如何合并Docker的各层镜像并瘦身镜像文件

Question

docker image inspect <name> 给我 16GB

以及大约20层

当我以 root 身份登录时，这 du -hs / 仅显示 2GB

仅供参考，Dockerfile 中已经有非常多行的 RUN 命令。

我可以将所有层压缩为一层而不触及 Dockerfile、重建等吗？

或者可能通过向 Dockerfile 添加额外的操作来清除/改进缓存

Dockerfile是

FROM heroku/heroku:18

ENV PYENV_ROOT="/pyenv"
ENV PATH="/pyenv/shims:/pyenv/bin:$PATH"
ENV PYTHON_VERSION 3.5.6
ENV GPG_KEY <value>
ENV PYTHONUNBUFFERED 1
ENV TERM xterm
ENV EDITOR vim

RUN apt-get update && apt-get install -y \
    build-essential \
    gdal-bin \
    binutils \
    iputils-ping \
    libjpeg8 \
    libproj-dev \
    libjpeg8-dev \
    libtiff-dev \
    zlib1g-dev \
    libfreetype6-dev \
    liblcms2-dev \
    libxml2-dev \
    libxslt1-dev \
    libssl-dev \
    libncurses5-dev \
    virtualenv \
    python-pip \
    python3-pip \
    python-dev \
    libmysqlclient-dev \
    mysql-client-5.7 \
    libpq-dev \
    libcurl4-gnutls-dev \
    libgnutls28-dev \
    libbz2-dev \
    tig \
    git \
    vim \
    nano \
    tmux \
    tmuxinator \
    fish \
    sudo \
    libnet-ifconfig-wrapper-perl \
    ruby \
    libssl-dev \
    nodejs \
    strace \
    tcpdump \
    # npm & grunt
    && curl -L https://npmjs.com/install.sh | sh \
    && npm install -g grunt-cli grunt \
    # ruby & foreman
    && gem install foreman \
    # installing pyenv
    && curl https://raw.githubusercontent.com/yyuu/pyenv-installer/master/bin/pyenv-installer | bash

COPY . /app
COPY ./requirements /requirements
COPY ./requirements.txt /requirements.txt
COPY ./docker/docker_compose/django/foreman.sh /foreman.sh
COPY ./docker/docker_compose/django/Procfile /Procfile
COPY ./docker/docker_compose/django/entrypoint.sh /entrypoint.sh

# ADD sudoer user django with password django
RUN groupadd -r django -g 1000 && \
    useradd -ms /usr/bin/fish -p $(openssl passwd -1 django) --uid 1000 --gid 1000 -r -g django django && \
    usermod -a -G sudo django && \
    chown -R django:django /app 

COPY --chown=django:django ./docker/docker_compose/django/fish /home/django/.config/fish
COPY --chown=django:django ./docker/docker_compose/django/tmuxinator /home/django/.tmuxinator
COPY ./docker/docker_compose/django/fish /root/.config/fish

WORKDIR /app

RUN sed -i 's/\r//' /entrypoint.sh \
    && sed -i 's/\r//' /foreman.sh \
    && chmod +x /entrypoint.sh \
    && chown django /entrypoint.sh \
    && chmod +x /foreman.sh \
    && chown django /foreman.sh \
    && chown -R django:django /home/django/ \
    && pyenv install ${PYTHON_VERSION%%} \
    && mkdir -p /app/log \
    && pyenv global ${PYTHON_VERSION%%} \
    && pyenv rehash \
    && ${PYENV_ROOT%%}/versions/${PYTHON_VERSION%%}/bin/pip install -U pip \
    && ${PYENV_ROOT%%}/versions/${PYTHON_VERSION%%}/bin/pip install -r /requirements.txt \
    && chown -R django:django /pyenv/ \
    && ${PYENV_ROOT%%}/versions/${PYTHON_VERSION%%}/bin/pip install -r /requirements/dev_requirements.txt

# this user receives ENVs from the top
USER django

ENTRYPOINT ["/entrypoint.sh"]

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到目前为止我尝试过的：

--squash实验模式的选项不docker build适合我。该 Dockerfile 是 docker-compose 中的多个 Dockerfile 之一。

我还检查了这一点： https: //github.com/jwilder/docker-squash

但似乎 docker load 无法加载压缩的图像。另外，那个壁球给了我 8GB（距离预期的 2GB 还很远）

docker save <image_id> | docker-squash -t latest_tiny | docker load

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回答后更新：

当我添加这个时：

&& apt-get autoremove \             # ? to consider
&& apt-get clean \                  # ? to consider
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*

对于apt-get每个--no-cache-dir点，结果是 72GB（是的，甚至更多 -在命令docker images之前显示 36GB pip，最终大小为 72GB）。

我的工作目录很清楚（关于COPY）。du -hs /（作为root）仍然有2GB。并且在重建之前所有图像都被删除。

按照@Mihai 的方法，我能够将图像从 16GB 缩小到 9GB。

Answer 1

有一个简单的技巧可以摆脱中间层。它也会缩小尺寸，但缩小多少取决于它的建造方式。

像这样创建一个 Dockerfile：

FROM your_image as initial

FROM your_image_base

COPY --from=initial / /

your_image_base应该是像“alpine”这样的东西 - 所以你的图像及其父母所源自的最小图像。

现在构建图像并检查历史记录和大小：

docker build -t your-image:2.0 .
docker image history your-image:2.0
docker image ls

这样，您就可以创建一个新的 Dockerfile（如果您的进程可以接受），而无需触及初始 Dockerfile。

如果这可以解决您的问题，请告诉我。

看到 Dockerfile 后更新：

也许我错过了，但我没有看到你在执行安装后清理 apt-get 缓存。您的大 RUN 命令应在同一行上以“&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*”结尾，以便它不会将整个缓存存储在该层上。