Alpine компилира Docker компилира за Python 50 пъти по-бавно и изображенията 2 пъти по-тежки

Alpine Linux често се препоръчва като базово изображение за Docker. Казват ви, че използването на Alpine ще направи компилациите ви по-малки и процесът на компилация ще стане по-бърз.

Но ако използвате Alpine Linux за приложения на Python, тогава това:

• Прави компилациите ви много по-бавни
• Прави вашите изображения по-големи
• Губиш си времето
• И в резултат на това може да причини грешки по време на изпълнение

Нека да разгледаме защо Alpine се препоръчва, но защо все пак не трябва да го използвате с Python.

Защо хората препоръчват Alpine?

Да приемем, че имаме нужда от gcc като част от нашия образ и искаме да сравним Alpine Linux срещу Ubuntu 18.04 по отношение на скоростта на изграждане и размера на крайния образ.

Първо, нека изтеглим две изображения и да сравним размера им:

$ docker pull --quiet ubuntu:18.04
docker.io/library/ubuntu:18.04
$ docker pull --quiet alpine
docker.io/library/alpine:latest
$ docker image ls ubuntu:18.04
REPOSITORY          TAG        IMAGE ID         SIZE
ubuntu              18.04      ccc6e87d482b     64.2MB
$ docker image ls alpine
REPOSITORY          TAG        IMAGE ID         SIZE
alpine              latest     e7d92cdc71fe     5.59MB

Както можете да видите, основното изображение за Alpine е много по-малко. Нека сега се опитаме да инсталираме gcc и да започнем с Ubuntu:

FROM ubuntu:18.04
RUN apt-get update && 
    apt-get install --no-install-recommends -y gcc && 
    apt-get clean && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

Писането на перфектния Dockerfile е извън обхвата на тази статия.

Нека измерим скоростта на изграждане:

$ time docker build -t ubuntu-gcc -f Dockerfile.ubuntu --quiet .
sha256:b6a3ee33acb83148cd273b0098f4c7eed01a82f47eeb8f5bec775c26d4fe4aae

real    0m29.251s
user    0m0.032s
sys     0m0.026s
$ docker image ls ubuntu-gcc
REPOSITORY   TAG      IMAGE ID      CREATED         SIZE
ubuntu-gcc   latest   b6a3ee33acb8  9 seconds ago   150MB

Повтаряме същото за Alpine (Dockerfile):

FROM alpine
RUN apk add --update gcc

Ние събираме, гледаме времето и размера на монтажа:

$ time docker build -t alpine-gcc -f Dockerfile.alpine --quiet .
sha256:efd626923c1478ccde67db28911ef90799710e5b8125cf4ebb2b2ca200ae1ac3

real    0m15.461s
user    0m0.026s
sys     0m0.024s
$ docker image ls alpine-gcc
REPOSITORY   TAG      IMAGE ID       CREATED         SIZE
alpine-gcc   latest   efd626923c14   7 seconds ago   105MB

Както беше обещано, базираните на Alpine изображения се изграждат по-бързо и са по-малки сами по себе си: 15 секунди вместо 30 и размер на изображението от 105MB срещу 150MB. Доста е добър!

Но ако преминем към изграждане на Python приложение, тогава нещата не са толкова розови.

Изображение на Python

Приложенията на Python често използват pandas и matplotlib. Следователно, една опция е да вземете официалния базиран на Debian образ, като използвате следния Dockerfile:

FROM python:3.8-slim
RUN pip install --no-cache-dir matplotlib pandas

Събиране:

$ docker build -f Dockerfile.slim -t python-matpan.
Sending build context to Docker daemon  3.072kB
Step 1/2 : FROM python:3.8-slim
 ---> 036ea1506a85
Step 2/2 : RUN pip install --no-cache-dir matplotlib pandas
 ---> Running in 13739b2a0917
Collecting matplotlib
  Downloading matplotlib-3.1.2-cp38-cp38-manylinux1_x86_64.whl (13.1 MB)
Collecting pandas
  Downloading pandas-0.25.3-cp38-cp38-manylinux1_x86_64.whl (10.4 MB)
...
Successfully built b98b5dc06690
Successfully tagged python-matpan:latest

real    0m30.297s
user    0m0.043s
sys     0m0.020s

Получаваме изображение с размер 363MB.
Можем ли да се справим по-добре с Alpine? Да опитаме:

