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DockOne技术分享（三十七）：玩转docker镜像和镜像构建

摘要

本次分享从个人的角度，讲述对于docker镜像和镜像构建的一些实践经验。主要内容包括利用docker hub进行在线编译，下载镜像，dind的实践，对于镜像的一些思考等。

前言

本次分享主要是从个人实践的角度，讲述本人对于docker镜像的一些玩法和体会。本文中大部分的内容都还处于实验的阶段，未经过大规模生产的实践。特此说明。思虑不全或者偏颇之处，还请大家指正。

镜像应该算是docker的核心价值之一。镜像由多层组成。那么对于一个层来说，就有了两个角度来看待。

一个角度是把这层当做一个独立的单位来看，那么这一个层其实主要是包含了文件和配置两个部分。

另一个角度则是把这一层和它的所有父层结合起来看，那么这个整体则是代表了一个完整的镜像。

本文所述的docker镜像，主要是指的从dockerfile构建出来的镜像。

现在已经有了docker hub/daocloud等多家公有容器服务供应商，为我们提供了非常便捷的镜像构建服务。我们不再需要在本地运行docker build而是可以借用他们的服务实现方便的镜像构建。下文中以docker hub为例，介绍一些非常规的用法。各位在实践中可以使用国内的多家容器服务提供商，如daocloud等。

docker hub之在线编译

众所周知，docker镜像可以用来描述一个App的runtime。比如我们构建一个tomcat的镜像，镜像里包含了运行tomcat的环境以及依赖。但是我们再细看，其实docker镜像不仅仅是一个runtime，而是提供了一个环境，一个软件栈。从这个角度上来说，镜像不仅仅可以用来提供app进行运行，还可以提供诸如编译的环境。

用docker来进行编译，这个应该来说不是什么新奇玩法。因为docker源码的编译就是通过这种方式来获得的。docker有对应的 Dockerfile 。可以利用这个来完成代码的编译。

这里我举个例子。这里有一个写的Dockerfile。test.c是一个输出hello world的c语言源文件。

FROM centos:centos6
 RUN yum install -y gcc
 ADD test.c /
 RUN gcc /test.c

构建这个镜像，由于最后一步是编译命令gcc /test.c，所以编译过程会在docker hub上进行执行。

我们可以通过编写Dockerfile，使得整个编译过程都托管在docker hub上。如果我们提交了新的代码，需要重新编译，那么只需要重新构建镜像即可。

镜像下载

在v1版本中，docker client是串行下载镜像的各层。对于docker pull的过程进行分析，可以看到docker client总共有这样几个步骤：

/v1/repositories/{repository}/tags/{tag} 获取tag的id，
/v1/images/{tag_id}/ancestry 获取tag的各层的id
/v1/images/{layer_id}/json 依次获取各层对应的配置文件json
/v1/images/{layer_id}/layer 依次获取各层对应的镜像数据layer

docker hub的镜像数据，并不是在自己的服务器中存储，而是使用的亚马逊的s3服务。因此在调用/v1/images/{layer_id}/layer接口，拉取镜像的layer数据时，会返回302，将请求重定向到亚马逊的s3服务上进行下载。

为了方便下载，我自己写了个小程序，使用http协议即可完全模拟docker client的整个过程。自己写的好处在于你可以依次获取tag的id，各层的id，以及所有层的配置，进而一次性将所有层对应的镜像数据存储在亚马逊的s3地址获取到，然后可以进行并行下载。如果单层下载失败，只需要重新下载这一层即可。当所有的层在本地下载完毕后。然后打成tar包，再使用docker client进行load即可。

对于上文中所说的在线编译，那么我们其实只关心编译出来的相关文件。如刚刚的举例，我们其实只需要获取镜像的最后一层就可以了。那么使用自己写的工具，可以仅仅把最后一层下载下来。下载下来的tar包进行解包，就可以直接获取出编译结果，即编译过程生成的相关文件了。docker hub就成为了我们的一个强大的在线编译器。

注：这里说的镜像下载过程是针对的registry v1版本。docker hub在不久之后即将全面结束v1的服务。目前国内的几家容器服务提供商还可以支持v1。该方法同样有效。v2的协议和代码我还没学习，后面研究之后再同大家分享。

镜像层合并

镜像层合并这个话题一直是一个有争议的话题。过长的Dockefile会导致一个冗长的镜像层数。而因为镜像层数过多(比如十几层，几十层)，可能会带来的性能和稳定性上的担忧也不无道理，但是似乎docker社区一直不认为这是一个重要的问题。所以基本上对于镜像层合并的PR最后都被拒了。但是这不影响我们在这里讨论他的实现。

