简介
2013 年，Docker 出现了，工程师可以第一次到软件生产环境中定义，通过 Docker image 完成单机软件的交付和分发。
自下而上学习容器对于熟悉 runc 是如何启动容器的人来说，他们都知道镜像并非是必需的。那我们为什么还要有容器镜像？当每一个容器都包含根文件系统的一个数兆字节那么大的拷贝副本时，所需的磁盘空间就会急剧增加。因此，镜像的存在是为了有效地解决存储和发行问题。
打包所有依赖
代码分发：在物理机时代， springboot项目普遍都带了一个run.sh文件，不论项目本身的特点如何，开发和运维约定run.sh start/stop来启停应用
- 这说明只有一个jar是运行不起来的
- 如果我们不是一个java系为主的公司，这么做够么？ 到后面，你就发现，run.sh 里可能什么都有，包括依赖库（比如转码程序会安装ffmpeg）、下载文件等，run.sh做到极致：一个应用一个操作系统环境（依赖库、env等），但整个文件岂不是很大？Docker最大的贡献就是提出了分层镜像的概念。
想起了大学宿舍时候的装系统：
- 当说镜像的时候第一反应是啥？一键ghost ==> 装系统 ==> 装qq ==> 自动启动项目 ==> 装系统顺带装app
- App最完整的依赖的OS ==> 为了启动app干脆配上一个系统 ==> 裸操作系统 + docker即可运行任何项目。
进一步延伸到集群概念 集群镜像：实现高效的分布式应用交付
镜像与操作系统的关系
并非每个容器内部都能包含一个操作系统docker镜像不仅能够打包应用，还能打包整个操作系统的文件和目录，记住是操作系统的文件和目录。通过这种方式docker就把一个应用所有的依赖库包括操作系统中的文件和目录都被打包到镜像中。docker正是通过打包操作系统级别的方式，解决了开发到线上环境的一致性。宿主机操作系统只有一个内核，也就是说，所有的容器都依赖这一个内核了？比如我现在有一个需求，我的两个容器运行在同一台宿主机上，但是依赖的内核版本不一样，或者需要配置的内核参数不一样，怎么解决呢？解决不了，这也是容器化技术相比于虚拟机的主要缺陷之一。
内核，操作系统和发行版之间的区别：
- Linux内核是Linux操作系统的核心部分。这就是Linus最初写的。
- Linux操作系统是内核和用户域（库，GNU实用程序，配置文件等）的组合。
- Linux发行版是Linux操作系统的特定版本，例如Debian，CentOS或Alpine。
其实linux操作系统中代码包含两部分，一部分是文件目录和配置，另外一部分是内核，这两部分是分开存放的，内核模块只有在宿主机开机启动时才会加载。说白了，即使镜像中包含了内核也不会被加载。说到最后，原来镜像只是包含了操作系统的躯干（文件系统），并没有包含操作系统的灵魂（内核）。 容器中的根文件系统，其实就是我们做的镜像。
本地存储
Where are Docker images stored?
docker inspect xx GraphDriver 的部分输出
"GraphDriver": {
"Data": {
"LowerDir": "/var/lib/docker/overlay2/cad72d6e952bbffb754bf3a13af0c401ae1ab743ef4ed0b9994e57ef127c3d29-init/diff:/var/lib/docker/overlay2/6a190d31ec303cc0a4163c2698a38ce449d660265bbab709503a2ac4dde4aa7f/diff:/var/lib/docker/overlay2/05c46a2829a0b37e856434489ef2684c507276697cc325f98225d1d15c84a9bb/diff:/var/lib/docker/overlay2/77aa0717d4e28977139c25a52afb04de25b8bb478670b24f3c8b409b1f1b9495/diff",
"MergedDir": "/var/lib/docker/overlay2/cad72d6e952bbffb754bf3a13af0c401ae1ab743ef4ed0b9994e57ef127c3d29/merged",
"UpperDir": "/var/lib/docker/overlay2/cad72d6e952bbffb754bf3a13af0c401ae1ab743ef4ed0b9994e57ef127c3d29/diff",
"WorkDir": "/var/lib/docker/overlay2/cad72d6e952bbffb754bf3a13af0c401ae1ab743ef4ed0b9994e57ef127c3d29/work"
},
"Name": "overlay2"
},
- lower， 这一层里的文件是不会被修改的，你可以认为它是只读的。
- uppder， 在 OverlayFS 中，如果有文件的创建，修改，删除操作，那么都会在这一层反映出来，它是可读写的。
- merged，挂载点（mount point）目录，也是用户看到的目录，用户的实际文件操作在这里进行。
- work，只是一个存放临时文件的目录，OverlayFS 中如果有文件修改，就会在中间过程中临时存放文件到这里。
镜像要复用，所以只能只读。但程序的运行会写文件，所以要可写。OverlayFS/UnionFS 解决这个折中的问题。
