使用 Docker 時，最常用的命令無非是 docker container 和 docker image 相關的子命令，當然最初沒有管理類命令（或者說分組）的時候，最常使用的命令也無非是 docker run docker commit docker build 和 docker images 這些。

今天來聊一下和 Docker 中核心概念 image 相關的重要命令， docker build 或者說 docker image build 爲了簡便起見，下文的命令全部使用 docker build 。

Docker Image

先簡單介紹下 Docker Image，通常情況下我們將其稱之爲鏡像，鏡像是由多個層組成的文件，這些層用於在容器內執行代碼（命令）等。每個鏡像基本上都是根據應用程序完整的可執行版本進行構建的，並且需要注意的是，它會依賴於主機的系統內核。當用戶在運行鏡像時，這將會創建一個或者多個容器實例。

Dockerd

Dockerd 是 Docker 的服務端，默認情況下提供 Unix Domain Socket 連接，當然也可以監聽某個端口，用於對外提供服務。所以有時候，我們也可以使用服務器上的 Docker daemon 來提供服務，以加快構建速度及解決一些網絡問題之類的。

好的，基礎概念瞭解了，那我們開始進入正題。

使用 Dockerfile

我們知道構建鏡像的方法有多種，本文中我們只介紹使用 Dockerfile 通過 docker build 的方式構建鏡像。

爲了簡便，我們以一個簡單的 Dockerfile 開始。構建一個容器內使用的 kubectl 工具 (當然選擇它的原因在於 kubectl 足夠大，並不考慮可用性，這個稍後解釋)

FROM scratch

LABEL maintainer='Jintao Zhang <moelove.info>'

ADD kubectl /kubectl
ENTRYPOINT [ "/kubectl" ]

Dockerfile 足夠簡單，只是將 kubectl 的二進制文件拷貝進去，並將 Entrypoint 設置爲 kubectl 。

Dockerd in Docker

我個人一般爲了避免環境的污染，大多數的事情都在容器內完成。包括 dockerd 我也啓在容器內。其中的原理不再介紹，可以參考我之前的文章或分享。使用起來很簡單：

docker run --privileged -d -P docker:stable-dind

注意這裏使用了 -P 所以本地會隨機映射一個端口，當然你也可以直接指定映射到容器內的 2375 端口。

(Tao) ➜  build git:(master) docker ps                                                       
CONTAINER ID        IMAGE                       COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS                     NAMES
b56f6483614d        docker:stable-dind          "dockerd-entrypoint.…"   9 hours ago         Up 9 hours          0.0.0.0:32769->2375/tcp   trusting_babbage

構建

我們直接使用啓動在容器內的 dockerd 進行構建，通過上面的 docker ps 命令可以看到是映射到了本地的 32769 端口。所以我們使用以下命令進行構建：

(Tao) ➜  kubectl git:(master) docker -H 0.0.0.0:32769 images                                                              
REPOSITORY          TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE                                      
(Tao) ➜  kubectl git:(master) docker -H 0.0.0.0:32769 build -t local/kubectl .                                            
Sending build context to Docker daemon  55.09MB
Step 1/4 : FROM scratch
 --->
Step 2/4 : LABEL maintainer='Jintao Zhang <moelove.info>'
 ---> Running in ebcf44071bf0
Removing intermediate container ebcf44071bf0
 ---> eb4ea1725ff2
Step 3/4 : ADD kubectl /kubectl
 ---> 1aad06c4dbb4
Step 4/4 : ENTRYPOINT [ "/kubectl" ]
 ---> Running in 2fc78fe974e3
Removing intermediate container 2fc78fe974e3
 ---> 457802d4bf3e
Successfully built 457802d4bf3e
Successfully tagged local/kubectl:latest
(Tao) ➜  kubectl git:(master) docker -H 0.0.0.0:32769 images                  
REPOSITORY          TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
local/kubectl       latest              457802d4bf3e        3 seconds ago       55.1MB