我为Dockerfile增加了两个指令。TAG和COMPRESS。

TAG功能类似于docker build -t 的参数。不过build -t只能给Dockerfile中的最后一层镜像打上tag。新增加的TAG指令可以在build生成的中间层也用标签记录下来。比如

FROM centos:centos6
 RUN yum install -y sshd
 TAG sshd:latest
 ADD test /
 CMD /bin/bash

这个TAG功能相当于使用下面的Dockerfile生成了这样的一个镜像，并打上了sshd:latest的标签。

FROM centos:centos6
 RUN yum install -y sshd

COMPRESS功能实现了一个镜像多层合并的功能。比如下面这个Dockerfile：

FROM centos:centos6
 RUN yum install -y sshd
 ADD test /
 CMD /bin/bash
 COMPRESS centos:centos6

我们知道这里假设RUN yum install -y sshd，ADD test /， CMD /bin/bash生成的镜像层为a,b,c。那么COMPRESS的功能目标就是将新增的a,b,c的文件和配置合并为一个新的层d，并设置层d的父亲为镜像centos:centos6。层d的配置文件可以直接使用层c的配置文件。合并的难点在于如何计算层d的文件。

这里有两种做法，一种是把层a,b,c中的文件按照合并的规则合并起来。合并的规则包括子层和父层共有的文件则使用子层的，没有交叉的文件则全部做为新添加的。这种方法效率较低，在需要合并的层数过多的时候，会极为耗时。

另外一种思路则较为简单，不需要考虑中间总共有多少层。直接比较centos:centos6镜像和c镜像(c镜像是指由c和其所有父层组成的镜像)，将两者的所有文件做比较，两者的diff结果即为新层d。

最终，我采用了后者作为COMPRESS的实现。镜像的合并缩减了层数，但是弊端在于将生成镜像的Dockerfile信息也消除了(使用Dockerfile生成的镜像，可以通过docker history进行回溯)。

dind

dind(docker in docker)，顾名思义就是在容器里面启动一个docker daemon。然后使用后者再启动容器。dind是一种比较高级的玩法，从另一个角度来说也是一种有一定风险的玩法。dind巧妙的利用了docker的嵌套的能力，但是令人颇为担心的是底层graph driver在嵌套后的性能和稳定性。所以dind我并不推荐作为容器的运行环境来使用（rancherOS其实是使用了这种方式的），但是使用其作为构建镜像的环境，可以进行实践。毕竟构建失败的后果没有运行时崩溃的后果那么严重。

之所以会用到dind，是因为如果用于镜像构建，那么直接使用多个物理机，未免比较浪费。因为构建并不是随时都会发生的。而使用dind的方式，只需在需要的时候申请多个容器，然后再在其上进行构建操作。在不需要时候就可以及时释放容器资源，更加灵活。

制作dind的镜像需要一个centos的镜像(其他暂未实践过，fedora/ubuntu也都可以做)，和一个wrapdocker的文件。wrapdocker的主要作用是容器启动后为docker daemon运行时准备所需的环境。

因为容器启动后，docker还需要一些环境才能启动daemon。比如在centos下，需要wrapdocker把cgroup等准备好。使用centos的镜像创建一个容器后，安装docker等docker需要的组件后，然后把wrapdocker ADD进去。并把wrapdocker添加为ENTRYPOINT或者CMD。然后将容器commit成为镜像，就获得了一个dind的镜像。使用dind的镜像时需要使用privileged赋予权限，就可以使用了。

熟悉docker源码的同学应该知道，dind其实并不陌生。在docker项目里，就有这样一个dind的文件。这个dind文件其实就是一个wrapdocker文件。在docker进行集成测试时，需要使用该文件，协助准备环境以便在容器内部启动一个daemon来完成集成测试。

如果对于dind有兴趣，可以参考 jpetazzo 中的Dockerfile和wrapdocker，构建自己的dind镜像。

dind中docker的使用跟普通docker一样。不再赘述。

关于镜像的思考

docker镜像由若干层组成。而其中的每一层是由文件和配置组成的。如果把层与层之间的父子关系，看做一种时间上的先后关系，那么docker镜像其实与git十分的相像。那么从理论上来说，git的若干功能，比如merge，reset，rebase功能其实我们都可以在docker的构建过程中予以实现。比如上文中的COMPRESS功能，就类似于git的merge。理论上，docker镜像其实也可以拥有git般强大的功能。从这点上来说，docker镜像的灵活性就远高于kvm之类的镜像。

