Docker 简明教程
Docker - Image Layering and Caching
Docker 映像层是 Docker 架构的基本组件，用作 Docker 映像的构建模块。作为添加到最终图像的只读层，每个映像层都表示 Dockerfile 中的一条不同指令。
紧随基础层（通常是 Ubuntu 等操作系统）之后，会将更多层添加到进程中。这些层的一些示例是应用程序代码、环境设置和软件安装。
为了在各个层之间保持隔离和不可变性，并使它们能够堆叠并显示为单个文件系统，Docker 采用联合文件系统。分层的效率和可重用性优势很大。Docker 通过分层缓存来确保共享各种映像的公共层得到重复使用，这减少了生成时间和存储需求。
此外，由于有此分层缓存，使得映像分发变得更有效，因为在更新期间只需要传输新增层。此外，层的不可变性确保一旦创建了某个层，它就不会发生更改，从而简化了版本控制并保证了在不同环境中的一致性。
Components of Docker Image Layers
Docker 映像中的每一层都表示从 Dockerfile 中获取的一组指令。这些层分为三组：基础层、中间层和顶层。每组在创建映像的过程中都有一个特定功能。
Base Layer
在 Docker 映像中，基础层通常是最小操作系统或支持该应用程序所需的运行时环境，它构成 Docker 映像的基础。它大部分时间都是从已经存在的图像（例如 node、alpine 或 Linux）创建的。由于它为后续所有层发挥作用奠定了框架，因此该层至关重要。
为了提供一个标准化的起点，基础层经常包含众多应用程序共享的必需库和依赖项。通过确保其应用程序具备可靠且一致的基础映像，开发人员可以在各个环境中简化开发和部署过程。
What are Cache Layers in Docker Images?
为了最大化和加快 Docker 镜像的创建速度，缓存层是 Docker 中镜像构建过程的必要组成部分。它们被设计为尽可能地重复使用以前构建的层。该机制使得减少创建 Docker 镜像所需的定期时间和计算能力成为可能，并提高了效率。
当你构建 Docker 镜像时，Docker 会依次执行 Dockerfile 中的每个命令。对于每个命令，Docker 会验证该指令是否从未在相同的上下文中执行过。如果是，Docker 无需创建新层——它可以重复使用已经创建的层。这个过程被称为“ Layer caching ”。由于缓存层包含了构建过程中创建的所有中间层，因此 Docker 可以跳过尚未更改的步骤，从而显著加快构建过程。
How do Cache Layers Work?
Instruction Matching −在评估完 Dockerfile 中的每个指令后，Docker 会搜索一个与之匹配的缓存层。匹配与否取决于上下文（例如包含在 COPY 指令中的文件或 RUN 指令中的确切命令）以及指令本身。
Layer Reuse −如果 Docker 在其缓存中发现匹配，则它会重复使用当前层，而不会构建新层。因此，Docker 避免重复执行指令，从而节省时间和资源。
Cache invalidation −当指令的上下文发生变化时，这个过程称为使指令失效。例如，如果在 COPY 指令中使用的一个文件被更改并且没有找到匹配的缓存层，则 Docker 将不得不重建该层以及所有后续层。
Benefits of Cache Layers
Build Speed −构建时间缩短似乎是主要优势。Docker 可以显著加快构建过程，特别是对于具有大量层的大型镜像。
Resource Efficiency −重复使用层会最大程度地减少需要处理和存储的数据量，并且节省计算资源。
Consistency −通过重复使用已经过测试和验证的层，缓存层可以确保构建的一致性，并降低在重建期间引入新错误的风险。
Cache Layers: Limitations and Considerations
虽然缓存层提供了很多好处，但它们也有一些局限性 −
Cache Size −缓存可能会占用大量磁盘空间，而且难以有效地管理缓存。虽然缓存层有很多优点，但它们也有一些缺点。
Cache invalidation −由于 Dockerfile 或构建上下文的修改，重建层可能变得有必要。
Security −过度依赖缓存的层而又不进行验证可能会使用户的的信息面临风险，因为旧的或较弱的层被重复使用了。
Tips to Maximize Layer Caching in Dockerfiles
确保不常更改的命令被组合在一起，并且最大程度地减少早期层的更改，是最大化 Dockerfiles 中的层缓存的关键。通过此技术，Docker 可以在将来的构建中重复使用尽可能多的层。以下是对 Dockerfile 结构进行层缓存优化的建议实践 −
Group and Order Instructions by Volatility
