使用 docker buildx 构建多 CPU 架构镜像

本文涉及的产品
容器镜像服务 ACR,镜像仓库100个 不限时长
简介:

使用 docker buildx 构建多 CPU 架构镜像

引言
在工作中,遇到了需要将应用程序打包成 Docker 镜像并同时运行在不同的 CPU 架构(X86 和 ARM)的环境中。

ARM 架构与 X86 相比,ARM 低功耗、移动市场占比高,X86 高性能、服务器市场占比高。

不同的 CPU 架构,对于运行相同的应用程序的 Docker 容器,需要分别在相应的 CPU 架构下编译的 Docker 镜像。
要构建多架构镜像,首先想到的是每种 CPU 架构环境(物理环境或虚拟环境)下构建相应的镜像。
但目前 docker 构建环境是 X86 的,没有 ARM 环境,
或者要申请 ARM 物理机,或者要申请/创建 ARM 虚拟机,或者交叉编辑等等,听上去都比较麻烦。

经过研究,发现 docker buildx 支持构建多架构镜像,这使得构建多架构镜像变得简单。
这样就可以在 X86 架构下构建 ARM 架构的镜像。

接下来,开始实践之旅吧。

环境
Docker Desktop(Mac)
Docker Engine 19.03+

实践步骤
第一步,开启 docker buildx
docker buildx 目前还是试验功能,默认没有开启,需要在 Docker Desktop 的首选项中开启它

Docker —>Preferences —>Command Line —> Enable experimental features

执行 docker buildx 命令,输出截图如下:

第二步,构建多架构镜像,并推送到 Docker Hub
写个简单的 Dockerfile,仅做演示:

echo "FROM python:3.7-alpine”>Dockerfile

列出 builder:

$ docker buildx ls
NAME/NODE DRIVER/ENDPOINT STATUS  PLATFORMS
default * docker
  default default         running linux/amd64, linux/arm64, linux/ppc64le, linux/s390x, linux/386, linux/arm/v7, linux/arm/v6
我们当前使用的是默认的 builder,它基本上是旧的 builder。
让我们创建一个新的 builder,它使我们能够访问一些新的多架构结构功能。

创建 builder:

$ docker buildx create --use --name mybuilder
mybuilder
查看 builder:

$ docker buildx inspect --bootstrap
[+] Building 18.8s (1/1) FINISHED
=> [internal] booting buildkit                                                                                                                                                                       18.8s
=> => pulling image moby/buildkit:buildx-stable-1                                                                                                                                                    18.0s
=> => creating container buildx_buildkit_mybuilder0                                                                                                                                                   0.7s
Name:   mybuilder
Driver: docker-container

Nodes:
Name:      mybuilder0
Endpoint:  unix:///var/run/docker.sock
Status:    running
Platforms: linux/amd64, linux/arm64, linux/ppc64le, linux/s390x, linux/386, linux/arm/v7, linux/arm/v6
构建多架构镜像,并推送到 Docker Hub:

docker buildx build --platform linux/amd64,linux/arm64,linux/arm/v7 -t donhui/multiarch --push .
该 --platform 标志指示 buildx 要为 Intel 64位、Arm 32位和 Arm 64位架构生成 Linux 镜像。
该 --push 标志生成一个多架构清单,并将所有镜像推送到 Docker Hub。

在 DockerHub 查看该镜像,latest tag 下有三个镜像,当在不同的架构 pull 该 tag 时会根据其环境 pull 相应架构的镜像:

思考与总结
实践中不断产生疑问,不断思考,不断求解,或许你也会有同样的问题:

1、多架构镜像对 docker 版本有何要求?

构建时要用到 docker buildx 命令,docker 版本需要 19.03+;

运行时 docker 版本不一定需要 19.03+,笔者使用 1.13.1 和 18.06.1 都可以 pull 多架构镜像的。

2、所有 Dockerfile 都可以构建成多架构吗?还是有什么要求?

对 Dockerfile 没有要求,任何 Dockerfile 无需修改。

3、镜像构建后默认保存在构建缓存中,如何将镜像保存在本地?

