How to build dockerfile

docker build

Estimated reading time: 30 minutes

Build an image from a Dockerfile

Usage

Refer to the options section for an overview of available OPTIONS for this command.

Description

The URL parameter can refer to three kinds of resources: Git repositories, pre-packaged tarball contexts and plain text files.

Git repositories

When the URL parameter points to the location of a Git repository, the repository acts as the build context. The system recursively fetches the repository and its submodules. The commit history is not preserved. A repository is first pulled into a temporary directory on your local host. After that succeeds, the directory is sent to the Docker daemon as the context. Local copy gives you the ability to access private repositories using local user credentials, VPN’s, and so forth.

Git URLs accept context configuration in their fragment section, separated by a colon ( : ). The first part represents the reference that Git will check out, and can be either a branch, a tag, or a remote reference. The second part represents a subdirectory inside the repository that will be used as a build context.

For example, run this command to use a directory called docker in the branch container :

The following table represents all the valid suffixes with their build contexts:

You cannot specify the build-context directory ( myfolder in the examples above) when using BuildKit as builder ( DOCKER_BUILDKIT=1 ). Support for this feature is tracked in buildkit#1684.

Tarball contexts

If you pass an URL to a remote tarball, the URL itself is sent to the daemon:

The download operation will be performed on the host the Docker daemon is running on, which is not necessarily the same host from which the build command is being issued. The Docker daemon will fetch context.tar.gz and use it as the build context. Tarball contexts must be tar archives conforming to the standard tar UNIX format and can be compressed with any one of the ‘xz’, ‘bzip2’, ‘gzip’ or ‘identity’ (no compression) formats.

Text files

With Powershell on Windows, you can run:

If the Docker client loses connection to the daemon, the build is canceled. This happens if you interrupt the Docker client with CTRL-c or if the Docker client is killed for any reason. If the build initiated a pull which is still running at the time the build is cancelled, the pull is cancelled as well.

For example uses of this command, refer to the examples section below.

Options

Examples

Build with PATH

The transfer of context from the local machine to the Docker daemon is what the docker client means when you see the “Sending build context” message.

Build with URL

This will clone the GitHub repository and use the cloned repository as context. The Dockerfile at the root of the repository is used as Dockerfile. You can specify an arbitrary Git repository by using the git:// or git@ scheme.

This will read a Dockerfile from STDIN without context. Due to the lack of a context, no contents of any local directory will be sent to the Docker daemon. Since there is no context, a Dockerfile ADD only works if it refers to a remote URL.

Tag an image (-t)

Specify a Dockerfile (-f)

The above command will use the current directory as the build context and read a Dockerfile from stdin.

These two docker build commands do the exact same thing. They both use the contents of the debug file instead of looking for a Dockerfile and will use /home/me/myapp as the root of the build context. Note that debug is in the directory structure of the build context, regardless of how you refer to it on the command line.

Use a custom parent cgroup (—cgroup-parent)

Set ulimits in container (—ulimit)

Set build-time variables (—build-arg)

You can use ENV instructions in a Dockerfile to define variable values. These values persist in the built image. However, often persistence is not what you want. Users want to specify variables differently depending on which host they build an image on.

Using this flag will not alter the output you see when the ARG lines from the Dockerfile are echoed during the build process.

For detailed information on using ARG and ENV instructions, see the Dockerfile reference.

Optional security options (—security-opt)

Specify isolation technology for container (—isolation)

Add entries to container hosts file (—add-host)

Specifying target build stage (—target)

Custom build outputs

The example above uses the short-hand syntax, omitting the type options, and thus uses the default ( local ) exporter. The example below shows the equivalent using the long-hand CSV syntax, specifying both type and dest (destination path):

The example Dockerfile below uses a separate stage to collect the build-artifacts for exporting:

This feature requires the BuildKit backend. You can either enable BuildKit or use the buildx plugin which provides more output type options.

Specifying external cache sources

Upon importing the cache, the builder will only pull the JSON metadata from the registry and determine possible cache hits based on that information. If there is a cache hit, the matched layers are pulled into the local environment.

In addition to images, the cache can also be pulled from special cache manifests generated by buildx or the BuildKit CLI ( buildctl ). These manifests (when built with the type=registry and mode=max options) allow pulling layer data for intermediate stages in multi-stage builds.

