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一、为什么要用 Docker
对于前端日常开发而言,有时也会用到 Docker,结合到Nebula Graph Studio(分布式图数据库 Nebula Graph 的图形界面工具)使用 Docker 主要基于以下考虑:
统一运行环境:我们的工具背后有好几个服务组合在一起,诸如不同技术栈的现有服务,纯前端的静态资源。用户使用成本低:目前云服务还在开发中,想让用户对服务组合无感,能直接在本地一键启动应用并使用。快速部署:团队本就提供有Nebula镜像版本实践,给了我们前端一些参考和借鉴。
二、Docker 镜像的构建
既然要使用 Docker 来承载我们的应用,就得将项目进行镜像构建。与所有 build 镜像类似,需要配置一份命名为Dockerfile的文件,文件是一些步骤的描述,简单来说就是把项目复制到镜像里,并设置好启动方式:
# 选择基础镜像FROM node:10# 设置工作目录WORKDIR /nebula-web-console# 把当前项目内容拷贝到镜像中的 /nebula-web-console 目录下ADD . /nebula-web-console# 在镜像中下载前端依赖RUN npm install# 执行构建RUN npm run buildEXPOSE 7001# 镜像启动时执行的部署命令CMD ["npm", "run", "docker-start"]
三、Docker 镜像体积优化
如果按照上述的配置文件来构建 Docker 镜像,以我们的项目为例,将会生成一个体积约为 1.3GB 的镜像,这个看起来有点吓人,因为即使在网速快的用户电脑光下载镜像也需要等待不少时间,这是不能接受的。在调研了相应的资料后,了解到可以从以下几个方面缩小 Docker 镜像体积进行优化:
1. 基础镜像源的选择
所谓基础镜像源,就是我们在进行构建步骤时,选择的一个基础环境(如上node:10),通过查看Dockerhub上有关 Node.js 的基础环境镜像时,我们会发现有多个版本,虽然都是 Node.js相关基础镜像,但不同版本,他们除了 Node.js 版本不同外,在内部集成的环境也不一样,例如带有alpine的版本,相当于是一个比较精巧的 Linux 系统镜像,在此版本运行的容器中会发现不存在我们常规系统中所附带的工具,比如 bash、curl 等,由此来缩小体积。根据项目实际需要,当我把基础镜像换为alpine版本后,再次进行构建,此时镜像体积已大幅度减小,从 1.3GB 直降为 500+MB,体积优化效果明显,所以当你发现自己构建的镜像体积过大时,可以考虑从更换基础镜像源的方式来着手,看看是否使用了过于臃肿的镜像源。
2. Multi-stage 构建镜像
所谓multi-stage即是 Docker 镜像构建的时候采取的策略,详细可点击链接提供的资料。
Docker 构建规则
简言之就是利用 Docker 构建提供的规则:Dockerfile 的操作都会增加一个所谓镜像的“层”,每一层都会增加镜像体积,通过采用多步骤策略,每一步骤包含具有相同意义的一系列操作(例如构建,部署),步骤与步骤之间通过产物镜像引用的方式,由此来缩减最终构建镜像所需要的层数,具体操作比如:
# 设置第一步骤产生的镜像,并命名为builderFROM node:10-alpine as builderWORKDIR /nebula-web-console# 复制当前项目内容至镜像中ADD . /nebula-web-console# 进行相应的构建RUN npm installRUN npm run build....# 进行第二步骤构建FROM node:10-alpineWORKDIR /nebula-web-console# 复制第一步构建镜像的产物内容至当前镜像,只用到了一层镜像层从而节约了之前构建步骤的镜像层数COPY --from=builder . /nebula-web-consoleCMD ["npm", "run", "docker-start"]
3. .dockerignore
类似我们熟悉的.gitignore,就是当我们在进行COPY或ADD文件复制操作时,将不必要的文件忽略掉(诸如文档文件、git文件、node_modules以及一些非生成必要文件等),从而减小镜像体积,更详细内容可参考文档连接:.dockerignore。
4. 操作合并
基于上述提到在 Dockerfile 构建镜像的过程做,每一个操作都会在前一步镜像基础上增加一“层”,可以利用&来合并多个操作,减少层数,比如:
# 以下两个操作分别代表两层RUN npm installRUN npm run build
改为:
# 使用 & 后变了为一层RUN npm install && npm run build
由此我们减少了层数的增加,即减少了镜像的体积。同时,在构建镜像的过程中,我们也可以通过在达到相同目的的前提下,尽量减少不必要的操作来减少“层数”的添加。
5. 前端常规性体积优化
压缩丑化代码,移除源码 此操作可以放在构建步骤阶段,这样会进一步缩小镜像的文件体积。node_modules 只下载生产环境需要的代码 此操作可以放在部署阶段,只下载生产环境所需要的第三方依赖代码:npm install --production。公共资源放在CDN 如果镜像被期待运行在联网环境,可以考虑将一些体积相比较大的公共文件(图片、第三方库等)放在CDN服务 器上,将部分资源剥离出去,也会进一步缩小体积。...
以上只作为一个线索参考,更多前端常规的优化步骤,都可以迁移至镜像中进行,毕竟和我们本地开发一样,镜像构建也是一个运行代码的环境。
四、小结
以上便是我在此次使用 Docker 镜像来运行我们Nebula Studio所用到的一些优化镜像体积的方法,希望能给需要的人一些帮助和参考,可能还有一些认识不准确的地方,欢迎指出,同样欢迎你来试用 Nebula Graph Studio:https://github.com/vesoft-inc/nebula-web-docker
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