- PVSM.RU - https://www.pvsm.ru -
Alpine Linux — часто рекомендованный как базовый образ для Docker`а. Вам говорят, что использование Alpine сделает ваши билды меньше, а процесс сборки быстрей.
Но если вы используете Alpine Linux для Python приложений, то он:
Давайте рассмотрим почему же Alpine рекомендуют, но почему вам все же не стоит использовать его в месте с Python.
Давайте предположим, что нам необходим gcc как часть нашего образа и мы хотим сравнить Alpine Linux vs Ubuntu 18.04, по скорости сборки и конечному размеру образа.
Для начала, скачаем два образа и сравним их размер:
$ 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
Как вы видите, базовый образ для Alpine намного меньше. Давайте теперь попробуем установить gcc и начнем с Ubuntu:
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/*
Написание идеальных Dockerfile выходит за рамки этой статьи
Замерим скорость сборки:
$ 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
Повторяем все то же самое для Alpine (Dockerfile):
FROM alpine
RUN apk add --update gcc
Собираем, смотрим на время и размер сборки:
$ 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
Как и обещано, образы на базе Alpine собираются быстрей и сами по себе меньше: 15 секунда вместо 30 и размер образа 105MB против 150MB. Это довольно хорошо!
Но если мы переключимся на сборку Python приложения, то все не так радужно.
Python приложения часто используют pandas и matplotlib. Поэтому, один из вариантов взять официальный образ на базе Debian, используя такой Dockerfile:
FROM python:3.8-slim
RUN pip install --no-cache-dir matplotlib pandas
Собираем его:
$ 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
Получаем образ размером в 363MB.
Получится у нас лучше с Alpine? Давайте попробуем:
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
Что происходит?
Если вы посмотрите на билд, который базируется на Debian, то вы увидите, что он скачивает matplotlib-3.1.2-cp38-cp38-manylinux1_x86_64.whl.
Это бинарник для wheel. Alpine же скачивает исходники `matplotlib-3.1.2.tar.gz`, так как он не поддерживает стандартный wheels [1].
Почему? Большинство Linux дистрибутивов используют GNU версию (glibc) стандартной библиотеки C, который по факту необходим каждой программе написанной на C, включая Python. Но Alpine использует `musl`, а так как те бинарники предназначены для `glibc`, они попросту не вариант.
Поэтому, если вы используете Alpine, вам необходимо компилировать весь код, написанный на C, в каждом пакете Python.
Ах, да, список всех таких зависимостей которые, нужно компилировать придется искать самим.
В данном случае получаем такое:
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
И время билда занимает…
… 25 минут 57 секунд! А размер образа 851MB.
Образы на базе Alpine собираются намного дольше, сами по себе они большего размера и вам еще нужно искать все зависимости. Можно конечно уменьшить размер сборки используя multi-stage builds [2] но это означает, что нужно проделать еще больше работы.
Это еще не все!
Наверняка эти ошибки уже исправили, но кто знает сколько их еще.
Если не хотите возиться с большими и долгими билдами, поиском зависимостей и потенциальными ошибками — не используйте Alpine Linux в качестве базового образа. Сhoosing a good base image [6].
Автор: Olkhovoi Dmitry
Источник [7]
Сайт-источник PVSM.RU: https://www.pvsm.ru
Путь до страницы источника: https://www.pvsm.ru/python/345025
Ссылки в тексте:
[1] wheels: https://pythonwheels.com/
[2] multi-stage builds: https://pythonspeed.com/articles/smaller-python-docker-images/
[3] ошибкам в Python: https://bugs.python.org/issue32307
[4] Python приложения работают медленней: https://superuser.com/questions/1219609/why-is-the-alpine-docker-image-over-50-slower-than-the-ubuntu-image
[5] обнаружил ошибку при форматировании даты: https://github.com/iron-io/dockers/issues/42#issuecomment-290763088
[6] Сhoosing a good base image: https://pythonspeed.com/articles/base-image-python-docker-images/
[7] Источник: https://habr.com/ru/post/486202/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=486202
Нажмите здесь для печати.