FROM python:3.8-alpine
RUN pip install --no-cache-dir matplotlib pandas

$ docker build -t python-matpan-alpine -f Dockerfile.alpine .                                 
Sending build context to Docker daemon  3.072kB                                               
Step 1/2 : FROM python:3.8-alpine                                                             
 ---> a0ee0c90a0db                                                                            
Step 2/2 : RUN pip install --no-cache-dir matplotlib pandas                                                  
 ---> Running in 6740adad3729                                                                 
Collecting matplotlib                                                                         
  Downloading matplotlib-3.1.2.tar.gz (40.9 MB)                                               
    ERROR: Command errored out with exit status 1:                                            
     command: /usr/local/bin/python -c 'import sys, setuptools, tokenize; sys.argv[0] = '"'"'/
tmp/pip-install-a3olrixa/matplotlib/setup.py'"'"'; __file__='"'"'/tmp/pip-install-a3olrixa/matplotlib/setup.py'"'"';f=getattr(tokenize, '"'"'open'"'"', open)(__file__);code=f.read().replace('"'"'rn'"'"', '"'"'n'"'"');f.close();exec(compile(code, __file__, '"'"'exec'"'"'))' egg_info --egg-base /tmp/pip-install-a3olrixa/matplotlib/pip-egg-info                              

...
ERROR: Command errored out with exit status 1: python setup.py egg_info Check the logs for full command output.
The command '/bin/sh -c pip install matplotlib pandas' returned a non-zero code: 1

Какво става?

Alpine не поддържа колела

Ако погледнете компилацията, базирана на Debian, ще видите, че тя изтегля matplotlib-3.1.2-cp38-cp38-manylinux1_x86_64.whl.

Това е двоичен файл за колело. Alpine изтегля изходните кодове `matplotlib-3.1.2.tar.gz` тъй като не поддържа стандарта колела.

Защо? Повечето Linux дистрибуции използват GNU версията (glibc) на стандартната библиотека C, която всъщност се изисква от всяка програма, написана на C, включително Python. Но Alpine използва `musl` и тъй като тези двоични файлове са за `glibc`, те просто не са опция.

Следователно, ако използвате Alpine, трябва да компилирате целия код, написан на C във всеки пакет на Python.

О, да, ще трябва да потърсите списък с всички такива зависимости, които трябва да бъдат компилирани.
В този случай получаваме това:

FROM python:3.8-alpine
RUN apk --update add gcc build-base freetype-dev libpng-dev openblas-dev
RUN pip install --no-cache-dir matplotlib pandas

И изграждането отнема време ...

… 25 минути 57 секунди! А размерът на изображението е 851MB.

Изграждането на алпийски изображения отнема много повече време, те са по-големи по размер и все още трябва да търсите всички зависимости. Разбира се, можете да намалите размера на компилацията, като използвате многоетапни конструкции но това означава още работа за вършене.

Това не е всичко!

Alpine може да причини неочаквани грешки по време на изпълнение

• На теория musl е съвместим с glibc, но на практика разликите могат да причинят много проблеми. И ако са, тогава вероятно са неприятни. Ето някои проблеми, които могат да възникнат:
• Alpine има по-малък размер на стека на нишката по подразбиране, което може да доведе до грешки в Python
• Някои потребители са открили това Python приложенията работят по-бавно поради начина, по който musl разпределя паметта (различно от glibc).
• Един от потребителите намери грешка при форматирането на датата

Със сигурност тези грешки вече са коригирани, но кой знае още колко.

Не използвайте изображения на Alpine за Python

Ако не искате да се занимавате с големи и дълги компилации, търсейки зависимости и потенциални грешки, не използвайте Alpine Linux като основно изображение. Избор на добро базово изображение.

Източник: www.habr.com