Alpine Linux — spesso raccomandato come immagine di base per Docker. Ti dicono che usare Alpine renderà i tuoi build più piccoli e il processo di costruzione più veloce.
Ma se usi Alpine Linux per applicazioni Python, allora:
- Rende i tuoi build molto più lenti
- Rende le tue immagini più grandi
- Ti fa perdere tempo
- E alla fine può causare errori durante il runtime
Esaminiamo perché si consiglia Alpine, ma perché dovresti comunque evitarlo con Python.
Perché la gente raccomanda Alpine?
Supponiamo di aver bisogno di gcc come parte della nostra immagine e vogliamo confrontare Alpine Linux vs Ubuntu 18.04, in termini di velocità di build e dimensione finale dell'immagine.
Per iniziare, scarichiamo le due immagini e confrontiamo le loro dimensioni:
$ 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
Come puoi vedere, l'immagine di base di Alpine è molto più piccola. Proviamo ora a installare gcc e iniziamo con 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/*
Scrivere Dockerfile perfetti va oltre l'ambito di questo articolo
Misuriamo la velocità di build:
$ 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
Ripetiamo tutto questo per Alpine (Dockerfile):
FROM alpine
RUN apk add --update gcc
Costruiamo, guardiamo il tempo e la dimensione della build:
$ 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
Come promesso, le immagini basate su Alpine si costruiscono più velocemente e sono più piccole: 15 secondi invece di 30 e dimensione dell'immagine 105MB contro 150MB. Questo è abbastanza buono!
Ma se passiamo alla costruzione di un'app Python, le cose non sono così rosee.
Immagine Python
Le applicazioni Python spesso utilizzano pandas e matplotlib. Quindi, una delle opzioni è prendere l'immagine ufficiale basata su Debian, utilizzando un Dockerfile come questo:
FROM python:3.8-slim
RUN pip install --no-cache-dir matplotlib pandas
Costruiamola:
$ 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
Otteniamo un'immagine delle dimensioni di 363MB.
Andrà meglio con Alpine? Proviamo:
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
Cosa sta succedendo?
Alpine non supporta i wheel
Se guardi il build basato su Debian, vedrai che scarica matplotlib-3.1.2-cp38-cp38-manylinux1_x86_64.whl.
Questo è il binario per wheel. Alpine scarica i sorgenti `matplotlib-3.1.2.tar.gz`, poiché non supporta gli standard .
Perché? La maggior parte delle distribuzioni Linux utilizza la versione GNU (glibc) della libreria C standard, che è necessaria a ogni programma scritto in C, compreso Python. Ma Alpine utilizza `musl`, e poiché quei binari sono destinati a `glibc`, non sono semplicemente un'opzione.
Quindi, se usi Alpine, dovrai compilare tutto il codice scritto in C in ogni pacchetto Python.
Ah, sì, dovrai cercare tu stesso l'elenco di tutte le dipendenze da compilare.
In questo caso otteniamo così:
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
E il tempo di build richiede...
… 25 minuti e 57 secondi! E la dimensione dell'immagine è 851MB.
Le immagini basate su Alpine si costruiscono molto più lentamente, sono più grandi di per sé e dovrai anche cercare tutte le dipendenze. Puoi, certo, ridurre la dimensione della build usando ma questo significa che è necessario fare ancora più lavoro.
Non è tutto!
Alpine può causare bug inaspettati a runtime
- In teoria, musl è compatibile con glibc, ma nella pratica le differenze possono causare molti problemi. E se ci sono, saranno sicuramente sgradevoli. Ecco alcuni problemi che potrebbero sorgere:
- Alpine ha di default una dimensione dello stack dei thread più piccola, il che può portare a
- Alcuni utenti hanno scoperto che a causa di come musl gestisce la memoria (diversamente da glibc).
- Uno degli utenti
Sicuramente questi errori sono stati già corretti, ma chissà quanti ce ne sono ancora.
Non utilizzare immagini Alpine per Python
Se non vuoi affrontare build grandi e lunghe, cercare dipendenze e potenziali bug — non usare Alpine Linux come immagine di base. .
Fonte: habr.com
