Kube-#01.2 Docker镜像的原理

一个Docker镜像从外部来看，是一个文件系统：里面包含着各种操作系统的文件、语言运行时的文件、应用程序文件等。但是事实上，一个docker镜像是由许多层组成的。

  • 每一”层“和一个git commit差不多。每一层在上一层的基础上，只能增加和覆盖文件。删除文件只能让文件看不到，但它还是存在的，不会减少镜像大小，因为这一层无法更改上一层的内容。
  • 随着层数增加，镜像大小只会增加不会减小，因为每一层不可能拥有负的大小。
  • 每一层有一个十六进制的ID，和git commit hash类似。
  • 镜像在本地和Container Registry中是按照层存储的。每一层按照他们的ID来索引。镜像的名字表示了一个配置文件，存储了一系列层的信息。最顶层就是我们看到的镜像。

使用dive调查一个镜像

有一个叫做dive的工具，可以用来查看docker镜像的层数，可以在这里找到它 -> GitHub – wagoodman/dive: A tool for exploring each layer in a docker image

让我们用这个工具来调查一下python:3.9.6-alpine这个镜像。

注：docker inspect 也可以用来查看镜像，但是没有dive好用。

dive python:3.9.6-alpine
dive的界面

屏幕下方显示了键位操作。TAB键可以在检视层和检视当层文件之间切换。在检视文件时，用Ctrl+A/R/M/U/B可以显示/隐藏文件（比如现在隐藏了“未更改”的文件，只显示每层修改的内容）。左边的Layer Details显示了当前层的大小和ID，Image Details显示了镜像名以及大小。左下角显示的是镜像中可能冗余的文件，我们现在不用管。

可以看到，这个镜像一共有五层，每一层都执行了一些命令，向这个镜像中添加了新的文件，包括安装时区数据，安装python，配置pip等。最终到我们手上的镜像就是一个配置好了运行环境，开箱即用的python。

可以再在这个地方多转转，看看每一层是怎么设计的。

分层的优点

层共享

镜像分层带来的一个优点就是 – 层可以共享。

比如我构建了两个python程序，都基于python运行。这两个镜像除了最顶端我自己写的部分以外，底下的Python运行时是一样的。也就是说，无论是在存储的时候还是在运行的时候，这个共同的部分只需要被保存和加载一次。这大大节省了本地的空间。例如，python安装完numpy, pandas和scipy之后，镜像大小逼近500M，但是之后写的基于这些依赖库的程序，在存储和运行的时候都可以共享同一个运行时。

生命周期管理以及资源的节省

在运行一个镜像的时候，Docker相当于在这个镜像上添加了一个新的层 – 这个层对你的应用程序来说是可写的，你的应用程序对于本地文件的所有操作都会体现在这个层里，而镜像中的所有层对于应用来说是只读的。在这个容器结束时，这个临时的可写层也被删除。

这也就是说，运行的镜像所占用的额外硬盘空间仅仅是最上面那一层可写层，运行相同应用的多个实例时，既不需要把下层全部复制一遍，又保证了不同实例之间的独立性。销毁实例也变得非常简单。

层是怎么来的

在构建镜像时，有一些指令不会创建层，有一些指令会创建新的层。分层并不是自己定义的，而是构建镜像过程中自然生成的。下一篇讲解构建docker镜像。

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