作者 | Timothy Mugayi

译者 | 弯月，责编 | 夕颜

封图 | CSDN付费下载自视觉中国

出品 | CSDN（ID:CSDNnews）

在使用Docker的大部分时间里，我们并不关心其内部的工作原理。仅凭启动一个Docker容器并且让应用程序运行良好，并不能说明你已经实现了一个良好的解决方案。有时，由于时间限制，我们只能复制粘贴Docker镜像，却没能真正理解实现细节以及如何构建Docker镜像的细微差别。

 

在本文中，我们将探讨Docker的最佳实践和反模式。反模式是人们对于反复出现的问题的一般解决方案，这些方案没有效率，甚至会完全抵消Docker技术栈带来的好处。

 

下面我们来看看我们的哪些做法不可取。

 

我们需要的标签

 

标签是必不可少的，我们需要通过标签传达有关Docker镜像的信息。你可以将标签视为Docker镜像ID的别称。Git标签负责标记特定的提交，而Docker标签与之类似，可以给不同时间点上的Docker镜像添加版本。忘记打标签是小事，但会带来一些弊端，具体来讲，如果未指定标记，则默认镜像将被标记为latest。

 

FROM your_image_name:latest

 

如果你频繁执行该操作，那么很有可能镜像不是最新的，可能指向的是旧版本。因此，请使用适当的标签并遵守某个版本控制标准，例如语义版本控制。这样，Docker镜像使用者才能确保Docker镜像的兼容性并时刻保持最新，还可以有计划地使用正确的版本。

 

还有一个情况应该避免。你可以利用最新的默认标签（如FROM python3:latest），从Docker镜像仓库中提取最新的镜像。乍一看，这种做法似乎是个好主意，但却有一些意想不到的副作用：每个最新的请求可能都会派生出与以前的构建完全不同的Docker镜像。弄明白Docker镜像损坏的原因将会变得很困难，因为镜像本应该是不可变的。因此，我强力建议使用特定的标签来标记镜像（例如：python3:1.0.1）。这种方法可以确保你的Dockerfile保持不变。

 

在同一个容器中运行多个服务

 

虽然你可以在同一个容器中运行多个服务，但我并不建议你这么做，原因有两个。在使用Docker服务时，我们应该努力维持责任单一性。最佳做法是，组成应用程序的每个服务都应在各自的容器中运行，请务必将每项独立的功能都打包到单独的独立容器镜像中。

 

将多个服务添加到一个Docker镜像的做法似乎很诱人，但是你不应该将容器镜像视为虚拟机。一个容器包含多个服务，可能会导致你的应用程序很难水平扩展。Docker容器核心概念是，它们都是瞬态的，专为分发而设计，这对于现代Web应用程序来说很理想，因为它的瞬态特性、扩展和并发会非常容易。添加多个服务会增加管理分发的难度。

 

另外，单个容器上的多个服务还会加大管理安全性的难度。庞大的镜像可能会降低CI/CD的速度，你需要小心。

 

使用LABEL对镜像进行分类

 

这并不能说是反模式，但我认为值得一提。我在处理各种Docker镜像时注意到了一件事：有时这些镜像的创建者没有使用LABEL maintainer标签。这个标签可在事件中设置镜像的Author字段，当出现问题或需要澄清时，这个标签可以方便大家了解该与何人内部联系；如果镜像是公开共享的，也可以知道该与哪个外部的人联系。

 

这绝不是唯一可以使用的标签。你可以根据需要定义各种标签，来对镜像进行分类，定义许可信息，也可以定义标签来帮助自动化。

 

除了maintainer，还可以使用多行标签：

# Set one or more individual labels
LABEL com.example.version="0.0.1-beta"
LABEL vendor1="RBTSB Incorporated"
LABEL vendor2=TIPTAPCODE\ Incorporated
LABEL com.example.release-date="202-04-02"
LABEL com.example.version.production="0.0.1"

Docker 1.10之前的单行标签会创建新的docker层，如果你使用的是最新版的Docker，则不必担心创建额外的层。

LABEL vendor=ACME\ Incorporated \
com.example.is-beta= \
com.example.is-production="" \
com.example.version="0.0.1-beta" \
com.example.release-date="2015-02-12"