可以将 type 指定为 docker,但必须分别为不同的 CPU 架构构建不同的镜像,不能合并成一个镜像,如:

docker buildx build -t donghui/multiarch-armv7 --platform=linux/arm/v7 -o type=docker .
docker buildx build -t donghui/multiarch-arm64 --platform=linux/arm64 -o type=docker .
docker buildx build -t donghui/multiarch-amd64 --platform=linux/amd64 -o type=docker .
也可以将镜像 push 到镜像仓库后,再进行 pull。

4、只支持推送到 Docker Hub 吗?如果要推送到私有镜像仓库,对私有镜像仓库有什么要求?

也可以将镜像推送到私有镜像仓库,但需要该镜像仓库支持多架构镜像的功能。

如果要将多架构镜像推送到 Harbor,需要 Harbor 的版本为 v2.0.0。

Harbor v2.0.0 于 2020/05/13 发布,Harbor v2.0.0 完全支持多架构镜像。

Harbor v2.0.0 更新日志:https://github.com/goharbor/harbor/releases/tag/v2.0.0

参考
Container 爱上ARM

https://www.jianshu.com/p/64f0da7a044d

跨平台构建 Docker 镜像新姿势,x86、arm 一把梭

https://blog.csdn.net/alex_yangchuansheng/article/details/103146303

Getting started with Docker for Arm on Linux

https://engineering.docker.com/2019/06/getting-started-with-docker-for-arm-on-linux/

