Alpine Linux est souvent recommandé comme image de base pour Docker. On vous dit que l’utilisation d’Alpine réduira la taille de vos builds et accélérera votre processus de build.
Mais si vous utilisez Alpine Linux pour les applications Python, alors :
- Rend vos builds beaucoup plus lents
- Agrandit vos images
- Perdre ton temps
- Et au final, cela peut provoquer des erreurs d'exécution
Voyons pourquoi Alpine est recommandé, mais pourquoi vous ne devriez toujours pas l'utiliser avec Python.
Pourquoi les gens recommandent-ils Alpine ?
Supposons que nous ayons besoin de gcc dans notre image et que nous souhaitions comparer Alpine Linux à Ubuntu 18.04 en termes de vitesse de construction et de taille d'image finale.
Tout d'abord, téléchargeons deux images et comparons leurs tailles :
$ 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
Comme vous pouvez le constater, l’image de base d’Alpine est beaucoup plus petite. Essayons maintenant d'installer gcc et de démarrer avec 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/*
Écrire le Dockerfile parfait dépasse le cadre de cet article.
Mesurons la vitesse d'assemblage :
$ 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
On répète la même chose pour Alpine (Dockerfile) :
FROM alpine
RUN apk add --update gcc
On s'assemble, on regarde l'heure et la taille de l'assemblage :
$ 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
Comme promis, les images basées sur Alpine sont collectées plus rapidement et sont plus petites : 15 secondes au lieu de 30 et la taille de l'image est de 105 Mo contre 150 Mo. C'est plutôt bon!
Mais si nous passons à la création d'une application Python, alors tout n'est pas si rose.
Image Python
Les applications Python utilisent souvent pandas et matplotlib. Par conséquent, une option consiste à prendre l’image officielle basée sur Debian en utilisant ce Dockerfile :
FROM python:3.8-slim
RUN pip install --no-cache-dir matplotlib pandas
Récupérons-le :
$ 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
Nous obtenons une image de 363 Mo.
Ferons-nous mieux avec Alpine ? Essayons:
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
Qu'est-ce qui se passe?
Alpine ne prend pas en charge les roues
Si vous regardez la version, basée sur Debian, vous verrez qu'elle télécharge matplotlib-3.1.2-cp38-cp38-manylinux1_x86_64.tout.
C'est un binaire pour wheel. Alpine télécharge les sources `matplotlib-3.1.2.tar.gz` puisqu'il ne prend pas en charge la norme .
Pourquoi? La plupart des distributions Linux utilisent la version GNU (glibc) de la bibliothèque standard C, qui est en fait requise par tout programme écrit en C, y compris Python. Mais Alpine utilise « musl », et comme ces binaires sont conçus pour « glibc », ils ne sont tout simplement pas une option.
Par conséquent, si vous utilisez Alpine, vous devez compiler tout le code écrit en C dans chaque package Python.
Oh, oui, vous devrez rechercher la liste de toutes ces dépendances qui doivent être compilées vous-même.
Dans ce cas on obtient ceci :
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
Et le temps de construction prend...
... 25 minutes 57 secondes ! Et la taille de l'image est de 851 Mo.
Les images basées sur Alpine prennent beaucoup plus de temps à créer, elles sont plus grandes et vous devez toujours rechercher toutes les dépendances. Vous pouvez bien sûr réduire la taille de l'assemblage en utilisant mais cela signifie qu’il reste encore du travail à faire.
Ce n'est pas tout!
Alpine peut provoquer des bugs inattendus lors de l'exécution
- En théorie, musl est compatible avec la glibc, mais en pratique les différences peuvent poser de nombreux problèmes. Et s’ils le sont, ils seront probablement désagréables. Voici quelques problèmes qui peuvent survenir :
- Alpine a une taille de pile de threads plus petite par défaut, ce qui peut conduire à
- Certains utilisateurs ont constaté que à cause de la façon dont musl alloue la mémoire (différente de la glibc).
- Un des utilisateurs
Ces erreurs ont sûrement déjà été corrigées, mais qui sait combien il y en aura d’autres.
N'utilisez pas d'images Alpine pour Python
Si vous ne voulez pas vous embêter avec des builds volumineux et longs, recherchant des dépendances et des erreurs potentielles, n'utilisez pas Alpine Linux comme image de base. .
Source: habr.com