我们应该将尽可能多的元数据添加到不可变的Docker镜像，以方便追踪，提高可见性和可维护性。

 

避免构建依赖特定环境的镜像

 

在构建Docker镜像时，我们应始终牢记不变性。最好不要使用带有dev、test、staging和production的镜像，因为这会破坏单一来源的原则。另一个问题是，如果在不同环境上验证或调试，则这种做法无法保证镜像的相似。

 

为什么要使用非Root容器？

 

在默认情况下，Docker容器以root身份运行。以root用户身份运行的Docker容器可以完全控制主机系统。然而，出于安全考虑，我并不推荐这种做法。使用非root运行的Docker容器镜像可以多一层保护，在生产环境中通常建议使用非root容器。但是，由于这些容器由非root用户运行，因此无法执行需要特殊权限的任务。如果需要利用USER指令指定非root用户（如以下示例所示），则需要进行一些上下文切换。

 

FROM python:3.6-slim-buster
LABEL maintainer="Timothy Mugayi <timothy.mugayi@gmail.com>"RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
wget && rm -rf /var/lib/apt/lists/*# Dumb init
RUN wget -O /usr/local/bin/dumb-init https://github.com/Yelp/dumb-init/releases/download/v1.2.0/dumb-init_1.2.0_amd64
RUN chmod +x /usr/local/bin/dumb-initRUN pip install --upgrade pipWORKDIR /usr/src/appCOPY requirements.txt .RUN pip install -r requirements.txtCOPY helloworld.py .USER 1001ENTRYPOINT ["/usr/local/bin/dumb-init", "python3", "-u", "./helloworld.py"] 

如果你使用的基础镜像不是由root生成的，但需要切换回root，则可以执行以下操作：

 FROM <namespace>/<image>:<tag_version>USER root

不要在单个容器内运行太多进程

 

容器的优点以及容器相对于虚拟机的优势在于，通过多个相互交互的容器组成一个完整的应用程序。我们无需在单个容器中运行完整的应用程序。相反，我们应尽可能将应用程序分解为多个服务，并将服务分布到多个容器上。这样可以最大程度地提高灵活性和可靠性。

 

不要在容器内安装操作系统

 

使用一段时间Docker后，你就有可能遇到这种情况。虽然你可以在容器内安装和运行完整的Linux操作系统。但是你应该这样做吗？

 

这可能不是一个好主意。Docker镜像是使用层的概念构建的，因此添加的东西越多，镜像就会膨胀得越大。一个完整的操作系统并不是Docker的理想使用情况。在理想情况下，你的容器内部只应该加载必要的组件。

 

不要在容器内运行不必要的服务

 

为了充分利用容器的优势，你应该尽可能保持容器精简。这样可以最大程度地提高性能，并最大程度地降低安全风险。因此，请避免运行并非绝对必要的服务。例如，若非必要请不要在容器内运行SSH服务，你可以选用其他方式（例如Docker exec）登录到容器。

 

不要在容器内加载不必要的程序

 

你必须知道这种反模式。在使用Docker时，很多人倾向于在镜像中加载sonar之类的工具，来确保代码覆盖率等。

 

使用从Docker CE 17.05+开始支持的多阶段构建（Multistage builds）模式，你可以在Dockerfile中使用多个FROM stage。临时构建的阶段容器将被丢弃，因此最终的运行时容器镜像都很精简。举个例子，当你需要从源文件编译一些二进制文件，然后在第二个阶段中将二进制文件复制到最终镜像中。

 

优点：

 

• 构建速度更快，精简的镜像可以让CI/CD过程更快，镜像通过网络进行传输时花费的时间也更少。

• 需要的存储空间更少。

• 冷启动（拉取镜像）更快。

• 潜在的受攻击面更少。

 

缺点：

 

• 容器内的工具较少，但这是保证容器的精简所需付出的一点小小的代价。

在容器内加入供观察的工具

 

即便没有监视解决方案，你也可以照常运行容器，但需要牢记，从本质上来说，你很难知道容器内部发生了什么，特别是随着容器数量的增加。

 

