Alpine Linux は、Docker の基本イメージとして推奨されることがよくあります。 Alpine を使用すると、ビルドが小さくなり、ビルド プロセスが高速になると言われています。
ただし、Python アプリケーションに Alpine Linux を使用する場合は、次のようになります。
- ビルドが大幅に遅くなります
- 画像を大きくします
- 時間を無駄にしている
- そして最終的には実行時にエラーが発生する可能性があります
Alpine が推奨される理由を見てみましょうが、それでも Python では使用すべきではない理由を見てみましょう。
アルパインを勧める理由は何ですか?
イメージの一部として gcc が必要で、ビルド速度と最終的なイメージ サイズの点で Alpine Linux と Ubuntu 18.04 を比較したいとします。
まず、XNUMX つの画像をダウンロードして、そのサイズを比較してみましょう。
$ 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
ご覧のとおり、Alpine の基本イメージははるかに小さいです。 それでは、gcc をインストールして Ubuntu を起動してみましょう。
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/*
完璧な Dockerfile の作成については、この記事の範囲を超えています。
組み立て速度を測定してみましょう。
$ 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
Alpine (Dockerfile) についても同じことを繰り返します。
FROM alpine
RUN apk add --update gcc
組み立てて、組み立てにかかる時間とサイズを確認します。
$ 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
約束どおり、Alpine ベースのイメージはより高速に構築され、サイズも小さくなります。15 秒ではなく 30 秒で、イメージ サイズは 105 MB ではなく 150 MB です。 かなりいい！
しかし、Python アプリケーションの構築に切り替えると、すべてがそれほどバラ色になるわけではありません。
パイソンのイメージ
Python アプリケーションでは、パンダと matplotlib がよく使用されます。 したがって、XNUMX つのオプションは、次の Dockerfile を使用して公式の Debian ベースのイメージを取得することです。
FROM python:3.8-slim
RUN pip install --no-cache-dir matplotlib pandas
集めてみましょう:
$ 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
サイズが 363MB のイメージが得られます。
アルパインの方がうまくいくでしょうか？ やってみよう：
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
どうなってるの？
アルパインはホイールをサポートしていません
Debian ベースのビルドを見ると、matplotlib-3.1.2-cp38-cp38-manylinux1_x86_64 がダウンロードされていることがわかります。うーん.
ホイール用のバイナリです。 Alpine はソース「matplotlib-3.1.2.tar」をダウンロードします。gz` 標準に対応していないため .
なぜ？ ほとんどの Linux ディストリビューションは C 標準ライブラリの GNU バージョン (glibc) を使用します。これは実際、Python を含む C で書かれたすべてのプログラムに必要です。 しかし、Alpine は `musl` を使用しており、これらのバイナリは `glibc` 用に設計されているため、単純にオプションではありません。
したがって、Alpine を使用する場合は、C で記述されたすべてのコードを各 Python パッケージでコンパイルする必要があります。
ああ、そうです、自分でコンパイルする必要があるすべての依存関係のリストを探す必要があります。
この場合、次のようになります。
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
そしてビルドには時間がかかります...
・・・25分57秒！ 画像サイズは851MBです。
Alpine ベースのイメージは構築に非常に時間がかかり、サイズが大きくなり、すべての依存関係を探す必要があります。 もちろん、次を使用してアセンブリのサイズを縮小することもできます しかしそれは、さらに多くの作業を行う必要があることを意味します。
それがすべてではありません！
Alpine は実行時に予期しないバグを引き起こす可能性があります
- 理論上、musl は glibc と互換性がありますが、実際にはその違いにより多くの問題が発生する可能性があります。 もしそうなら、おそらく不快な思いをするでしょう。 発生する可能性のあるいくつかの問題を次に示します。
- Alpine のデフォルトではスレッド スタック サイズが小さくなっているため、
- 一部のユーザーは次のことを発見しました musl がメモリを割り当てる方法が原因です (glibc とは異なります)。
- ユーザーのXNUMX人
確かにこれらのエラーはすでに修正されていますが、あとどれだけあるのかは誰にもわかりません。
Python には Alpine イメージを使用しないでください
大規模で時間のかかるビルド、依存関係や潜在的なエラーの検索に煩わされたくない場合は、Alpine Linux をベース イメージとして使用しないでください。 .
出所： habr.com