runC这类容器低层运行时不包含镜像管理，它假定容器的文件包已经从镜像里解压出来并存放于文件系统中。containerd是最常用的 容器高层运行时，提供镜像下载、解压等功能，但不包含镜像构建、上传等功能， 再往上，Docker 提供了许多 UX 增强功能。——镜像并不是运行容器所必须的。
有时候某个容器疯狂的写文件，大量占用磁盘，可以根据这些 overlay 目录找到所属的 容器id
# 检索正在运行的容器
docker ps -q | xargs docker inspect --format ', , , '|grep b941fe7f18c19285614a27857af1c811b4e117551d54f04b44c8ce5b6b585ad8
# 检索所有的容器
docker ps -a |awk '{print $1}'|grep -v CONTAINER | xargs docker inspect --format ', , , '|grep 96cafbea806cfe0ccc98
制作镜像
cid=$(docker run -v /foo/bar debian:jessie)
image_id=$(docker commit $cid)
cid=$(docker run $image_id touch /foo/bar/baz)
docker commit $(cid) my_debian
image的build过程，粗略的说，就是以容器执行命令（docker run）和提交更改（docker commit）的过程
开发者可以使用一些工具(如Dockerfile)构建出自己的容器镜像、签名并上传到互联网上（分发内容一定会有签名， 更进一步签名还可以作为内容寻址），然后需要运行这些软件的人可以通过指定名称（如_example.com/my-app_）下载、验证和运行这些容器。
build 时使用http代理
2019.4.3 补充
docker build --build-arg HTTPS_PROXY='http://userName:password@proxyAddress:port' \
--build-arg HTTP_PROXY='http://userName:password@proxyAddress:port' \
-t $IMAGE_NAGE .
当你在公司负责维护docker 镜像时，不同镜像的Dockerfile 为了支持协作及版本跟踪 一般会保存在git 库中。制作镜像 通常需要安装类似jdk/tomcat 等可执行文件，这些文件建议使用远程下载的方式（因为git 保存二进制文件 不太优雅），以安装tomcat 为例
RUN \
DIR=/tmp/tomcat && mkdir -p ${DIR} && cd ${DIR} && \
curl -sLO http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/tomcat/tomcat-8/v8.5.40/bin/apache-tomcat-8.5.40.tar.gz &&\
tar -zxvf apache-tomcat-8.5.40.tar.gz -C /usr/local/ && \
mv /usr/local/apache-tomcat-8.5.40 /usr/local/tomcat && \
rm -rf ${DIR}
多阶段构建
Use multi-stage builds multi-stage builds 的重点不是multi-stage 而是 builds
先使用docker 将go文件编译为可执行文件
FROM golang:1.7.3
WORKDIR /go/src/github.com/alexellis/href-counter/
COPY app.go .
RUN go get -d -v golang.org/x/net/html \
&& CGO_ENABLED=0 GOOS=linux go build -a -installsuffix cgo -o app .
因为笔者一直是直接做镜像，所以没这种感觉。不过这么做倒有一点好处：可执行文件的实际运行环境 可以不用跟 开发机相同。学名叫同构/异构镜像构建。
然后将可执行文件 做成镜像
FROM alpine:latest
RUN apk --no-cache add ca-certificates
WORKDIR /root/
COPY app .
CMD ["./app"]
entrypoint 和 cmd
- ENTRYPOINT和CMD都是让用户指定一个可执行程序，这个可执行程序在container启动后自动启动。
- 在写Dockerfile时，ENTRYPOINT或者CMD命令会自动覆盖之前镜像的ENTRYPOINT或者CMD命令。
- 在docker镜像运行时，用户也可以在命令指定具体命令，覆盖在Dockerfile里的命令。
docker run -it imageName $command覆盖 CMD ，docker run -it imageName --entrypoint $entrypoint覆盖 ENTRYPOINT - CMD命令很容易被
docker run命令的方式覆盖，如果你希望你的docker镜像只执行一个具体程序,不希望用户在执行docker run的时候随意覆盖默认程序。建议用ENTRYPOINT.
