Alpine Linux wordt vaak aanbevolen als basisimage voor Docker. Er wordt u verteld dat het gebruik van Alpine uw builds kleiner zal maken en uw bouwproces sneller.
Maar als je Alpine Linux voor Python-toepassingen gebruikt, dan:
- Maakt je builds veel langzamer
- Maakt uw afbeeldingen groter
- Tijd verspillen
- En uiteindelijk kan het fouten in runtime veroorzaken
Laten we eens kijken waarom Alpine wordt aanbevolen, maar waarom je het nog steeds niet met Python zou moeten gebruiken.
Waarom raden mensen Alpine aan?
Laten we aannemen dat we gcc nodig hebben als onderdeel van onze image en we willen Alpine Linux versus Ubuntu 18.04 vergelijken in termen van bouwsnelheid en uiteindelijke afbeeldingsgrootte.
Laten we eerst twee afbeeldingen downloaden en hun afmetingen vergelijken:
$ 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
Zoals u kunt zien, is de basisafbeelding voor Alpine veel kleiner. Laten we nu proberen gcc te installeren en met Ubuntu te beginnen:
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/*
Het schrijven van de perfecte Dockerfile valt buiten het bestek van dit artikel.
Laten we de montagesnelheid meten:
$ 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
We herhalen hetzelfde voor Alpine (Dockerfile):
FROM alpine
RUN apk add --update gcc
Wij monteren, kijk naar het tijdstip en de omvang van de montage:
$ 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
Zoals beloofd worden op Alpine gebaseerde afbeeldingen sneller verzameld en kleiner: 15 seconden in plaats van 30 en de afbeeldingsgrootte is 105 MB versus 150 MB. Het is redelijk goed!
Maar als we overstappen op het bouwen van een Python-applicatie, dan is alles niet zo rooskleurig.
Python-afbeelding
Python-applicaties gebruiken vaak panda's en matplotlib. Daarom is één optie om de officiële op Debian gebaseerde image te gebruiken met behulp van dit Dockerbestand:
FROM python:3.8-slim
RUN pip install --no-cache-dir matplotlib pandas
Laten we het verzamelen:
$ 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
We krijgen een afbeelding van 363 MB groot.
Zullen we het beter doen met Alpine? Laten we proberen:
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
Wat is er aan de hand
Alpine ondersteunt geen wielen
Als je naar de build kijkt, die op Debian is gebaseerd, zul je zien dat deze matplotlib-3.1.2-cp38-cp38-manylinux1_x86_64 downloadt.wat.
Dit is een binair getal voor wiel. Alpine downloadt de broncode `matplotlib-3.1.2.tar.gz` omdat het standaard niet ondersteunt .
Waarom? De meeste Linux-distributies gebruiken de GNU-versie (glibc) van de C-standaardbibliotheek, die in feite vereist is voor elk programma dat in C is geschreven, inclusief Python. Maar Alpine gebruikt 'musl', en aangezien deze binaire bestanden zijn ontworpen voor 'glibc', zijn ze eenvoudigweg geen optie.
Als u Alpine gebruikt, moet u daarom alle in C geschreven code in elk Python-pakket compileren.
Oh ja, je zult op zoek moeten naar de lijst met al dergelijke afhankelijkheden die je zelf moet samenstellen.
In dit geval krijgen we dit:
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
En de bouwtijd duurt...
... 25 minuten 57 seconden! En de afbeeldingsgrootte is 851 MB.
Op Alpine gebaseerde afbeeldingen hebben veel meer tijd nodig om te bouwen, ze zijn groter van formaat en je moet nog steeds naar alle afhankelijkheden zoeken. Uiteraard kunt u de montagegrootte verkleinen met behulp van maar dat betekent dat er nog meer werk moet worden gedaan.
Dat is niet alles!
Alpine kan tijdens runtime onverwachte bugs veroorzaken
- In theorie is musl compatibel met glibc, maar in de praktijk kunnen de verschillen voor veel problemen zorgen. En als dat zo is, zullen ze waarschijnlijk onaangenaam zijn. Hier volgen enkele problemen die kunnen optreden:
- Alpine heeft standaard een kleinere draadstapelgrootte, wat kan leiden tot
- Sommige gebruikers hebben dat ontdekt vanwege de manier waarop musl geheugen toewijst (anders dan glibc).
- Een van de gebruikers
Deze fouten zijn zeker al gecorrigeerd, maar wie weet hoeveel er nog zullen volgen.
Gebruik geen Alpine-images voor Python
Als je geen zin hebt in grote en langdurige builds, op zoek naar afhankelijkheden en mogelijke fouten, gebruik Alpine Linux dan niet als basisimage. .
Bron: www.habr.com