Docker本身自带了许多指标，能够公开每个运行容器的CPU、内存、网络和I/O使用情况，可通过Docker远程API的/stats端点访问。App dynamics 和 Newrelic 是两个现成的程序，可以与Docker镜像一起打包，帮助你从应用程序级别了解应用程序和容器的运行状况。

 

基础镜像的爱恨交织

 

“你知道是谁构建了这个景象，里面都添加了什么吗？”

 

这里说的都是可追溯性。牢记安全性是所有软件开发人员都应努力的方向。你需要了解如何跟踪Docker镜像的源，并了解里面有什么。

 

你需要时刻牢记以下几点：

 

• 镜像是怎样创建的。

• 验证镜像在创建后未经更改。

• 验证镜像的内容。

• 扫描镜像是否有安全漏洞。

 

我们可以通过一些工具对容器进行静态分析。这些工具涉及方方面面，已超出了本文的范围，但是我建议你花一些时间来学习。

 

Clair是一个有趣的工具，可为你的Docker应用程序提供自动容器漏洞和安全扫描。扫描基于常见的漏洞和公开（CVE）的数据库。如果你本地运行Docker，则可以下载Postgres，然后将Clair连接到Postgres上。以下是启动和运行Clair所需的最低配置：

$ mkdir $PWD/clair_config
$ curl -L https://raw.githubusercontent.com/coreos/clair/master/config.yaml.sample -o $
PWD/clair_config/config.yaml
$ docker run -d -e POSTGRES_PASSWORD="" -p 5432:5432 postgres:9.6
$ docker run --net=host -d -p 6060-6061:6060-6061 -v 
PWD/clair_config:/config quay.io/coreos/clair:latest -config=/config/config.yaml

如果你想更改Postgres的端口，请确保同时修改config.yaml文件。如果你的系统上已经运行了另一个Postgres，请注意不要将docker端口更改为5432以外的端口。

 

clair:
database:
# Database driver
type: pgsql
options:
# PostgreSQL Connection string
# https://www.postgresql.org/docs/current/static/libpq-connect.html#LIBPQ-CONNSTRING
source: host=localhost port=5432 user=postgres password=123456 sslmode=disable statement_timeout=60000

在镜像启动并执行后，你可以运行Docker ps来确认容器已启动且正常运行：

你需要注意Clair没有Web UI或CLI。你只能通过REST API或第三方CLI工具来使用。

 

Bayan Collector是一款轻巧的静态分析应用程序，可以从镜像仓库启动容器以进行静态分析，可以运行任意脚本并收集有用的信息（例如已安装的软件包），强制执行策略，以及对镜像进行校验。

 

Docker Bench for Security是由Docker团队创建的工具，它会在Docker的宿主上运行一个安全最佳做法清单，并标记发现的任何问题。

 

不要在容器镜像中存储敏感数据

 

请一定避免这个错误。如果你的镜像对外公开，或者开发人员无意中将镜像推送到公共的Docker镜像仓库中，那么就会导致隐私和敏感信息的泄露。切记永远不要在Dockerfile中对敏感信息使用COPY或`。

 

为了避免这种情况，请将敏感数据存储在安全文件系统上，并让容器进行连接。一般情况下，这个文件系统应该在容器所在的宿主上，或者可通过AWS Elastic Block Storage（EBS）等块存储或S3等对象存储服务来使用。

 

此外，你应避免在Docker镜像中存储安全凭证。作为开发人员，有时我们会采用偷懒的做法，在代码中硬编码密码和私钥。你需要习惯使用-e参数在运行时为Docker容器指定环境变量。

 

你也可以通过env-file，从文件中读取环境变量。通过CMD或`从第三方来源获取凭据的自定义脚本也可用于获取Docker容器所需的相关凭据。

 

不要在容器内存储数据或日志

 

容器化改变了日志的性质。容器是瞬态、无状态应用程序的理想选择。本质上，存储在运行容器中的所有数据都应该是短暂的，你可能已经注意到，当容器关闭时，数据将丢失。因此，将数据存储在Docker容器之外的做法更值得推崇。有一些工具可以帮助你提取Docker日志，并将其放在更永久的数据存储中。

 

