1/4] FROM docker.io/library/python:3.11.9-alpine3.19@sha  0.0s
 => [internal] load build context                              0.0s
 => => transferring context: 2.84kB                            0.0s
 => CACHED [2/4] WORKDIR /app                                  0.0s
 => CACHED [3/4] COPY . /app                                   0.0s
 => CACHED [4/4] RUN pip install -i https://pypi.tuna.tsinghu  0.0s
 => exporting to image                                         0.0s
 => => exporting layers                                        0.0s
 => => writing image sha256:a90573dc2e0981ef136518fc7c244af6c  0.0s
 => => naming to docker.io/library/hello-py:buildkit           0.0s

默认构建耗时119.3s,启用BuildKit后16.8s,速度快了7倍,快来试试吧。

虽然,通过容器可以创建镜像,但Dockerfile构建镜像的应当成为我们创建镜像的首选。通过合理编写Dockerfile,可以实现自动化、可重复和可维护的镜像构建过程。开启BuildKit可以更快速的构建我们的镜像。

到此这篇关于docker构建的镜像的三种方式小结的文章就介绍到这了,更多相关docker构建镜像内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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