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Docker-使用Dockerfile 定制镜像

balukai 2025-05-22 09:16:10 文章精选 5 ℃

一、什么是 Dockerfile?

Dockerfile 是一个文本文件,其中包含一条条构建镜像所需的指令。Docker 引擎会按顺序执行这些指令,逐步构建出最终的自定义镜像。


二、Dockerfile 常用指令详解

指令

说明

示例

FROM

指定基础镜像,必须是第一条

FROM ubuntu:20.04

LABEL

添加元数据,如作者信息

LABEL maintainer="you@example.com"

ENV

设置环境变量

ENV PATH=/usr/local/bin:$PATH

RUN

执行命令(用于安装软件、配置等)

RUN apt update && apt install -y nginx

COPY

将文件从宿主机复制到镜像中

COPY . /app

ADD

类似 COPY,但支持自动解压 tar.gz

ADD app.tar.gz /app

WORKDIR

设置工作目录,后续命令将在此目录运行

WORKDIR /app

EXPOSE

声明容器运行时监听的端口(不做端口映射)

EXPOSE 80

CMD

设置默认启动命令(容器启动时执行)

CMD ["python3", "app.py"]

ENTRYPOINT

设置容器主命令,可与 CMD 配合

ENTRYPOINT ["nginx"]

VOLUME

创建挂载点以供数据持久化

VOLUME /data

ARG

构建时参数(类似 ENV,但只在构建时有效)

ARG VERSION=1.0

USER

设置运行命令的用户

USER appuser


三、Dockerfile 示例详解

示例 1:定制一个 Python Web 服务镜像

# 1. 指定基础镜像
FROM python:3.11-slim

# 2. 设置环境变量
ENV PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1
ENV PYTHONUNBUFFERED=1

# 3. 设置工作目录
WORKDIR /app

# 4. 复制依赖清单
COPY requirements.txt .

# 5. 安装依赖
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# 6. 复制应用代码
COPY . .

# 7. 声明服务端口
EXPOSE 8000

# 8. 启动应用(可以用 gunicorn 或 flask 等)
CMD ["python", "app.py"]

四、多阶段构建(Multi-stage Builds)

用于优化镜像大小,减少构建后不需要的内容。

示例:构建 Go 项目

# 构建阶段
FROM golang:1.21 as builder
WORKDIR /app
COPY . .
RUN go build -o server main.go

# 运行阶段
FROM alpine
WORKDIR /app
COPY --from=builder /app/server .
EXPOSE 8080
CMD ["./server"]

五、最佳实践与技巧

技巧

说明

使用官方镜像

尽量从 python, node, alpine, ubuntu 等官方镜像起步

减少 RUN 层数

使用 && 合并多个命令,并加上 \ 换行清晰可读

使用 .dockerignore 文件

类似 .gitignore,避免把 node_modules、.git 等文件复制进镜像

使用 --no-cache-dir 安装依赖

减少层的体积,避免缓存问题

合理使用 CMD 和 ENTRYPOINT

组合使用以实现灵活的命令行参数传递


六、镜像构建命令

# 构建镜像(-t 设定镜像名:标签)
docker build -t myapp:latest .

# 构建时传入构建参数
docker build --build-arg VERSION=1.2 -t myapp:v1.2 .

# 查看本地镜像
docker images

七、运行容器

# 启动容器并映射端口
docker run -d -p 8080:8000 myapp:latest

# 挂载卷共享文件
docker run -v /host/path:/container/path myapp

八、.dockerignore 文件示例

.git
__pycache__/
*.pyc
node_modules/
.env

防止无关或敏感文件被复制进镜像。


九、总结

通过 Dockerfile,你可以:

  • 定制化基础环境(如 Python、Node、Java)
  • 打包完整项目和依赖
  • 优化构建流程和镜像体积
  • 实现自动化部署(配合 CI/CD)

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