看日誌及結果，可以看到我們已經成功的構建了我們所需的鏡像。說了這麼多，其實我們今天的內容纔剛剛開始。

深入原理

Dockerd 服務

在本文一開始，我已經提過 Dockerd 是 Docker 的後端服務，通過上面的

docker -H 0.0.0.0:32769 images

這條命令可以看到我們通過 -H 指定了本地 32679 端口的 dockerd 服務，這其實是個 HTTP 服務，我們來驗證下。

(Tao) ➜  kubectl git:(master) curl -i   0.0.0.0:32769/_ping
HTTP/1.1 200 OK
Api-Version: 1.37
Docker-Experimental: false
Ostype: linux
Server: Docker/18.03.1-ce (linux)
Date: Tue, 04 Sep 2018 17:20:51 GMT
Content-Length: 2
Content-Type: text/plain; charset=utf-8

OK%

可以看到幾條關鍵的信息 Api-Version: 1.37 這個表明了當前使用的 API 版本，本文的內容也是以 1.37 爲例進行介紹，這是當前的穩定版本。我們也可以通過 docker version 進行查看。

(Tao) ➜  kubectl git:(master) docker -H 0.0.0.0:32769 version                                                             
Client:
 Version:           18.06.0-ce
 API version:       1.37 (downgraded from 1.38)
 Go version:        go1.10.3
 Git commit:        0ffa825
 Built:             Wed Jul 18 19:11:45 2018
 OS/Arch:           linux/amd64
 Experimental:      false

Server:
 Engine:
  Version:          18.03.1-ce
  API version:      1.37 (minimum version 1.12)
  Go version:       go1.9.5
  Git commit:       9ee9f40
  Built:            Thu Apr 26 07:23:03 2018
  OS/Arch:          linux/amd64
  Experimental:     false

可以看到我本地在用的 docker cli 版本較高，當連接到低版本的 dockerd 時，API 版本降級至與 dockerd 版本保持一致。

當然，你可能會問，如果是 dockerd 版本高會如何呢？其實我日常中的開發環境就是這樣，大多數 API 都沒什麼影響, 不過這並不是今天的重點。

root@bdcdac73ee20:/# docker version
Client:
 Version:      17.06.0-ce
 API version:  1.30
 Go version:   go1.8.3
 Git commit:   02c1d87
 Built:        Fri Jun 23 21:15:15 2017
 OS/Arch:      linux/amd64

Server:
 Version:      dev
 API version:  1.39 (minimum version 1.12)
 Go version:   go1.10.3
 Git commit:   e8cc5a0b3
 Built:        Tue Sep  4 10:00:36 2018
 OS/Arch:      linux/amd64
 Experimental: false

build context

回到我們上面的構建過程中。我們可以看到日誌內容的第一行：

...
Sending build context to Docker daemon  55.09MB

從這條日誌，我們可以得到兩個信息：

構建的過程是將 build context 發送給 dockerd , 實際的構建壓力在 dockerd 上
發送了 55.09 MB

第一條結論，我們在上一小節已經討論過了，我們來重點看下第二條結論。

(Tao) ➜  kubectl git:(master) ls -al 
總用量 53808
drwxrwxr-x. 2 tao tao     4096 9月   5 01:00 .
drwxrwxr-x. 3 tao tao     4096 9月   5 00:57 ..
-rw-rw-r--. 1 tao tao      109 9月   5 01:00 Dockerfile
-rwxrwxr-x. 1 tao tao 55084063 9月   5 00:53 kubectl
(Tao) ➜  kubectl git:(master) du -sh .
53M     .
(Tao) ➜  kubectl git:(master) du -sh kubectl Dockerfile 
53M     kubectl
4.0K    Dockerfile

按照我們 Dockerfile 的內容，我們需要將 kubectl 的二進制包放入鏡像內，所以 build context 雖然比二進制文件多出來 2M 左右的大小你也不會很意外。

但我這裏做了另一個例子，不多贅述，代碼可以在我的 GitHub 中找到。這裏貼出來結果：

(Tao) ➜  text git:(master) ls -al                                                                                          
總用量 16                                                                                                                  
drwxrwxr-x. 2 tao tao 4096 9月   5 01:45 .                                                                                
drwxrwxr-x. 4 tao tao 4096 9月   5 01:44 ..                             
-rw-rw-r--. 1 tao tao   77 9月   5 01:45 Dockerfile                       
-rw-rw-r--. 1 tao tao   61 9月   5 01:45 file  
(Tao) ➜  text git:(master) du -b Dockerfile file
77      Dockerfile
61      file                                                                                                              
(Tao) ➜  text git:(master) docker -H 0.0.0.0:32769 build --no-cache=true -t local/file .                                  
Sending build context to Docker daemon  3.072kB
...

