本篇文章给大家带来了关于docker中镜像分层、容器分层和容器在磁盘占用空间的相关问题,希望对大家有帮助。
Docker是如何组织存储的
dokcer在组织存储内容时很巧妙的应用了分层复用的思想。所以我们可以以此为案例学习一下该思想。
1.镜像分层
一个Docker镜像在构建的过程中分了很多层,每一层都是只读的。结合下面例子进行说明:
# syntax=docker/dockerfile:1 FROM ubuntu:18.04 LABEL org.opencontainers.image.authors="org@example.com" COPY . /app RUN make /app RUN rm -r $HOME/.cache CMD python /app/app.py
这个Dockerfile中会有4条指令改变了文件系统并创建了新层。
-
FROM
指令从ubuntu:18.04的镜像中创建了基础层。 -
LABEL
指令仅仅修改了镜像的元数据,不会创建新层。 -
COPY
指令将执行本次构建的当前目录中的内容添加到镜像当中,会创建一个新层记录改变。 - 第一个
RUN
指令,构建了程序并将结果输出到镜像中,会创建一个新层记录改变。 - 第二个
RUN
指令,删除了缓存目录,会创建一个新层记录改变。 -
CMD
指令定义了容器中运行的指令,只是修改了镜像的元数据,并不会创建新层。
这里每层都只记录与其上一层的不同。当我们创建一个容器的时候,这是就会创建一层可写层,也叫容器层。对于正在运行中的容器的内容的变化都会记录在该层中。下图描述了该关系:
2.容器分层
容器和镜像的不同主要是最顶层的可写层的不同,所有对于容器的写操作都会记录在这层中,如果容器被删除,那么这个可写层也会被删除,但是镜像会被保留。
注意:如果想要多个容器共享相同的数据,可以通过Docker Volumes实现。
每个容器都有其自己的可写层,所有的变换都会被存放在其中,所以多个容器可共享同一个镜像。下图描述了该关系:
注意 :此处还有个细节,多个镜像可能共用相同的层,比如两个镜像中有相同的层,那么在构建或是拉取的时候发现本地以存在,则不会再次构建或拉取。所以计算镜像大小的时候,不能仅通过 docker images
命令显示出的大小来汇总求和,该值有可能大于实际值。
3.容器在磁盘占用的空间
可以通过 docker ps -s
命令,来看正在运行中的容器占用的空间(部分值)。两个列的不同代表的内容:
- size: 容器的可写层占用的磁盘大小
- virtual size: 包含了容器可写层和只读镜像的大小。
容器占用磁盘空间的其它途径:
- 容器产生的日志文件。
- 使用Volume和bind mounts挂载的内容。
- 容器的配置文件
- 内存中的内容(如果开启了swapping)
- Checkpoints(如果使用了该功能)
4.Copy-on-Write(CoW)策略
Docker中的存储驱动都是采用该策略。
CoW策略能够最大效率的共享和复制文件。如果一个文件在镜像的更低层存在,那么其上层(包括可写层)需要读取该内容则可以直接使用该文件。当需要对其进行修改时,会复制该文件到该层并进行修改。这最大限度的减少了IO和每个后续层的大小。
4.1共享使镜像更小
当我们使用 docker pull
拉取镜像或是使用一个本地没有的镜像创建容器的时候,该镜像会被分层的存储到本地Dockers存储区域中。在linux中通常是 /var/lib/docker
。
我们可以去 /var/lib/docker/<storage-driver>
目录下看我们已拉取各层镜像。比如使用 overlay2
存储驱动。
这么多层,我们可以通过 docker image inspect
来查看某个镜像包含哪些层
docker image inspect --format "{{json .RootFS.Layers}}" redis docker image inspect --format "{{json .RootFS.Layers}}" mysql:5.7
通过上面查看我们可以看到redis和mysql5.7运用了同一层,这样共享相同层就大大节省了存储镜像的空间,同时也提升了拉取镜像的速度 。
我们可以通过 docker image history
命令来查看镜像分层情况,以redis为例
docker history redis
注意 :
有些步骤的大小为0,是因为他们只改变了元数据,并不会产生新层,也不会占用额外的空间(除元数据本身)。所以上述redis镜像中包含了5层。
-
<missing>
步骤,这些步骤可能是以下情况中的一种- 在另一个系统上构建的
- 从Docker Hub中提取的
- 使用BuildKit作为构建器构建的。
4.2复制让容器更有效率
当我们启动一个容器的时候,会添加一个可写层在镜像之上,用于存储所有的变化。当对已有文件进行修改的时候采用CoW策略。首先会到各层寻找到该文件,然后复制该文件到可写层,然后进行修改并存储。
这么做能够让我们最大限度地减少I/O操作。
但是,很明显的是当一个容器中的应用需要进行频繁的写操作,那么会造成可写层越来越庞大,此时我们可以通过Volume来帮助我们分担压力。
容器的元数据和日志是单独存放的,一般是存放在 /var/lib/docker/containers
中,我们可以使用 du -sh /var/lib/docker/containers/*
来查看各个容器占用多少。(容器ID其实就是文件夹名称的前12位)。
推荐学习:《docker视频教程》
以上是十分钟可以跟着Docker学分层复用思想的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Docker在实际项目中的应用场景包括简化部署、管理多容器应用和性能优化。1.Docker简化了应用部署,如使用Dockerfile部署Node.js应用。2.DockerCompose管理多容器应用,如微服务架构中的Web和数据库服务。3.性能优化使用多阶段构建减小镜像大小,并通过健康检查监控容器状态。