The following example builds an image with inline-cache metadata and pushes it to a registry, then uses the image as a cache source on another machine:

After pushing the image, the image is used as cache source on another machine. BuildKit automatically pulls the image from the registry if needed.

On another machine:

This feature requires the BuildKit backend. You can either enable BuildKit or use the buildx plugin. The previous builder has limited support for reusing cache from pre-pulled images.

Squash an image’s layers (—squash) (experimental)

Overview

Once the image is built, squash the new layers into a new image with a single new layer. Squashing does not destroy any existing image, rather it creates a new image with the content of the squashed layers. This effectively makes it look like all Dockerfile commands were created with a single layer. The build cache is preserved with this method.

Squashing layers can be beneficial if your Dockerfile produces multiple layers modifying the same files, for example, files that are created in one step, and removed in another step. For other use-cases, squashing images may actually have a negative impact on performance; when pulling an image consisting of multiple layers, layers can be pulled in parallel, and allows sharing layers between images (saving space).

For most use cases, multi-stage builds are a better alternative, as they give more fine-grained control over your build, and can take advantage of future optimizations in the builder. Refer to the use multi-stage builds section in the userguide for more information.

Known limitations

Prerequisites

The example on this page is using experimental mode in Docker 19.03.

By default, experimental mode is disabled. To see the current configuration of the docker daemon, use the docker version command and check the Experimental line in the Engine section:

To enable experimental mode, users need to restart the docker daemon with the experimental flag enabled.

Enable Docker experimental

Then make sure the experimental flag is enabled:

If everything is right, the history looks like this:

Погружаемся в Docker: Dockerfile и коммуникация между контейнерами

В прошлой статье мы рассказали, что такое Docker и как с его помощью можно обойти Vendor–lock. В этой статье мы поговорим о Dockerfile как о правильном способе подготовки образов для Docker. Также мы рассмотрим ситуацию, когда контейнерам нужно взаимодействовать друг с другом.

В InfoboxCloud мы сделали готовый образ Ubuntu 14.04 с Docker. Не забудьте поставить галочку «Разрешить управление ядром ОС» при создании сервера, это требуется для работы Docker.

Dockerfile

Подход docker commit, описанный в предыдущей статье, не является рекомендованным для Docker. Его плюс состоит в том, что мы настраиваем контейнер практически так, как привыкли настраивать стандартный сервер.

Вместо этого подхода мы рекомендуем использовать подход Dockerfile и команду docker build. Dockerfile использует обычный DSL с инструкциями для построения образов Docker. После этого выполняется команда docker build для построения нового образа с инструкциями в Dockerfile.

Написание Dockerfile

Давайте создадим простой образ с веб-сервером с помощью Dockerfile. Для начала создадим директорию и сам Dockerfile.

Созданная директория — билд-окружение, в которой Docker вызывает контекст или строит контекст. Docker загрузит контекст в папке в процессе работы Docker–демона, когда будет запущена сборка образа. Таким образом будет возможно для Docker–демона получить доступ к любому коду, файлам или другим данным, которые вы захотите включить в образ.

Добавим в Dockerfile информацию по построению образа:

Также Dockerfile поддерживает комментарии. Любая строчка, начинающаяся с # означает комментарий.

Первая инструкция в Dockerfile всегда должна быть FROM, указывающая, из какого образа нужно построить образ. В нашем примере мы строим образ из базового образа ubuntu версии 14:04.

Далее мы указываем инструкцию MAINTAINER, сообщающую Docker автора образа и его email. Это полезно, чтобы пользователи образа могли связаться с автором при необходимости.

Инструкция RUN исполняет команду в конкретном образе. В нашем примере с помощью ее мы обновляем APT репозитории и устанавливаем пакет с NGINX, затем создаем файл /usr/share/nginx/html/index.html.

Мы используем этот формат для указания массива, содержащего команду для исполнения и параметры команды.

Далее мы указываем инструкцию EXPOSE, которая говорит Docker, что приложение в контейнере должно использовать определенный порт в контейнере. Это не означает, что вы можете автоматически получать доступ к сервису, запущенному на порту контейнера (в нашем примере порт 80). По соображениям безопасности Docker не открывает порт автоматически, но ожидает, когда это сделает пользователь в команде docker run. Вы можете указать множество инструкций EXPOSE для указания, какие порты должны быть открыты. Также инструкция EXPOSE полезна для проброса портов между контейнерами.

