什么是 Docker 镜像分层机制？
首先，让我们来看下 Docker Image 中的 Layer 的概念：
Docker Image 是有一个层级结构的，最底层的 Layer 为 BaseImage（一般为一个操作系统的 ISO 镜像），然后顺序执行每一条指令，生成的 Layer 按照入栈的顺序逐渐累加，最终形成一个 Image。
直观的角度来说，是这个图所示：
每一次都是一个被联合的目录，从目录的角度来说，大致如下图所示：
Docker Image 如何而来呢？
简单来说，一个 Image 是通过一个 DockerFile 定义的，然后使用 docker build 命令构建它。
DockerFile 中的每一条命令的执行结果都会成为 Image 中的一个 Layer。
这里，我们通过 Build 一个镜像，来观察 Image 的分层机制：
Dockerfile:
# Use an official Python runtime as a parent image
FROM python:2.7-slim
# Set the working directory to /app
WORKDIR /app
# Copy the current directory contents into the container at /app
COPY . /app
# Install any needed packages specified in requirements.txt
RUN pip install --trusted-host pypi.python.org -r requirements.txt
# Make port 80 available to the world outside this container
EXPOSE 80
# Define environment variable
ENV NAME World
# Run app.py when the container launches
CMD ["python", "app.py"]
构建结果：
root@rds-k8s-18-svr0:~/xuran/exampleimage# docker build -t hello ./
Sending build context to Docker daemon 5.12 kB
Step 1/7 : FROM python:2.7-slim
---> 804b0a01ea83
Step 2/7 : WORKDIR /app
---> Using cache
---> 6d93c5b91703
Step 3/7 : COPY . /app
---> Using cache
---> feddc82d321b
Step 4/7 : RUN pip install --trusted-host pypi.python.org -r requirements.txt
---> Using cache
---> 94695df5e14d
Step 5/7 : EXPOSE 81
---> Using cache
---> 43c392d51dff
Step 6/7 : ENV NAME World
---> Using cache
---> 78c9a60237c8
Step 7/7 : CMD python app.py
---> Using cache
---> a5ccd4e1b15d
Successfully built a5ccd4e1b15d
通过构建结果可以看出，构建的过程就是执行 Dockerfile 文件中我们写入的命令。构建一共进行了7个步骤，每个步骤进行完都会生成一个随机的 ID，来标识这一 layer 中的内容。 最后一行的 a5ccd4e1b15d 为镜像的 ID。由于我贴上来的构建过程已经是构建了第二次的结果了，所以可以看出，对于没有任何修改的内容，Docker 会复用之前的结果。
如果 DockerFile 中的内容没有变动，那么相应的镜像在 build 的时候会复用之前的 layer，以便提升构建效率。并且，即使文件内容有修改，那也只会重新 build 修改的 layer，其他未修改的也仍然会复用。
通过了解了 Docker Image 的分层机制，我们多多少少能够感觉到，Layer 和 Image 的关系与 AUFS 中的联合目录和挂载点的关系比较相似。
而 Docker 也正是通过 AUFS 来管理 Images 的。
网友评论