在这里，不得不抱怨几句。docker的维护者们对于dockerfile或者说docker的构建过程并没有给予非常积极的态度，予以改善。当然这也可能是由于他们的更多的关注点集中在了runc、libnetwork、orchestration上。所以没有更多的人力来完善docker构建的工具，而是寄希望于社区能自己增加其他的tool来丰富docker的构建过程。

所以很多时候，docker build的功能并不尽如人意。比如一直呼声很高的docker镜像压缩功能，几经讨论，终于无果而终。又比如在build过程中，使用--net参数来使得可以控制build过程中容器使用的网络。该讨论从今年的一月份开始讨论，至今仍未定论结贴。大家可以去强势围观。地址在这里:( https://github.com/docker/docker/issues/1032 4)

这里特别说一下，在centos6下，dind不能使用网桥(centos7可以支持)，所以在centos6下使用dind，进行docker build，需要指定网络--net=host的方式。

所以很多功能并不能等待docker自己去完善，只好自己动手开发。其实熟悉了docker源码后，关于docker build这方面的开发难度并不是很大。可以自己去实现。读一下孙宏亮同学的《docker源码分析》，会很快上手。

Q&A

Q1: 京东私有云是基于openstack＋docker吗，网络和存储的解决方案是什么？

是的。私有云网络使用的是VLAN。并没有使用租户隔离，主要保证效率。存储使用的是京东自己的存储。

Q2: 那个镜像压缩，有什么好处？

镜像压缩或者说合并，主要是减少层数，减少担忧。其实目前看，好处并不明显。因为层数过多带来的更多的是担忧，但没有确凿证据表明会影响稳定。

Q3: 在线编译应用广泛吗？我们一般可能更关注最后的结果。有很多代码都是，先在本地编译，成功后，再发布到镜像中的。

这个玩法应该说并不广泛。主要是我自己玩的时候，不想自己去拉镜像的全部层，只关注编译结果。所以这样玩

Q4: 对于docker镜像的存储京东是使用什么方式实现的分布式文件系统京东docker上有使用吗能否介绍下

镜像存储使用的是官方的registry。v1版本。registry后端是京东自研的JFS存储。

Q5: 你之前提到了“镜像的合并缩减了层数，但是弊端在于将生成镜像的Dockerfile信息也消除了(使用Dockerfile生成的镜像，可以通过docker history进行回溯)。”。那如果使用了compress之后，应该如何进行回溯？还是说需要舍弃这部分功能？

是的，确实没办法回溯了。所以要舍弃了。不过反过来想，其实如果Dockerfile的ADD和COPY之类的功能，就算能回溯，其实意义也不大。所以我认为保存dockerfile更有意义。

Q6: 为什么不采用将要执行的命令做成脚本，直接add进去执行这种，也能减少层数

这种方法也是可行的。只是Dockerfile更显式一些。同理，其实只要你做好镜像，直接export出去，就可以得到所有文件了。再配上配置文件。这样整个就只有一层了。

Q7: 我平时在，测试的时候并没-有压缩过，也不知道，压缩会带来什么风险，但是，看你刚才说有可能会带来一定的风险。你们遇到过么？

因为我们的镜像都做过合并层，所以层数并不多。不合并会带来什么风险，其实更多的是出于性能和稳定性上的担忧。这种担忧可能是多余的。但是我们宁愿选择谨慎一些。

Q8: 镜像的合并方面怎么样能方便的减小镜像的大小我做的镜像有些都在1G以上

减少镜像大小主要还是靠去除不必要的文件。合并只能减少冗余文件，如果每层的文件都不相同，合并并不会缩小镜像的大小。

Q9: 网络这个使用vlan能说详细一些吗，是每个容器都有一个和宿主机同网段的真实的物理ip吗

是的。每个容器都有一个真实的ip。跟宿主机网段不同。是单独的容器网络。这个可以参考neutron中的vlan实现。

Q10: 还有，把镜像压缩我也觉，但是像你那样把父镜像整个合并成新镜像这点我觉得有点问题，毕竟大家玩容器时都是在基础镜像上添加东西，你把常用的镜像为了压缩生成一个一次性的镜像，以后再使用基础镜像做其他业务时那不还得重新下载基础镜像？