Строим образ из нашего файла

, где trukhinyuri – название репозитория, где будет храниться образ, nginx – имя образа. Последний параметр — путь к папке с Dockerfile. Если вы не укажете название образа, он автоматически получит название latest. Также вы можете указать git репозиторий, где находится Dockerfile.

В данном примере мы строим образ из Dockerfile, расположенном в корневой директории Docker.

Что произойдет, если инструкция не исполнится?

Давайте переименуем в Dockerfile nginx в ngin и посмотрим.

Использования кеша сборок для шаблонизации

Используя кеш сборок можно строить образы из Dockerfile в форме простых шаблонов. Например шаблон для обновления APT-кеша в Ubuntu:

Инструкция ENV устанавливает переменные окружения в образе. В данном случае мы указываем, когда шаблон был обновлен. Когда необходимо обновить построенный образ, просто нужно изменить дату в ENV. Docker сбросит кеш и версии пакетов в образе будут последними.

Инструкции Dockerfile

Давайте рассмотрим и другие инструкции Dockerfile. Полный список можно посмотреть тут.

Инструкция CMD указывает, какую команду необходимо запустить, когда контейнер запущен. В отличие от команды RUN указанная команда исполняется не во время построения образа, а во время запуска контейнера.

ENTRYPOINT

Часто команду CMD путают с ENTRYPOINT. Разница в том, что вы не можете перегружать ENTRYPOINT при запуске контейнера.

При запуске контейнера параметры передаются команде, указанной в ENTRYPOINT.

Можно комбинировать ENTRYPOINT и CMD.

WORKDIR

С помощью WORKDIR можно установить рабочую директорию, откуда будут запускаться команды ENTRYPOINT и CMD.

Специфицирует пользователя, под которым должен быть запущен образ. Мы можем указать имя пользователя или UID и группу или GID.

VOLUME

Инструкция VOLUME добавляет тома в образ. Том — папка в одном или более контейнерах или папка хоста, проброшенная через Union File System (UFS).
Тома могут быть расшарены или повторно использованы между контейнерами. Это позволяет добавлять и изменять данные без коммита в образ.

В примере выше создается точка монтирования /opt/project для любого контейнера, созданного из образа. Таким образом вы можете указывать и несколько томов в массиве.

Инструкция ADD добавляет файлы или папки из нашего билд-окружения в образ, что полезно например при установке приложения.

Источником может быть URL, имя файла или директория.

В последнем примере архив tar.gz будет распакован в /var/www/wordpress. Если путь назначения не указан — будет использован полный путь включая директории.

Инструкция COPY отличается от ADD тем, что предназначена для копирования локальных файлов из билд-контекста и не поддерживает распаковки файлов:

ONBUILD

Инструкция ONBUILD добавляет триггеры в образы. Триггер исполняется, когда образ используется как базовый для другого образа, например, когда исходный код, нужный для образа еще не доступен, но требует для работы конкретного окружения.

Коммуникация между контейнерами

В предыдущей статье было показано, как запускать изолированные контейнеры Docker и как пробрасывать файловую систему в них. Но что, если приложениям нужно связываться друг с другом. Есть 2 способа: связь через проброс портов и линковку контейнеров.

Проброс портов

Такой способ связи уже был показан ранее. Посмотрим на варианты проброса портов чуть шире.
Когда мы используем EXPOSE в Dockerfile или параметр -p номер_порта – порт контейнера привязывается к произвольному порту хоста. Посмотреть этот порт можно командой docker ps или docker port имя_контейнера номер_порта_в_контейнере. В момент создания образа мы можем не знать, какой порт будет свободен на машине в момент запуска контейнера.

Можно привязать UDP порты, указав /udp:

Линковка контейнеров

Связь через сетевые порты — лишь один способ коммуникации. Docker предоставляет систему линковки, позволяющую связать множество контейнеров вместе и отправлять информацию о соединении от одного контейнера другому.

Префикс DB_ был взят из alias контейнера.

Можно просто использовать информацию из hosts, например команда ping db (где db – alias) будет работать.

