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%

【DevOps】第一步: 编写Dockerfile与项目实践

一、Dockerfile简介

Dockerfile指令

1. FROM

2. MAINTAINER

3. RUN

4. CMD

5. EXPOSE

6. ENV

7. ADD

8. COPY

9. ENTRYPOINT

10. VOLUME

11. USER

12. WORKDIR

13. ONBUILD

二、构建镜像

三、Dockerfile编写建议

四、实践

1. Django项目的Dockerfile

2. SpringMVC项目的Dockerfile

3. Vue.js项目的Dockerfile

4. Scrapy项目的Dockerfile

参考

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10. VOLUME

11. USER

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