在小型项目或开发环境中选择Docker,在大型项目或生产环境中选择Kubernetes。1.Docker适合快速迭代和测试,2.Kubernetes提供强大的容器编排能力,适合管理和扩展大型应用。

Docker在Linux上重要,因为Linux是其原生平台,提供了丰富的工具和社区支持。1.安装Docker:使用sudoapt-getupdate和sudoapt-getinstalldocker-cedocker-ce-clicontainerd.io。2.创建和管理容器:使用dockerrun命令,如dockerrun-d--namemynginx-p80:80nginx。3.编写Dockerfile:优化镜像大小,使用多阶段构建。4.优化和调试:使用dockerlogs和dockerex

Docker是容器化工具,Kubernetes是容器编排工具。1.Docker打包应用及其依赖成容器,可在任何支持Docker的环境中运行。2.Kubernetes管理这些容器,实现自动化部署、扩展和管理,使应用高效运行。

Docker的目的是简化应用部署,通过容器化技术确保应用在不同环境中一致运行。1)Docker通过将应用和依赖打包到容器中,解决了环境差异问题。2)使用Dockerfile创建镜像,确保应用在任何地方一致运行。3)Docker的工作原理基于镜像和容器,利用Linux内核的命名空间和控制组实现隔离和资源管理。4)基本用法包括从DockerHub拉取并运行镜像,高级用法涉及使用DockerCompose管理多容器应用。5)常见错误如镜像构建失败和容器无法启动,可通过日志和网络配置调试。6)性能优化建

在Ubuntu、CentOS和Debian上安装和使用Docker的方法各有不同。1)Ubuntu:使用apt包管理器,命令为sudoapt-getupdate&&sudoapt-getinstalldocker.io。2)CentOS:使用yum包管理器,需添加Docker仓库,命令为sudoyuminstall-yyum-utils&&sudoyum-config-manager--add-repohttps://download.docker.com/lin

在Linux上使用Docker可以提高开发效率和简化应用部署。1)拉取Ubuntu镜像:dockerpullubuntu。2)运行Ubuntu容器:dockerrun-itubuntu/bin/bash。3)创建包含nginx的Dockerfile:FROMubuntu;RUNapt-getupdate&&apt-getinstall-ynginx;EXPOSE80。4)构建镜像:dockerbuild-tmy-nginx.。5)运行容器:dockerrun-d-p8080:80

Docker在Linux上可以简化应用部署和管理。1)Docker是容器化平台,将应用及其依赖打包进轻量、可移植容器。2)在Linux上,Docker利用cgroups和namespaces实现容器隔离和资源管理。3)基本用法包括拉取镜像和运行容器,高级用法如DockerCompose可定义多容器应用。4)调试常用dockerlogs和dockerexec命令。5)性能优化可通过多阶段构建减小镜像大小,保持Dockerfile简洁是最佳实践。


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