Заключение

В этой статье мы научились использовать Dockerfile и организовывать связь между контейнерами. Это только вершина айсберга, очень многое осталось за кадром и будет рассмотрено в будущем. Для дополнительного чтения рекомендуем книгу The Docker Book.

Готовый образ с Docker доступен в облаке InfoboxCloud.

В случае, если вы не можете задавать вопросы на Хабре, можно задать в Сообществе InfoboxCloud.
Если вы обнаружили ошибку в статье, автор ее с удовольствием исправит. Пожалуйста напишите в ЛС или на почту о ней.

How to Build an Image with the Dockerfile

Building the app, installing the dependencies and services, automating the deployment, and more — it all starts with the Dockerfile. Let’s review the syntax, from basic to elaborate, and some best practices when building your Docker images.

In this guide, we’ll write a Dockerfile instructing Docker to select a minimal Linux (base image) for the application we’ll deliver, and ship with it a set of tools of our choice and a certain configuration, effectively building our own Linux distribution which is just right for running our app.

Why Docker

With Docker you can “Build, ship, and run any app, anywhere”. That is, you can pack your application with all of the binaries and runtime libraries, back-end tools, OS tweaks, and even specific services your application needs for running — and make it readily available for instant delivery and automatic deployment.

The software containers technology that Docker implements is what makes this possible. And although I won’t cover here much of the detail behind it, you can read more about Docker, what software containers are, and how they work in Understanding Docker, Containers and Safer Software Delivery.

Installing Docker

Before starting, you’ll need to have Docker installed, whether it’s on your local machine or on a remote server.

Fortunately, the latest version of Docker (1.12 as of this writing) made the installation process really smooth, and you have easy-to-follow guides for Windows, MacOS and Linux.

The Dockerfile

In order to build an image in Docker, you first need to set the instructions for this build on a plain text file named Dockerfile and a context (more on this later). This file has a syntax similar to that of Apache configuration files — one instruction per line with its respective arguments, and all instructions processed in sequence, one after another. Comments are preceded by the # character and a whitespace. Finally, once you have a Dockerfile, the command docker build will build the image, as we’ll see in more detail later.

Before we start writing the Dockerfile, we’ll set the working space. We’ll create a directory called my_image in our home directory, use it as our working directory, and place the Dockerfile in there:

Now we’re ready to start building the image.

Selecting the base image

Most of the time when creating an image, you’ll use a starting point — that is, another image. This can be an official Ubuntu, MySQL, WordPress, or any other image available from the Docker Hub. You can also use an image you created yourself previously.

For example, if you want to start off with a minimal Debian distribution, you’ll add the following content to the Dockerfile :

FROM must be the first instruction you use when writing a Dockerfile. Notice that you can also use a specific version of your base image, by appending : and the version_name at the end of the image name. For example:

In the code above, we’re using the “sid” Debian (unstable distribution). This will be relevant also when you want a specific version of a Ruby or Python interpreter, MySQL version, or what have you, when you use an official base image for any of these tools. For now, we’ll stick to the default (stable) debian image for this guide.

Specifying a maintainer and adding metadata

It isn’t necessary, but we may also add some metadata using the LABEL instruction, and this information will become available later when using the docker inspect command to examine the image:

For more on this feature, refer to Docker object labels.

Making your own distro

At this point, we’re going to select some tools and libraries to be included in our image, so that our container has everything it needs for what we intend it to do. At the end of this tutorial, we’ll be doing something that’s very close to actually building a Linux distribution.

Some containers, such as one running a PostgreSQL database, are meant to run in the background. But often we need a console to perform some operations on the container, so we’re likely to need some extra tools, because the base image will bundle just a minimal set of GNU tools.

Dealing with cache issues

It’s almost guaranteed that you’ll experience cache issues when trying to install additional packages on your image. This is because the base image comes with cached metadata, and the live repositories you’re pulling data from are often changing.

In Debian-based distributions, you can handle this by adding the following commands before installing new packages:

Installing basic tools

Code editors, locales, tools such as git or tmux — this is the time to install everything you’re going to need later, so that they’re bundled in the image.

We’ll install one per line:

We could install all of them in a single line, but if we later want to add or remove a package, we need to re-run the whole process. So the best practice here is to install one package per line so you can benefit from Docker’s caching.