按指令更改的频率排序，从最少的开始。这样一来，即使在 Dockerfile 更新之后，Docker 也能缓存额外的层。
Install Dependencies Together
为了最大程度地减少层数并保证这些命令作为一个单独的层被缓存，合并包安装命令。
RUN apt-get update && apt-get install -y \
curl \
vim \
git \
&& apt-get cleanSeparate Application Code and Dependencies
在不同的指令中添加应用程序代码和依赖关系。这样，对代码的更新不会使依赖关系缓存失效。
# Install application dependencies
COPY requirements.txt /app/
RUN pip install --no-cache-dir -r /app/requirements.txt
# Copy application code
COPY . /appUse Multi-Stage Builds
利用多阶段构建来维护最终镜像精简且没有多余层。中间阶段可以创建工件并缓存依赖关系。
# Build stage
FROM golang:1.16 as builder
WORKDIR /app
COPY . .
RUN go build -o myapp
# Final stage
FROM alpine:3.13
COPY --from=builder /app/myapp /usr/local/bin/myapp
CMD ["myapp"]Minimize the Number of Layers
为了最大程度减少层数，在必要时合并命令。
RUN apt-get update && \
apt-get install -y curl vim git && \
apt-get cleanUse .dockerignore File
如果镜像不需要任何文件或目录，则排除它们以避免在这些文件发生更改时使缓存失效。
# .dockerignore
.git
node_modules
dist
DockerfileExplicit Versioning
如果镜像不需要任何文件或目录，则排除它们以避免在这些文件发生更改时使缓存失效。要在安装程序包时确保使用缓存，即使程序包的最新版本发生更改。
RUN apt-get install -y nodejs=14.16.0-1nodesource1Example Dockerfile
以下是整合这些实践的示例 Dockerfile −
# Base image
FROM python:3.9-slim
# Install dependencies
RUN apt-get update && apt-get install -y \
build-essential \
libssl-dev \
libffi-dev \
python3-dev \
&& apt-get clean
# Copy and install Python dependencies
COPY requirements.txt /app/
RUN pip install --no-cache-dir -r /app/requirements.txt
# Copy application code
COPY . /app
# Set the working directory
WORKDIR /app
# Set the entry point
CMD ["python", "app.py"]通过遵守这些指南，可以优化 Docker 的层缓存以实现更快的构建和更经济的资源使用。
Conclusion
总之，为了最大化容器化的收益（例如更快的构建、更有效的资源利用和可靠的应用程序部署），对 Docker 镜像进行分层和缓存是必不可少的。
开发人员可以通过利用 Docker 镜像的分层结构和仔细排列 Dockerfiles 来优化层缓存，最小化构建时间和提高缓存层的可重用性。
用于层缓存优化的最佳技术包括使用多阶段构建、利用稳定基准镜像、根据易失性对指令进行分类和排序以及分离应用程序代码和依赖项。
通过仔细评估这些方法，Docker 用户可以提高其工作流程的生产力，优化其开发流程，并生成更可靠且可扩展的容器化应用程序。
FAQs
Q1. How can I optimize the Dockerfile for better layer caching?
为了优化 Dockerfiles 以获得更好的层缓存，重要的是组织指令以最大程度地减少对早期层的更改并按组将不常更改的命令分组在一起。在创建稳定的基准镜像后，按更改频率的递减顺序排列指令。
为了防止因代码更改而导致缓存失效，请将应用程序代码和依赖项保持分开。利用多阶段构建以减少多余的层并维护精简的最终镜像。最后，要在安装程序包时保持缓存可重用性即使程序包版本发生更改，也请使用显式版本控制。