ENTRYPOINT和CMD指令支持2种不同的写法: shell表示法和exec表示法，建议采用exec表示法
- shell表示法
CMD executable param1 param2，命令行程序作为sh程序的子程序运行，docker用/bin/sh -c的语法调用， pid=1 进程是/bin/sh，那么 sigterm 等信号就不会传给 executable - exec表示法
CMD ["executable","param1","param2"]，有的镜像甚至连shell程序都可以没有，pid=1进程是 executable
ENTRYPOINT和CMD可以组合使用，ENTRYPOINT指定默认的运行命令, CMD指定默认的运行参数，此时只能使用Exec表示法
FROM ubuntu:trusty
ENTRYPOINT ["/bin/ping","-c","3"]
CMD ["localhost"]
# docker build -t pingimage .
- 可以不带任何参数运行
docker run命令：docker run pingimage - 可以覆盖CMD指令的值，如果你希望这个docker镜像启动后不是
ping localhost， 而是ping其他服务器，可以docker run pingimage docker.io
镜像下载
镜像一般会包括两部分内容，一个是 manifests 文件，这个文件定义了镜像的 元数据，另一个是镜像层，是实际的镜像分层文件。
docker login
我们在拉取私有镜像之前，要使用 docker login 命令来登录镜像仓库。登录主要就做了三件 事情:
- 向用户要账户密码
- docker 访问镜像仓库的 https 地址，并通过挑战 v2 接口来确 认，接口是否会返回 Docker-Distribution-Api-Version 头字段。它的作用跟 ping 差不多，只是确认下 v2 镜像仓库是否在线，以及版本是否匹配。
- docker 使用用户提供的账户密码，访问 Www-Authenticate 头字段返回的鉴权服务器的地址 Bearer realm。如果这个访问成功，则鉴权服务器会返回 jwt 格式的 token 给 docker，然后 docker 会把账户密码编码并保存在用户目录的 .docker/docker.json 文件里。这个文件作为 docker 登录仓库的 唯一证据，在后续镜像仓库操作中，会被不断的读取并使用。
docker 镜像下载加速
两种方案
- 使用private registry
- 使用registry mirror,以使用daocloud的registry mirror为例，假设你的daocloud的用户名问
lisi，则DOCKER_OPTS=--registry-mirror=http://lisi.m.daocloud.io
Serverless 场景下 Pod 创建效率优化解压镜像耗时会占拉取镜像总耗时很大的比例，测试的例子最大占比到了 77%，所以需要考虑如何提升解压效率。gzip/gunzip 是单线程的压缩/解压工具，可考虑采用 pigz/unpigz 进行多线程的压缩/解压，充分利用多核优势。containerd 从 1.2 版本开始支持 pigz，节点上安装 unpigz 工具后，会优先用其进行解压。通过这种方法，可通过节点多核能力提升镜像解压效率。这个过程也需要关注 下载/上传 的并发度问题，docker daemon 提供了两个参数来控制并发度，控制并行处理的镜像层的数量，--max-concurrent-downloads 和 --max-concurrent-uploads。默认情况下，下载的并发度是 3，上传的并发度是 5，可根据测试结果调整到合适的值。
通常内网的带宽足够大，是否有可能省去 解压缩/压缩 的逻辑，将拉取镜像的耗时集中在下载镜像方面？当然，这个动静有点大了，要修改docker daemon。
按需加载镜像。在镜像启动耗时中，拉取镜像占比 76%，但是在启动时，仅有 6.4% 的数据被使用到，即镜像启动时需要的镜像数据量很少。对于「Image 所有 layers 下载完后才能启动镜像」，需要改为启动容器时按需加载镜像，类似启动虚拟机的方式，仅对启动阶段需要的数据进行网络传输。但当前镜像格式通常是 tar.gz 或 tar，而 tar 文件没有索引，gzip 文件不能从任意位置读取数据，这样就不能满足按需拉取时拉取指定文件的需求，镜像格式需要改为可索引的文件格式。Google 提出了一种新的镜像格式，stargz，全称是 seeable tar.gz。它兼容当前的镜像格式，但提供了文件索引，可从指定位置读取数据。然后在 containerd 拉取镜像环节，对 containerd 提供一种 remote snapshotter，在创建容器 rootfs 层时，不通过先下载镜像层再构建的方式，而是直接 mount 远程存储层，要实现这样的能力，一方面需要修改 containerd 当前的逻辑，在 filter 阶段识别远程镜像层，对于这样的镜像层不进行 download 操作，一方面需要实现一个 remote snapshotter，来支持对于远程层的管理。当 containerd 通过 remote snapshotter 创建容器时，省去了拉取镜像的阶段，对于启动过程中需要的文件，可对 stargz 格式的镜像数据发起 HTTP Range GET 请求，拉取目标数据。PS：计算与存储分离，那干脆镜像也在远端得了，serverless 对冷启动极致的追求才有了这样的优化。