【DevOps】第一步: 编写Dockerfile与项目实践

2019-07-11 1345

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简介： 一、Dockerfile简介Dockerfile 是一个文本文件，其内包含了一条条的指令(Instruction)，每一条指令构建一层，因此每一条指令的内容，就是描述该层应当如何构建。Dockerfile分为四部分：FROM：基础镜像信息MAINTAINER：维护者信息RUN、COPY、ADD、EXPOSE等：镜像操作指令CMD、ENTRYPOINT：容器启动时执行指令。

一、Dockerfile简介

Dockerfile 是一个文本文件，其内包含了一条条的指令(Instruction)，每一条指令构建一层，因此每一条指令的内容，就是描述该层应当如何构建。

Dockerfile分为四部分：

FROM：基础镜像信息
MAINTAINER：维护者信息
RUN、COPY、ADD、EXPOSE等：镜像操作指令
CMD、ENTRYPOINT：容器启动时执行指令。

例如：

FROM python:3.6

MAINTAINER cbbing <cbbing@163.com>

COPY pip.conf requirements.txt /root/.pip/

#设置时区
ENV TZ=Asia/Shanghai
ENV PYTHONPATH=/usr/src/app

RUN mkdir -p /usr/src/app \
    && pip install -r /root/.pip/requirements.txt \
    && apt-get update \
    && apt-get install -y supervisor \
    && ln -snf /usr/share/zoneinfo/$TZ /etc/localtime \
    && echo $TZ > /etc/timezone

WORKDIR /usr/src/app

CMD ["python"]

Dockerfile指令

指令的一般格式为 INSTRUCTION arguments，指令包括 FROM、MAINTAINER、RUN 等。

1. FROM

格式为 FROM 或FROM :。
第一条指令必须为 FROM 指令。并且，如果在同一个Dockerfile中创建多个镜像时，可以使用多个 FROM 指令（每个镜像一次）。

2. MAINTAINER

格式为 MAINTAINER ，指定维护者信息。

3. RUN

格式为 RUN 或 RUN ["executable", "param1", "param2"]。
前者将在 shell 终端中运行命令，即 /bin/sh -c；后者则使用 exec 执行。指定使用其它终端可以通过第二种方式实现，例如 RUN ["/bin/bash", "-c", "echo hello"]。
每条 RUN 指令将在当前镜像基础上执行指定命令，并提交为新的镜像。当命令较长时可以使用来换行。

4. CMD

支持三种格式
CMD ["executable","param1","param2"] 使用 exec 执行，推荐方式；
CMD command param1 param2 在 /bin/sh 中执行，提供给需要交互的应用；
CMD ["param1","param2"] 提供给 ENTRYPOINT 的默认参数；
指定启动容器时执行的命令，每个 Dockerfile 只能有一条 CMD 命令。如果指定了多条命令，只有最后一条会被执行。
如果用户启动容器时候指定了运行的命令，则会覆盖掉 CMD 指定的命令。

5. EXPOSE

格式为 EXPOSE [...]。
告诉 Docker 服务端容器暴露的端口号，供互联系统使用。在启动容器时需要通过 -P，Docker 主机会自动分配一个端口转发到指定的端口。

6. ENV

格式为 ENV 。指定一个环境变量，会被后续 RUN 指令使用，并在容器运行时保持。
例如

ENV PG_MAJOR 9.3
ENV PG_VERSION 9.3.4
ENV TZ=Asia/Shanghai
ENV PYTHONPATH=/usr/src/app

7. ADD

格式为 ADD 。
该命令将复制指定的到容器中的。其中可以是Dockerfile所在目录的一个相对路径；也可以是一个 URL；还可以是一个 tar 文件（自动解压为目录）。

8. COPY

格式为 COPY 。
复制本地主机的（为 Dockerfile 所在目录的相对路径）到容器中的。
当使用本地目录为源目录时，推荐使用 COPY。

9. ENTRYPOINT

两种格式：
ENTRYPOINT ["executable", "param1", "param2"]
ENTRYPOINT command param1 param2（shell中执行）。
配置容器启动后执行的命令，并且不可被 docker run 提供的参数覆盖。
每个 Dockerfile 中只能有一个 ENTRYPOINT，当指定多个时，只有最后一个起效。

