Alpine מהדר בונה Docker עבור Python פי 50 איטי יותר, והתמונות כבדות פי 2

Alpine Linux מומלצת לעתים קרובות כתמונת בסיס עבור Docker. נאמר לך ששימוש ב-Alpine יהפוך את הבנייה שלך לקטנה יותר ואת תהליך הבנייה שלך למהיר יותר.

אבל אם אתה משתמש ב-Alpine Linux עבור יישומי Python, אז זה:

• הופך את הבנייה שלך לאט הרבה יותר
• הופך את התמונות שלך לגדולות יותר
• מבזבז את הזמן
• ובסופו של דבר זה יכול לגרום לשגיאות בזמן ריצה

הבה נבחן מדוע מומלץ להשתמש ב-Alpine, אך מדוע עדיין לא כדאי להשתמש בו עם Python.

למה אנשים ממליצים על אלפיין?

בואו נניח שאנחנו צריכים gcc כחלק מהתמונה שלנו ואנחנו רוצים להשוות את Alpine Linux לעומת Ubuntu 18.04 מבחינת מהירות הבנייה וגודל התמונה הסופי.

ראשית, הבה נוריד שתי תמונות ונשווה את הגדלים שלהן:

$ 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

כפי שאתה יכול לראות, תמונת הבסיס עבור אלפיין היא הרבה יותר קטנה. כעת ננסה להתקין gcc ולהתחיל עם אובונטו:

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/*

כתיבת ה-Dockerfile המושלם היא מעבר לתחום המאמר הזה.

בואו נמדוד את מהירות ההרכבה:

$ 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

אנו חוזרים על אותו הדבר עבור Alpine (Dockerfile):

FROM alpine
RUN apk add --update gcc

אנו מרכיבים, מסתכלים על הזמן והגודל של המכלול:

$ 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

כפי שהובטח, תמונות מבוססות אלפיני נאספות מהר יותר והן קטנות יותר: 15 שניות במקום 30 וגודל התמונה הוא 105MB לעומת 150MB. זה די טוב!

אבל אם נעבור לבניית אפליקציית Python, אז הכל לא כל כך ורוד.

תמונת פייתון

יישומי Python משתמשים לעתים קרובות בפנדות וב-matplotlib. לכן, אפשרות אחת היא לקחת את התמונה הרשמית מבוססת דביאן באמצעות Dockerfile זה:

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

בואו נאסוף את זה:

$ 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

אנו מקבלים תמונה בגודל 363MB.
האם נצליח יותר עם אלפיין? בוא ננסה:

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

מה קורה?

אלפיין אינו תומך בגלגלים

אם תסתכל על ה-build, המבוסס על דביאן, תראה שהוא מוריד את matplotlib-3.1.2-cp38-cp38-manylinux1_x86_64.WHL.

זה בינארי לגלגל. Alpine מוריד את המקורות `matplotlib-3.1.2.tar.gz` מכיוון שהוא אינו תומך בתקן גלגלים.

למה? רוב ההפצות של לינוקס משתמשות בגרסת GNU (glibc) של הספרייה הסטנדרטית C, שלמעשה נדרשת לכל תוכנית שנכתבת ב-C, כולל Python. אבל Alpine משתמש ב-'musl', ומכיוון שהקבצים הבינאריים האלה מיועדים ל'glibc', הם פשוט לא אופציה.

לכן, אם אתה משתמש ב-Alpine, אתה צריך לקמפל את כל הקוד שנכתב ב-C בכל חבילת Python.

אה, כן, תצטרך לחפש את הרשימה של כל התלות שכאלו שצריך להרכיב בעצמך.
במקרה זה נקבל את זה:

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

וזמן הבנייה לוקח...

... 25 דקות 57 שניות! וגודל התמונה הוא 851MB.

תמונות מבוססות אלפיני לוקחות הרבה יותר זמן לבנות, הן גדולות יותר בגודלן, ועדיין צריך לחפש את כל התלות. ניתן כמובן להקטין את גודל ההרכבה באמצעות בנייה רב-שלבית אבל זה אומר שצריך לעשות עוד יותר עבודה.

זה לא הכל!

Alpine עלול לגרום לבאגים בלתי צפויים בזמן ריצה

• בתיאוריה, musl תואם ל-glibc, אך בפועל ההבדלים יכולים לגרום לבעיות רבות. ואם כן, כנראה שהם יהיו לא נעימים. להלן מספר בעיות שעלולות להתרחש:
• ל-Alpine יש גודל ערימת חוטים קטן יותר כברירת מחדל, מה שיכול להוביל שגיאות ב- Python
• חלק מהמשתמשים מצאו את זה יישומי Python איטיים יותר בגלל הדרך שבה musl מקצה זיכרון (שונה מ-glibc).
• אחד המשתמשים נמצא שגיאה בעת עיצוב התאריך

ודאי שגיאות אלו כבר תוקנו, אבל מי יודע כמה עוד יהיו.

אל תשתמש בתמונות אלפיניות עבור Python

אם אינך רוצה להתעסק בבנייה גדולה וארוכה, בחיפוש אחר תלות ושגיאות פוטנציאליות, אל תשתמש ב-Alpine Linux כתמונת בסיס. בחירת תמונת בסיס טובה.

מקור: www.habr.com