Also, keep it tight. You don’t want to install tools “just in case”, as this may increase the build time and the image size.

Installing runtime libraries for your app

We’ll be shipping our app in this image as well. Do you need a specific version of PHP, Ruby or Python, together with certain modules? Now’s the time to deliver all of the programs and runtimes our app is going to need.

Be as specific as you like, as this container is intended to run only your app:

For this example, we’ll install Python 3 with the packages Psycopg 2 (to connect to PostgreSQL databases), the Mustache for Python module, and the YAML module. (You’ll naturally install the specific dependencies you need when doing your own Dockerfile.)

Compiling and downloading packages

It’s also possible that your distribution won’t have a package for a certain module or program that you need. But you don’t need to manually install it in your running container! Instead, you can use the RUN instruction (one per line) to batch the process of downloading, compiling and setting whichever library your application will need.

You can even write a script on a separate file, add this file to the build and run it, as we’ll see later in the “Shipping Your Own App” section.

Cleaning up

To keep your image tidy and as small as possible, it’s also a good idea to do a cleanup at the end of the installation sequence:

Again, notice we’re using apt-get because we chose Debian, but use the appropriate command for the distribution of your base image.

Shipping your own app

The whole point of building this environment is so that you can deliver your application smoothly and ready to run. To add files, directories, and even the content of remote URLs to the image, we’ll use the ADD instruction.

However, before adding files, we need to put them in the appropriate context. To make things easier, we’ll just locate everything in the aforementioned my_build directory, alongside the Dockerfile itself.

Let’s say that, with the app and everything we want to put into the image, we have the following files in

/my_build (where app.py and lib.py are inside the sub-directory app/ ):

We add the following instructions:

Setting your environment

Finally, we’ll set some environment variables that we’ll need at a system and application level.

Many of you will do just fine with the default Debian charset, but since we’re aiming at an international audience, let’s see how to have a UTF-8 terminal. We previously installed the locales package, so all we have to do now is generate the charsets and set the appropriate Linux environment:

You may also need to set some environment variables for your application, for exchanging passwords and paths. The Dockerfile provides the ENV instruction for doing precisely this:

Notice that you can also pass environment variables from the command line when launching the container, which may be convenient for sharing some sensitive information such as passwords.

The Complete Dockerfile

Naturally, you’ll have to adapt the Dockerfile to your needs, but hopefully you get the idea of the possibilities.

Here’s the full file:

Building the image

That will generate a long output where every “step” is an instruction in our Dockerfile. This is a truncated output:

Listing images

We can list our images with the docker images command:

This will output our newly created my_image alongside other base images we have downloaded:

… and there it is, our image is ready to ship and run!

Launching a container

Finally, to launch an interactive terminal of our newly created image, we’ll use the docker run command:

What To Do Next

I haven’t covered all of the possibilities of the Dockerfile. Particularly, I haven’t reviewed how to EXPOSE ports so that you can run services and even link containers between themselves; how to HEALTHCHECK containers to verify they’re still working; or even how to specify a VOLUME to store and recover data from the host machine … among other useful features.

We’ll get to cover those on future articles. For now, you may like to check out the following resources.

From the Docker website:

Share This Article

Lucero is a programmer and entrepreneur with a feel for Python, data science and DevOps. Raised in Buenos Aires, Argentina, he’s a musician who loves languages (those you use to talk to people) and dancing.

Изучаем Docker, часть 3: файлы Dockerfile

В переводе третьей части серии материалов, посвящённых Docker, мы продолжим вдохновляться выпечкой, а именно — бубликами. Нашей сегодняшней основной темой будет работа с файлами Dockerfile. Мы разберём инструкции, которые используются в этих файлах.

Образы Docker

Вспомните о том, что контейнер Docker — это образ Docker, вызванный к жизни. Это — самодостаточная операционная система, в которой имеется только самое необходимое и код приложения.

Образы Docker являются результатом процесса их сборки, а контейнеры Docker — это выполняющиеся образы. В самом сердце Docker находятся файлы Dockerfile. Подобные файлы сообщают Docker о том, как собирать образы, на основе которых создаются контейнеры.