10. VOLUME

格式为 VOLUME ["/data"]。
创建一个可以从本地主机或其他容器挂载的挂载点，一般用来存放数据库和需要保持的数据等。

11. USER

格式为 USER daemon。
指定运行容器时的用户名或 UID，后续的 RUN 也会使用指定用户。
当服务不需要管理员权限时，可以通过该命令指定运行用户。并且可以在之前创建所需要的用户，例如：RUN groupadd -r postgres && useradd -r -g postgres postgres。要临时获取管理员权限可以使用 gosu，而不推荐 sudo。

12. WORKDIR

格式为 WORKDIR /path/to/workdir。
为后续的 RUN、CMD、ENTRYPOINT 指令配置工作目录。
可以使用多个 WORKDIR 指令，后续命令如果参数是相对路径，则会基于之前命令指定的路径。例如

WORKDIR /a
WORKDIR b
WORKDIR c
RUN pwd

则最终路径为 /a/b/c。

13. ONBUILD

格式为 ONBUILD [INSTRUCTION]。
配置当所创建的镜像作为其它新创建镜像的基础镜像时，所执行的操作指令。
ONBUILD指令,实际上就是相当于创建一个模板镜像，后续可以根据该模板镜像创建特定的子镜像
例如，Dockerfile 使用如下的内容创建了镜像 image-A。

[...]
ONBUILD ADD . /app/src
ONBUILD RUN /usr/local/bin/python-build --dir /app/src
[...]

image-A的构建过程中不执行这两条命令，但在FROM image-A的子镜像中会执行这两条命令。

二、构建镜像

docker build -t mynginx:v2019 .

注意不要少了最后面的“.”

三、Dockerfile编写建议

通过 Docker 多阶段构建将多个层压缩为一个
在构建 Docker 容器时，应该尽量想办法获得体积更小的镜像，因为传输和部署体积较小的镜像速度更快。

从 Docker 1.10 开始，COPY、ADD 和 RUN 语句会向镜像中添加新层。层会占用空间，你拥有的层越多，最终的镜像就越大。Git 存储库在这方面也是类似的，存储库的大小随着层数的增加而增加，因为 Git 必须保存提交之间的所有变更。

将不经常改动的命令，比如python的reqirements.txt 依赖包，单独拎出来放在项目代码的前面。因为依赖包不经常变动，每次生成镜像时，只需将后面的项目代码copy到镜像即可。

# 方案一：
FROM python:3.6

RUN mkdir -p /usr/src/app
WORKDIR /usr/src/app

COPY . /usr/src/app
RUN pip install -r /usr/src/app/requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

CMD python /usr/src/app/manage.py runserver 0.0.0.0:8000


# 方案二：
FROM python:3.6

RUN mkdir -p /usr/src/app
WORKDIR /usr/src/app

COPY requirements.txt /usr/src/app/
RUN pip install -r /usr/src/app/requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

COPY . /usr/src/app
CMD python /usr/src/app/manage.py runserver 0.0.0.0:8000

方案二比方案一好，为什么？因为方案一中的requirements.txt实际项目中是很少变动，但是因为/usr/src/app的项目代码是经常变动，导致每次打包都得根据equirements.txt安装依赖包。而方案二先把requirements.txt 拷贝进来，如果requirements.txt 没改动，docker会用到之前缓存的，加快打包速度。
实际运行几次打包过程，会发现速度的差异是比较明显的。

四、实践

公司现在的所有项目均以容器封装，几十个容器运行在十来台主机中，现在正在将服务器整合到kubernetes集群中，可以说一切皆容器，一切皆Docker。

1. Django项目的Dockerfile

Django项目打包成Docker镜像是比较简单，主要是安装python依赖包，然后就是manage.py启动服务。
Dockerfile 位于Django项目的根目录，目录结构如下：

├── requirements.txt
├── Dockerfile
├── api
│ ├── __init__.py
│ ├── urls.py
│ ├── wsgi.py
│ └── settings.py

Dockerfile文件：

FROM python:3.6

RUN mkdir -p /usr/src/app
WORKDIR /usr/src/app

COPY requirements.txt /usr/src/app/
RUN pip install -r /usr/src/app/requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

COPY . /usr/src/app

CMD python /usr/src/app/manage.py runserver 0.0.0.0:8000

2. SpringMVC项目的Dockerfile

项目运行在tomcat中。
先生成war文件，转成tar.gz文件，通过ADD命令解压到镜像中。接下来就是配置文件的替换，最后运行tomact服务。

# Version 0.1

# 基础镜像
FROM cbbing/tomcat

RUN rm -rf $CATALINA_HOME/webapps/ROOT
ADD ROOT.tar.gz $CATALINA_HOME/webapps/

# 配置文件替换
COPY conf/server.xml $CATALINA_HOME/conf/
COPY conf/tomcat-users.xml $CATALINA_HOME/conf/
COPY conf/jdbc.properties $CATALINA_HOME/webapps/ROOT/WEB-INF/classes/properties/