相信你看到這個結果已經明白我想表達的意思，我們繼續探索下這個過程。

/build 請求

前面我們已經說過，這就是個普通的 HTTP 請求，所以我們當然可以直接抓包來看看到底發生了什麼？

很簡單，通過 dockerd 的地址，使用 POST 方法，訪問 /build 接口, 當然實際情況是會增加前綴，即我在上面提到的版本號，在目前的環境中使用的是 /v1.37/build 這個接口。

而這個請求攜帶了一些很有用的參數，和頭信息。這裏我來簡單說下：

Header

build 請求的頭部，主要有以下兩個

Content-Type 默認值爲 application/x-tar，表明自己是一個歸檔。
X-Registry-Config 這個頭部信息中包含着 registry 的地址及認證信息，並且以 base64 進行編碼。對 docker 熟悉的朋友或者看過我之前文章的朋友應該知道， Docker cli 在 login 成功後，會將認證信息保存至本地，密碼做 base64 保存。而 build 的時候則會將此信息再次 base64 進行編碼。通過這裏也可以看出來，在使用遠端 Dockerd 的時候，應該儘量配置 TLS 以防止中間人攻擊，造成密碼泄漏等情況。

Parameters

請求參數中，列幾個比較有意義的：

t 這其實就是我們 docker build -t 時候指定的參數，並且，我們可以同時指定多個 -t 同時構建多個不同名稱的鏡像。
memory cpusetcpus 這些主要用於資源限制
buildargs 如果想要了解這個參數，可以回憶下 Dockerfile 中的 ARG 指令的用法

當然，我們想要探索的過程其實重點就在於請求頭部了，整個請求的輸入流，必須是一個 tar 壓縮包，並且支持 identity (不壓縮), gzip, bzip2, xz 等壓縮算法。

實現

我們來看下基本的實現：

func (cli *Client) ImageBuild(ctx context.Context, buildContext io.Reader, options types.ImageBuildOptions) (types.ImageBuildResponse, error) {
    query, err := cli.imageBuildOptionsToQuery(options)
    if err != nil {
        return types.ImageBuildResponse{}, err
    }

    headers := http.Header(make(map[string][]string))
    buf, err := json.Marshal(options.AuthConfigs)
    if err != nil {
        return types.ImageBuildResponse{}, err
    }
    headers.Add("X-Registry-Config", base64.URLEncoding.EncodeToString(buf))

    headers.Set("Content-Type", "application/x-tar")

    serverResp, err := cli.postRaw(ctx, "/build", query, buildContext, headers)
    if err != nil {
        return types.ImageBuildResponse{}, err
    }

    osType := getDockerOS(serverResp.header.Get("Server"))

    return types.ImageBuildResponse{
        Body:   serverResp.body,
        OSType: osType,
    }, nil
}

總結

這篇主要內容集中在 docker build 的過程及其原理上，爲什麼首先要寫這篇，主要是因爲鏡像和我們息息相關，並且也是我們使用的第一步。而很多情況下，推進業務容器化也都要面臨着性能優化及其他規範之類的。

其實關於 build 的細節還有很多，如果有空，我就再更新下一篇。

可以通過下面二維碼訂閱我的文章公衆號【MoeLove】

Docker 深入篇之 Build 原理

Docker Image

Dockerd

使用 Dockerfile

Dockerd in Docker

構建

深入原理

Dockerd 服務

build context

/build 請求

Header

Parameters

實現

總結

linux安裝cuda和cudnn

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Object.values()對象遍歷

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