Контейнеры, как мы выяснили в первом материале этой серии, состоят из слоёв. Каждый слой, кроме последнего, находящегося поверх всех остальных, предназначен только для чтения. Dockerfile сообщает системе Docker о том, какие слои и в каком порядке надо добавить в образ.

Каждый слой, на самом деле, это всего лишь файл, который описывает изменение состояния образа в сравнении с тем состоянием, в котором он пребывал после добавления предыдущего слоя. В Unix, кстати, практически всё что угодно — это файл.

Базовый образ — это то, что является исходным слоем (или слоями) создаваемого образа. Базовый образ ещё называют родительским образом.

Базовый образ — это то, с чего начинается образ Docker

Когда образ загружается из удалённого репозитория на локальный компьютер, то физически скачиваются лишь слои, которых на этом компьютере нет. Docker стремится экономить пространство и время путём повторного использования существующих слоёв.

Файлы Dockerfile

В файлах Dockerfile содержатся инструкции по созданию образа. С них, набранных заглавными буквами, начинаются строки этого файла. После инструкций идут их аргументы. Инструкции, при сборке образа, обрабатываются сверху вниз. Вот как это выглядит:

Здесь мы исходим из предположения, в соответствии с которым используется образ Docker, основанный на Unix-подобной ОС. Конечно, тут можно воспользоваться и образом, основанным на Windows, но использование Windows — это менее распространённая практика, работать с такими образами сложнее. В результате, если у вас есть такая возможность, пользуйтесь Unix.

Для начала приведём список инструкций Dockerfile с краткими комментариями.

Дюжина инструкций Dockerfile

Инструкции и примеры их использования

▍Простой Dockerfile

Dockerfile может быть чрезвычайно простым и коротким. Например — таким:

▍Инструкция FROM

Ключевое слово FROM сообщает Docker о том, чтобы при сборке образа использовался бы базовый образ, который соответствует предоставленному имени и тегу. Базовый образ, кроме того, ещё называют родительским образом.

В этом примере базовый образ хранится в репозитории ubuntu. Ubuntu — это название официального репозитория Docker, предоставляющего базовую версию популярной ОС семейства Linux, которая называется Ubuntu.

При создании контейнера слой, в который можно вносить изменения, добавляется поверх всех остальных слоёв. Данные, находящиеся в остальных слоях, можно только читать.

Структура контейнера (взято из документации)

Docker, ради эффективности, использует стратегию копирования при записи. Если слой в образе существует на предыдущем уровне и какому-то слою нужно произвести чтение данных из него, Docker использует существующий файл. При этом ничего загружать не нужно.

Когда образ выполняется, если слой нужно модифицировать средствами контейнера, то соответствующий файл копируется в самый верхний, изменяемый слой. Для того чтобы узнать подробности о стратегии копирования при записи, взгляните на этот материал из документации Docker.

Продолжим рассмотрение инструкций, которые используются в Dockerfile, приведя пример такого файла с более сложной структурой.

▍Более сложный Dockerfile

Хотя файл Dockerfile, который мы только что рассмотрели, получился аккуратным и понятным, он устроен слишком просто, в нём используется всего одна инструкция. Кроме того, там нет инструкций, вызываемых во время выполнения контейнера. Взглянем на ещё один файл, который собирает маленький образ. В нём имеются механизмы, определяющие команды, вызываемые во время выполнения контейнера.

Возможно, на первый взгляд этот файл может показаться довольно сложным. Поэтому давайте с ним разберёмся.

Базой этого образа является официальный образ Python с тегом 3.7.2-alpine3.8. Проанализировав этот код можно увидеть, что данный базовый образ включает в себя Linux, Python, и, по большому счёту, этим его состав и ограничивается. Образы ОС Alpine весьма популярны в мире Docker. Дело в том, что они отличаются маленькими размерами, высокой скоростью работы и безопасностью. Однако образы Alpine не отличаются широкими возможностями, характерными для обычных операционных систем. Поэтому для того, чтобы собрать на основе такого образа что-то полезное, создателю образа нужно установить в него необходимые ему пакеты.

▍Инструкция LABEL

Инструкция LABEL (метка) позволяет добавлять в образ метаданные. В случае с рассматриваемым сейчас файлом, она включает в себя контактные сведения создателя образа. Объявление меток не замедляет процесс сборки образа и не увеличивает его размер. Они лишь содержат в себе полезную информацию об образе Docker, поэтому их рекомендуется включать в файл. Подробности о работе с метаданными в Dockerfile можно прочитать здесь.