在处理Docker日志时需要牢记一点：Docker至少拥有三个级别的日志记录，即Docker容器、Docker服务和宿主操作系统，你选择的日志记录方法应该能够提取所有级别的日志。

 

不要写入容器的文件系统

 

每次将内容写入容器的文件系统都会激活“写时复制”策略。这会使用存储驱动程序（deviermapper、overlayfs或其他驱动）创建新的存储层。在实际应用中，这会给存储驱动带来巨大的压力，特别是使用Devicemapper或BTRFS的情况下。

 

确保容器只向卷中写入数据。对于小型的临时文件可以写入tmpfs，因为tmpfs是仅存在于内存或交换分区中的临时文件系统。

 

不要运行PID 1

 

这是许多人都不知道的常见问题。

 

Docker中的进程运行时没有init进程负责清理子进程，所以容器可能会出现僵尸进程，导致意料之外的错误。

 

使用tini或dumb-init

 

PID 1在Unix中很特殊，因此在init系统中忽略它通常会导致进程和信号处理错误。这会导致类似于容器无法优雅地停止，或本应摧毁的容器出现泄露等问题。

 

僵尸进程指的是运行已经停止，但依然在进程表中占据位置的进程，因为它们的父进程没有调用wait系统调用进行回收。理论上，每个结束的进程都会非常短暂地呈现僵尸状态，但有些进程的僵尸状态会持续很久。

 

如果某个进程会生成新进程，但信号处理的实现不好，无法捕获子进程的信号并将其终止，那么可以使用Tini或dumb-init。例如，bash脚本就无法正确处理或释放信号。

 

下面是运行dumb init的示例，其中prepare.sh可以是shell脚本，也可以是用于执行应用程序的命令：

RUN wget -O 
/usr/local/bin/dumb-init 
https://github.com/Yelp/dumb-init/releases/download/v1.2.0/dumb-init_1.2.0_amd64RUN chmod +x /usr/local/bin/dumb-initENTRYPOINT ["/usr/local/bin/dumb-init", "/usr/bin/prepare.sh"]

或者如果你选择tini，可以参考下面使用Python anaconda conda的示例：

 

RUN conda install --yes -c 
conda-forge tiniENTRYPOINT ["tini", "-g", "--", "/usr/bin/prepare.sh"]

 

最后，这里是一个更一般的示例，不依赖于任何编程语言：

 

FROM node:13.12.0-slimMAINTAINER Timothy Mugayi <timothy.mugayi@gmail.com>ENV TINI_VERSION='v0.13.0'
# Add tini init, see https://github.com/krallin/tini
ADD https://github.com/krallin/tini/releases/download/${TINI_VERSION}/tini /tiniRUN chmod +x /tini
# Set tini as entrypoint
ENTRYPOINT ["/tini", "--"]

在CI/CD中使用Dockerfile格式检查

 

跟编程语言一样，Docker也有格式检查工具。

 

采用格式检查工具有许多好处，因为它会强制你使用最佳实践。在CI/CD过程中加入格式检查，可以帮助团队避免常见的错误，并在构建产品Docker镜像时建立最佳实践。可以从hadolint开始，这是一个用Haskell编写的Dockerfile格式检查工具，能够解析Dockerfile成AST，并在AST上执行规则检查。

 

我们来运行一个示例。要对Docker进行格式检查，可以执行以下命令：

$ docker run --rm -i 
hadolint/hadolint < Dockerfile

 

格式检查完成后会显示以下结果：

 

上图中的错误码DL3008“Pin”来自hadolint的错误码描述状态。固定版本号可以强制构建时安装特定版本的包，不论缓存中是什么。这个技巧可以减少依赖包意料之外的改变导致的构建错误。

 

最后的一点想法

 

在本文中，我们谈了很多内容，覆盖了从安全到Docker镜像流水线的方方面面。

 

有许多技巧可以让Docker镜像更好、更安全。希望这篇文章可以给你带来一些启发，帮助你理解应该做什么、不应该做什么，并为你提供一些在构建内部或外部Docker容器镜像时可以应用的方案。

  

原文链接：

https://medium.com/better-programming/docker-best-practices-and-anti-patterns-e7cbccba4f19

本文为CSDN翻译文章，转载请注明出处。 

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