Docker 101 教程:深入理解镜像构建最佳实践
2025-06-20 03:38:21作者:戚魁泉Nursing
镜像分层机制解析
在 Docker 中,镜像是通过分层(Layer)的方式构建的,理解这一机制对于优化镜像构建至关重要。通过 docker image history 命令,我们可以清晰地查看镜像的组成结构。
查看镜像分层
执行以下命令查看之前构建的 docker-101 镜像的分层情况:
docker image history docker-101
输出结果示例:
IMAGE CREATED CREATED BY SIZE COMMENT
a78a40cbf866 18s ago /bin/sh -c #(nop) CMD ["node" "/app/src/ind… 0B
f1d1808565d6 19s ago /bin/sh -c yarn install --production 85.4MB
a2c054d14948 36s ago /bin/sh -c #(nop) COPY dir:5dc710ad87c789593… 198kB
9577ae713121 37s ago /bin/sh -c #(nop) WORKDIR /app 0B
b95baba1cfdb 7w ago /bin/sh -c #(nop) CMD ["node"] 0B
每行代表一个镜像层,最底层是基础镜像,最上层是最近添加的层。通过这个视图,我们可以直观地看到每个层的大小,这对于诊断镜像体积过大问题非常有帮助。
查看完整命令
默认情况下,输出可能会被截断。添加 --no-trunc 参数可以查看完整命令:
docker image history --no-trunc docker-101
分层缓存优化策略
理解分层机制后,我们可以利用它来优化构建过程。一个关键原则是:
当某一层发生变化时,所有后续层都需要重新构建
原始 Dockerfile 分析
考虑以下原始 Dockerfile:
FROM node:10-alpine
WORKDIR /app
COPY . .
RUN yarn install --production
CMD ["node", "/app/src/index.js"]
这种写法的问题是,每次源代码有变动(即使只是修改了一个HTML文件),都会导致 COPY . . 层变化,进而触发 yarn install 重新执行,这在大多数情况下是不必要的。
优化后的 Dockerfile
更聪明的做法是先只复制 package.json 和 yarn.lock 文件,安装依赖,然后再复制其他文件:
FROM node:10-alpine
WORKDIR /app
COPY package.json yarn.lock ./
RUN yarn install --production
COPY . .
CMD ["node", "/app/src/index.js"]
这样修改后:
- 只有当
package.json或yarn.lock变化时,才会重新安装依赖 - 修改源代码文件不会触发依赖重新安装
- 构建速度显著提升
实际效果验证
修改 src/static/index.html 后重新构建,你会看到前四步都使用了缓存:
Step 1/6 : FROM node:10-alpine
---> Using cache
Step 2/6 : WORKDIR /app
---> Using cache
Step 3/6 : COPY package* yarn.lock ./
---> Using cache
Step 4/6 : RUN yarn install --production
---> Using cache
这种优化对于大型项目特别有价值,可以节省大量构建时间。
多阶段构建进阶技巧
多阶段构建(Multi-stage build)是 Docker 的高级特性,它能带来两个主要好处:
- 分离构建时依赖和运行时依赖
- 显著减小最终镜像体积
Java 应用示例
对于 Java 应用,构建时需要 JDK 和 Maven,但运行时只需要 JRE 和 Tomcat:
FROM maven AS build
WORKDIR /app
COPY . .
RUN mvn package
FROM tomcat
COPY --from=build /app/target/file.war /usr/local/tomcat/webapps
这个例子中:
- 第一阶段使用 Maven 镜像完成构建
- 第二阶段只复制构建产物到 Tomcat 镜像
- 最终镜像不包含 JDK 和 Maven,体积更小
React 应用示例
React 应用构建时需要 Node 环境,但运行时只需要静态文件:
FROM node:10 AS build
WORKDIR /app
COPY package* yarn.lock ./
RUN yarn install
COPY public ./public
COPY src ./src
RUN yarn run build
FROM nginx:alpine
COPY --from=build /app/build /usr/share/nginx/html
这种构建方式:
- 使用 Node 镜像完成所有构建工作
- 将构建产物复制到轻量级的 Nginx 镜像
- 最终镜像不包含 Node 环境,更安全、更小巧
最佳实践总结
- 分层缓存利用:合理安排 Dockerfile 指令顺序,最大化利用构建缓存
- 最小化层数:合并相关指令,减少不必要的层
- 多阶段构建:分离构建环境和运行环境,减小镜像体积
- 精确复制:只复制必要的文件,避免意外包含大文件或敏感信息
- 基础镜像选择:优先使用官方维护的轻量级镜像(如 alpine 版本)
通过掌握这些技巧,你可以构建出更高效、更安全的 Docker 镜像,显著提升开发和部署效率。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
306
2.7 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
138
169
暂无简介
Dart
598
130
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
235
309
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
632
232
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
710
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.06 K
616
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
197
74
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
460