▍Инструкция ENV

Инструкция ENV хорошо подходит для задания констант. Если вы используете некое значение в Dockerfile несколько раз, скажем, при описании команд, выполняющихся в контейнере, и подозреваете, что, возможно, вам когда-нибудь придётся сменить его на другое, его имеет смысл записать в подобную константу.

▍Инструкция RUN

▍Инструкция COPY

▍Инструкция ADD

Кроме того, документация предлагает везде, где это возможно, вместо инструкции ADD использовать инструкцию COPY для того, чтобы сделать файлы Dockerfile понятнее. Полагаю, команде разработчиков Docker стоило бы объединить ADD и COPY в одну инструкцию для того, чтобы тем, кто создаёт образы, не приходилось бы помнить слишком много инструкций.

▍Инструкция CMD

Инструкция CMD предоставляет Docker команду, которую нужно выполнить при запуске контейнера. Результаты выполнения этой команды не добавляются в образ во время его сборки. В нашем примере с помощью этой команды запускается скрипт my_script.py во время выполнения контейнера.

Вот ещё кое-что, что нужно знать об инструкции CMD :

▍Ещё более сложный Dockerfile

Рассмотрим ещё один файл Dockerfile, в котором будут использованы некоторые новые команды.

Кроме того, пакеты Python в образ можно устанавливать с помощью pip, wheel и conda. Если речь идёт не о Python, а о других языках программирования, то при подготовке соответствующих образов могут использоваться и другие менеджеры пакетов.

При этом для того, чтобы установка была бы возможной, нижележащий слой должен предоставить слою, в который выполняется установка пакетов, подходящий менеджер пакетов. Поэтому если вы столкнулись с проблемами при установке пакетов, убедитесь в том, что менеджер пакетов установлен до того, как вы попытаетесь им воспользоваться.

▍Инструкция WORKDIR

▍Инструкция ARG

▍Инструкция ENTRYPOINT

Пункт перехода в какое-то место

▍Инструкция EXPOSE

Инструкция EXPOSE указывает на то, какие порты планируется открыть для того, чтобы через них можно было бы связаться с работающим контейнером. Эта инструкция не открывает порты. Она, скорее, играет роль документации к образу, средством общения того, кто собирает образ, и того, кто запускает контейнер.

▍Инструкция VOLUME

Инструкция VOLUME позволяет указать место, которое контейнер будет использовать для постоянного хранения файлов и для работы с такими файлами. Об этом мы ещё поговорим.

Итоги

Вероятно, файлы Dockerfile — это ключевой компонент экосистемы Docker, работать с которым нужно научиться всем, кто хочет уверенно чувствовать себя в этой среде. Мы ещё вернёмся к разговору о них в следующий раз, когда будем обсуждать способы уменьшения размеров образов.

Уважаемые читатели! Если вы пользуетесь Docker на практике, просим рассказать о том, как вы пишете Docker-файлы.

How to build dockerfile

The URL parameter can refer to three kinds of resources: Git repositories, pre-packaged tarball contexts and plain text files.

When the URL parameter points to the location of a Git repository, the repository acts as the build context. The system recursively fetches the repository and its submodules. The commit history is not preserved. A repository is first pulled into a temporary directory on your local host. After that succeeds, the directory is sent to the Docker daemon as the context. Local copy gives you the ability to access private repositories using local user credentials, VPN’s, and so forth.

Git URLs accept context configuration in their fragment section, separated by a colon ( : ). The first part represents the reference that Git will check out, and can be either a branch, a tag, or a remote reference. The second part represents a subdirectory inside the repository that will be used as a build context.

For example, run this command to use a directory called docker in the branch container :

The following table represents all the valid suffixes with their build contexts:

If you pass an URL to a remote tarball, the URL itself is sent to the daemon:

The download operation will be performed on the host the Docker daemon is running on, which is not necessarily the same host from which the build command is being issued. The Docker daemon will fetch context.tar.gz and use it as the build context. Tarball contexts must be tar archives conforming to the standard tar UNIX format and can be compressed with any one of the ‘xz’, ‘bzip2’, ‘gzip’ or ‘identity’ (no compression) formats.