镜像合并其实主要还是为了获得一个基础镜像。然后大家在基础镜像上添加东西。基础镜像相对来说，不会轻易改变。

Q11: 在你们的实践中，大规模部署容器时，每个节点都会从registry节点下载镜像，给网络带来的压力大吗？

我们做了一些优化。首先，大部分业务使用的镜像会提前推送到每个docker节点上。即使节点没有，registry后端接的是京东的JFS，通过优化，临时去下载的时候可以直接从JFS去拿镜像数据。所以网络压力并不大。

Q12: 镜像压缩或者合并之后，镜像的层次减少了，但每层镜像不是变大了吗，这对于发布不是会占用带宽降低效率吗？

这个问题跟上个差不多。合并主要是为基础镜像使用的。

Q13: 你们怎么看待openstack和docker的关系？在京东未来会长期两个并存吗？现在两个架构的发展速度和研发力量对比如何？

openstack和docker并不矛盾。私有云采用nova docker的结合更多的是迎合用户习于使用VM的习惯。magnum也在快速发展中。所以我相信二者都有存在的价值和发展的必要。

Q14: 关于dockfile的优化，你们有没有什么好的建议或者经验？

似乎也没多少新的建议。参考dockerone的相关文章。 Dockerfile之优化经验浅谈，大家在写 dockerfile 时有啥最佳实践？希望得到大家的建议。

Q15: 比如创建一个rabbitmq镜像，需要安装很多依赖包，最后编译，最后生成的镜像1.3G，像这种情况，在创建镜像的时候能否减少镜像的大小呢？多谢

并没有什么好的办法来减少。可能需要一定的人工或者工具去分析不需要的文件，来减少镜像的大小。

Q16: docker是如何进行自动更新的？自己搭建的镜像仓库，如何更新新版本的镜像？

docker我们固定了一个版本。如果没出大面积的严重问题，几乎不会更新。目前来看，运行稳定。所以也没有更新必要。新版本的docker提供的如网络等，暂时我们还不会大面积跟进使用。自己的镜像仓库，如果要更新新版本镜像，push进去就可以了

Q17: 一个困扰我比较久的问题，如果镜像间存在依赖关系，基础镜像发生改变后其他镜像你们是跟着更新的呢？

在内部私有云中，一般大家使用的都是一个做好的base镜像。这里面就有一个问题，一旦这个base镜像需要打补丁，影响面比较大。首先很多base的子镜像会受到影响。另一方面，就是要考虑已经在使用基于base或者base子镜像的节点。前者我的方案是直接在base镜像中的layer，把需要打补丁的文件加入进去，重新打包放回。对于后者，目前还没想到很好的方法解决。

Q18: 在运行容器的时候，1、应用里面的日志或者配置文件，使用本地映射是不是好点，我是考虑到方便查看日志或者修改配置；2、创建的数据库镜像，在运行容器的时候把数据文件是不是映射到本地更好些呢？多谢

日志我们的确是使用的本地映射。而且有的业务方狂写日志不加约束。所以我们给本地映射做了个LVM，挂给容器。做了容量上的限制。配置的话，现在是有一个内部的部署系统会帮他们部署配置。数据库的话是一个道理，也是映射到本地。也有一部分接入了云硬盘。

Q19: docker中，每层镜像打标签那我觉的很奇怪，当pull一个镜像或生成一个容器时，它如何找到你所命名的镜像层？

并不是给每层都打标签，而是你根据你的需要来给某一层打标签。至于标签内容，需要自己来进行控制

Q20: 关于compress的实现有些疑问，是不是在实现的过程中，只考虑最后的镜像和前一层的diff？还是说要逐层做diff？

是只考虑最后的镜像和你要合并到的父层镜像做diff。这样只要做一次diff，就可以获得中间的所有文件变化了。

Q21: wrapdocker文件的工作原理是什么?

这个工作原理主要是准备一些docker启动必要的环境。比如在centos下，需要wrapdocker把cgroup等准备好等。你可以参考下wrapdocker里面的代码。

Q22: 容器运行在物理机上，与openstack 平台虚拟机是同一套管理系统？如何与容器的集群系统整合？

是同一套系统，都是用nova。虚拟机KVM和容器主要是镜像类型不同。在nova调度的时候，会根据镜像类型调度到kvm或者docker节点进行创建。

Q23: 在一台物理机上运行docker的数量是否有限定还是看运行的应用来决定？

没有特别做限定。主要还是业务方去申请的。业务方习惯用大内存，多cpu的。那这个物理机上创建的容器数就少些。大致这样。