CMD ["catalina.sh", "run"]

mvn.sh: 生成ROOT.tar.gz的脚本如下：

cd ../myweb
mvn clean
mvn install -DskipTests

cd ..
mkdir ./ROOT
cp ./myweb/target/myweb.war ./ROOT

cd ROOT
jar xvf myweb.war
rm myweb.war
cd ..
tar czf ROOT.tar.gz ./ROOT
rm -rf ROOT/

3. Vue.js项目的Dockerfile

步骤如下：

下载package.json中定义的依赖
npm build生成编译后的文件到dist
基础镜像为nginx，从nginx代理静态文件

FROM nginx:1.15

MAINTAINER cbbing <cbbing@163.com>

ENV LANG C.UTF-8
ENV TZ=Asia/Shanghai
RUN ln -snf /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime && echo Asia/Shanghai > /etc/timezone

COPY nginx.conf /etc/nginx/conf.d/default.conf
COPY dist /usr/share/nginx/html

make.sh：制作脚本如下

#!/usr/bin/env bash

echo "npm install"
npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org
cnpm install

echo "npm build"
npm run build

image_tag=`date +%Y%m%d` #_%H%M
echo "当前时间：$image_tag"
docker build -t cbbing/web_p:v${image_tag} .

4. Scrapy项目的Dockerfile

scrapy项目和Django项目的差别在于启动的方式不同，这里涉及到一些配置文件。

FROM python:3.6

#设置时区
ENV TZ=Asia/Shanghai
ENV PYTHONPATH=/usr/src/app

RUN mkdir -p /usr/src/app \
    && pip install -r /root/.pip/requirements.txt  -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ \
    && apt-get update \
    && apt-get install -y supervisor \
    && ln -snf /usr/share/zoneinfo/$TZ /etc/localtime \
    && echo $TZ > /etc/timezone

WORKDIR /usr/src/app

COPY . /usr/src/app

COPY supervisord.conf /etc/supervisor/conf.d/supervisord.conf
RUN mkdir -p /var/log/supervisor

COPY scrapyd.conf /usr/local/lib/python3.6/site-packages/scrapyd/default_scrapyd.conf

CMD ["/usr/bin/supervisord"]

其中用到的配置文件：

supervisord.conf

[inet_http_server]
port=9020
username=admin
password=1234

[supervisord]
nodaemon=true
logfile=/var/log/supervisor/supervisord.log;
pidfile=/var/log/supervisord.pid;
childlogdir=/var/log/supervisor

[program:scrapyd]
command=scrapyd
loglevel=info
redirect_stderr=true
stdout_events_enabled=true

[program:scrapyd-deploy]
command=bash supervisor-scrapyd-deploy.sh
startsecs = 35
loglevel=info

[program:simple_http]
command=/bin/bash supervisor-http-egg.sh
autorestart=true
startsecs=10
loglevel=info

[rpcinterface:supervisor]
supervisor.rpcinterface_factory = supervisor.rpcinterface:make_main_rpcinterface

scrapyd.conf

[scrapyd]
eggs_dir = eggs
logs_dir = logs
items_dir =
jobs_to_keep = 20
dbs_dir = dbs
max_proc = 0
max_proc_per_cpu = 4
finished_to_keep = 100
poll_interval = 5.0
bind_address = 0.0.0.0
http_port = 6800
debug = off
runner = scrapyd.runner
application = scrapyd.app.application
launcher = scrapyd.launcher.Launcher
webroot = scrapyd.website.Root

[services]
schedule.json = scrapyd.webservice.Schedule
cancel.json = scrapyd.webservice.Cancel
addversion.json = scrapyd.webservice.AddVersion
listprojects.json = scrapyd.webservice.ListProjects
listversions.json = scrapyd.webservice.ListVersions
listspiders.json = scrapyd.webservice.ListSpiders
delproject.json = scrapyd.webservice.DeleteProject
delversion.json = scrapyd.webservice.DeleteVersion
listjobs.json = scrapyd.webservice.ListJobs
daemonstatus.json = scrapyd.webservice.DaemonStatus

参考

Dockerfile介绍

三个技巧，将 Docker 镜像体积减小 90%