Multi-arch build and images, the simple way

https://www.docker.com/blog/multi-arch-build-and-images-the-simple-way/

Building multi-platform images

https://github.com/docker/buildx#building-multi-platform-images

Building Multi-Arch Images for Arm and x86 with Docker Desktop

https://www.docker.com/blog/multi-arch-images/

原文地址https://my.oschina.net/donhui/blog/4283243

相关实践学习
通过容器镜像仓库与容器服务快速部署spring-hello应用
本教程主要讲述如何将本地Java代码程序上传并在云端以容器化的构建、传输和运行。
Kubernetes极速入门
Kubernetes(K8S)是Google在2014年发布的一个开源项目,用于自动化容器化应用程序的部署、扩展和管理。Kubernetes通常结合docker容器工作,并且整合多个运行着docker容器的主机集群。 本课程从Kubernetes的简介、功能、架构,集群的概念、工具及部署等各个方面进行了详细的讲解及展示,通过对本课程的学习,可以对Kubernetes有一个较为全面的认识,并初步掌握Kubernetes相关的安装部署及使用技巧。本课程由黑马程序员提供。   相关的阿里云产品:容器服务 ACK 容器服务 Kubernetes 版(简称 ACK)提供高性能可伸缩的容器应用管理能力,支持企业级容器化应用的全生命周期管理。整合阿里云虚拟化、存储、网络和安全能力,打造云端最佳容器化应用运行环境。 了解产品详情: https://www.aliyun.com/product/kubernetes
相关文章
|
2月前
|
监控 安全 API
使用PaliGemma2构建多模态目标检测系统:从架构设计到性能优化的技术实践指南
本文详细介绍了PaliGemma2模型的微调流程及其在目标检测任务中的应用。PaliGemma2通过整合SigLIP-So400m视觉编码器与Gemma 2系列语言模型,实现了多模态数据的高效处理。文章涵盖了开发环境构建、数据集预处理、模型初始化与配置、数据加载系统实现、模型微调、推理与评估系统以及性能分析与优化策略等内容。特别强调了计算资源优化、训练过程监控和自动化优化流程的重要性,为机器学习工程师和研究人员提供了系统化的技术方案。
203 77
使用PaliGemma2构建多模态目标检测系统:从架构设计到性能优化的技术实践指南
|
1月前
|
存储 消息中间件 前端开发
工厂人员定位管理系统架构设计:构建一个高效、可扩展的人员精确定位
本文将深入探讨工厂人员定位管理系统的架构设计,详细解析前端展示层、后端服务层、数据库设计、通信协议选择等关键环节,并探讨如何通过微服务架构实现系统的可扩展性和稳定性。
62 10
|
2月前
|
Serverless 决策智能 UED
构建全天候自动化智能导购助手:从部署者的视角审视Multi-Agent架构解决方案
在构建基于多代理系统(Multi-Agent System, MAS)的智能导购助手过程中,作为部署者,我体验到了从初步接触到深入理解再到实际应用的一系列步骤。整个部署过程得到了充分的引导和支持,文档详尽全面,使得部署顺利完成,未遇到明显的报错或异常情况。尽管初次尝试时对某些复杂配置环节需反复确认,但整体流程顺畅。
|
2月前
|
缓存 Kubernetes 容灾
如何基于服务网格构建高可用架构
分享如何利用服务网格构建更强更全面的高可用架构
|
2月前
|
弹性计算 API 持续交付
后端服务架构的微服务化转型
本文旨在探讨后端服务从单体架构向微服务架构转型的过程,分析微服务架构的优势和面临的挑战。文章首先介绍单体架构的局限性,然后详细阐述微服务架构的核心概念及其在现代软件开发中的应用。通过对比两种架构,指出微服务化转型的必要性和实施策略。最后,讨论了微服务架构实施过程中可能遇到的问题及解决方案。
|
3月前
|
Cloud Native Devops 云计算
云计算的未来:云原生架构与微服务的革命####
【10月更文挑战第21天】 随着企业数字化转型的加速,云原生技术正迅速成为IT行业的新宠。本文深入探讨了云原生架构的核心理念、关键技术如容器化和微服务的优势,以及如何通过这些技术实现高效、灵活且可扩展的现代应用开发。我们将揭示云原生如何重塑软件开发流程,提升业务敏捷性,并探索其对企业IT架构的深远影响。 ####
82 3
|
3月前
|
Cloud Native 安全 数据安全/隐私保护
云原生架构下的微服务治理与挑战####
随着云计算技术的飞速发展,云原生架构以其高效、灵活、可扩展的特性成为现代企业IT架构的首选。本文聚焦于云原生环境下的微服务治理问题,探讨其在促进业务敏捷性的同时所面临的挑战及应对策略。通过分析微服务拆分、服务间通信、故障隔离与恢复等关键环节,本文旨在为读者提供一个关于如何在云原生环境中有效实施微服务治理的全面视角,助力企业在数字化转型的道路上稳健前行。 ####
|
2月前
|
Java 开发者 微服务
从单体到微服务:如何借助 Spring Cloud 实现架构转型
**Spring Cloud** 是一套基于 Spring 框架的**微服务架构解决方案**,它提供了一系列的工具和组件,帮助开发者快速构建分布式系统,尤其是微服务架构。
294 69
从单体到微服务:如何借助 Spring Cloud 实现架构转型
|
8天前
|
传感器 监控 安全
智慧工地云平台的技术架构解析:微服务+Spring Cloud如何支撑海量数据?
慧工地解决方案依托AI、物联网和BIM技术,实现对施工现场的全方位、立体化管理。通过规范施工、减少安全隐患、节省人力、降低运营成本,提升工地管理的安全性、效率和精益度。该方案适用于大型建筑、基础设施、房地产开发等场景,具备微服务架构、大数据与AI分析、物联网设备联网、多端协同等创新点,推动建筑行业向数字化、智能化转型。未来将融合5G、区块链等技术,助力智慧城市建设。
|
2月前
|
设计模式 负载均衡 监控
探索微服务架构下的API网关设计
在微服务的大潮中,API网关如同一座桥梁,连接着服务的提供者与消费者。本文将深入探讨API网关的核心功能、设计原则及实现策略,旨在为读者揭示如何构建一个高效、可靠的API网关。通过分析API网关在微服务架构中的作用和挑战,我们将了解到,一个优秀的API网关不仅要处理服务路由、负载均衡、认证授权等基础问题,还需考虑如何提升系统的可扩展性、安全性和可维护性。文章最后将提供实用的代码示例,帮助读者更好地理解和应用API网关的设计概念。
108 8