„Alpine Linux“ dažnai rekomenduojamas kaip pagrindinis „Docker“ vaizdas. Jums sakoma, kad naudojant Alpine jūsų kūrimas bus mažesnis, o kūrimo procesas paspartins.
Bet jei naudojate „Alpine Linux“ Python programoms, tai:
- Jūsų kūrimas tampa daug lėtesnis
- Padaro jūsų vaizdus didesnius
- Laiko švaistymas
- Ir galų gale tai gali sukelti klaidų vykdymo metu
Pažiūrėkime, kodėl Alpine rekomenduojama, bet kodėl vis tiek neturėtumėte jo naudoti su Python.
Kodėl žmonės rekomenduoja Alpine?
Tarkime, kad mums reikia gcc kaip vaizdo dalies, ir norime palyginti „Alpine Linux“ su „Ubuntu 18.04“ pagal kūrimo greitį ir galutinio vaizdo dydį.
Pirmiausia atsisiųskime du vaizdus ir palyginkime jų dydžius:
$ 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
Kaip matote, pagrindinis Alpine vaizdas yra daug mažesnis. Dabar pabandykime įdiegti gcc ir pradėti nuo 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/*
Tobulo „Dockerfile“ rašymas nepatenka į šio straipsnio taikymo sritį.
Išmatuokime surinkimo greitį:
$ 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
Tą patį kartojame Alpine (Dockerfile):
FROM alpine
RUN apk add --update gcc
Surenkame, žiūrime į surinkimo laiką ir dydį:
$ 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
Kaip buvo žadėta, Alpių vaizdai renkami greičiau ir yra mažesni: 15 sekundžių, o ne 30, o vaizdo dydis yra 105 MB, palyginti su 150 MB. Tai gana gerai!
Bet jei pereisime prie Python programos kūrimo, tada viskas nėra taip rožinė.
Python vaizdas
Python programos dažnai naudoja pandas ir matplotlib. Todėl viena galimybė yra paimti oficialų Debian pagrįstą vaizdą naudojant šį Dockerfile:
FROM python:3.8-slim
RUN pip install --no-cache-dir matplotlib pandas
Surinkime jį:
$ 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
Gauname 363 MB dydžio vaizdą.
Ar su Alpine mums seksis geriau? Pabandykime:
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
Kas vyksta?
Alpine nepalaiko ratų
Jei pažvelgsite į „Debian“ pagrindu sukurtą versiją, pamatysite, kad ji atsisiunčia matplotlib-3.1.2-cp38-cp38-manylinux1_x86_64.whl.
Tai rato dvejetainis. Alpine atsisiunčia šaltinius `matplotlib-3.1.2.tar.gz“, nes jis nepalaiko standarto .
Kodėl? Dauguma Linux platinimų naudoja C standartinės bibliotekos GNU versiją (glibc), kurios iš tikrųjų reikia kiekvienai C kalba parašytai programai, įskaitant Python. Tačiau Alpine naudoja „musl“, o kadangi tie dvejetainiai failai yra skirti „glibc“, jie tiesiog nėra parinktis.
Todėl, jei naudojate Alpine, kiekviename Python pakete turite sukompiliuoti visą kodą, parašytą C.
O, taip, visų tokių priklausomybių, kurias reikia sudaryti, sąrašo turėsite ieškoti patys.
Šiuo atveju gauname tai:
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
O kūrimas užtrunka...
... 25 minutės 57 sekundės! O vaizdo dydis yra 851 MB.
Alpėse sukurti vaizdai užtrunka daug ilgiau, jie yra didesni ir vis tiek reikia ieškoti visų priklausomybių. Žinoma, galite sumažinti surinkimo dydį bet tai reiškia, kad reikia nuveikti dar daugiau.
Tai dar ne viskas!
Alpine gali sukelti netikėtų klaidų vykdymo metu
- Teoriškai musl yra suderinamas su glibc, tačiau praktiškai skirtumai gali sukelti daug problemų. O jei bus, greičiausiai bus nemalonūs. Štai keletas problemų, kurios gali kilti:
- „Alpine“ pagal numatytuosius nustatymus turi mažesnį siūlų krūvos dydį, o tai gali sukelti
- Kai kurie vartotojai tai nustatė dėl to, kaip musl paskirsto atmintį (skirtinga nuo glibc).
- Vienas iš vartotojų
Žinoma, šios klaidos jau ištaisytos, bet kas žino, kiek jų dar bus.
Nenaudokite Alpių vaizdų Python
Jei nenorite vargti su didelėmis ir ilgomis versijomis, ieškoti priklausomybių ir galimų klaidų, nenaudokite „Alpine Linux“ kaip pagrindinio vaizdo. .
Šaltinis: www.habr.com