With Powershell on Windows, you can run:

If the Docker client loses connection to the daemon, the build is canceled. This happens if you interrupt the Docker client with CTRL-c or if the Docker client is killed for any reason. If the build initiated a pull which is still running at the time the build is cancelled, the pull is cancelled as well.

On a successful build, a return code of success 0 will be returned. When the build fails, a non-zero failure code will be returned.

There should be informational output of the reason for failure output to STDERR :

Build with PATH

The transfer of context from the local machine to the Docker daemon is what the docker client means when you see the «Sending build context» message.

This will clone the GitHub repository and use the cloned repository as context. The Dockerfile at the root of the repository is used as Dockerfile. You can specify an arbitrary Git repository by using the git:// or git@ scheme.

This will read a Dockerfile from STDIN without context. Due to the lack of a context, no contents of any local directory will be sent to the Docker daemon. Since there is no context, a Dockerfile ADD only works if it refers to a remote URL.

The above command will use the current directory as the build context and read a Dockerfile from stdin.

These two docker build commands do the exact same thing. They both use the contents of the debug file instead of looking for a Dockerfile and will use /home/me/myapp as the root of the build context. Note that debug is in the directory structure of the build context, regardless of how you refer to it on the command line.

Use a custom parent cgroup (—cgroup-parent)

Set ulimits in container (—ulimit)

Set build-time variables (—build-arg)

You can use ENV instructions in a Dockerfile to define variable values. These values persist in the built image. However, often persistence is not what you want. Users want to specify variables differently depending on which host they build an image on.

Using this flag will not alter the output you see when the ARG lines from the Dockerfile are echoed during the build process.

For detailed information on using ARG and ENV instructions, see the Dockerfile reference.

Optional security options (—security-opt)

Specify isolation technology for container (—isolation)

Add entries to container hosts file (—add-host)

Specifying target build stage (—target)

Custom build outputs (—output)

The example above uses the short-hand syntax, omitting the type options, and thus uses the default ( local ) exporter. The example below shows the equivalent using the long-hand CSV syntax, specifying both type and dest (destination path):

The example Dockerfile below uses a separate stage to collect the build-artifacts for exporting:

This feature requires the BuildKit backend. You can either enable BuildKit or use the buildx plugin which provides more output type options.

Specifying external cache sources (—cache-from)

Upon importing the cache, the builder will only pull the JSON metadata from the registry and determine possible cache hits based on that information. If there is a cache hit, the matched layers are pulled into the local environment.

In addition to images, the cache can also be pulled from special cache manifests generated by buildx or the BuildKit CLI ( buildctl ). These manifests (when built with the type=registry and mode=max options) allow pulling layer data for intermediate stages in multi-stage builds.

The following example builds an image with inline-cache metadata and pushes it to a registry, then uses the image as a cache source on another machine:

After pushing the image, the image is used as cache source on another machine. BuildKit automatically pulls the image from the registry if needed.

On another machine:

This feature requires the BuildKit backend. You can either enable BuildKit or use the buildx plugin. The previous builder has limited support for reusing cache from pre-pulled images.

Squash an image’s layers (—squash) (experimental)

Once the image is built, squash the new layers into a new image with a single new layer. Squashing does not destroy any existing image, rather it creates a new image with the content of the squashed layers. This effectively makes it look like all Dockerfile commands were created with a single layer. The build cache is preserved with this method.

Squashing layers can be beneficial if your Dockerfile produces multiple layers modifying the same files, for example, files that are created in one step, and removed in another step. For other use-cases, squashing images may actually have a negative impact on performance; when pulling an image consisting of multiple layers, layers can be pulled in parallel, and allows sharing layers between images (saving space).

For most use cases, multi-stage builds are a better alternative, as they give more fine-grained control over your build, and can take advantage of future optimizations in the builder. Refer to the use multi-stage builds section in the userguide for more information.

The example on this page is using experimental mode in Docker 19.03.

By default, experimental mode is disabled. To see the current configuration of the docker daemon, use the docker version command and check the Experimental line in the Engine section:

To enable experimental mode, users need to restart the docker daemon with the experimental flag enabled.

Enable Docker experimental

Then make sure the experimental flag is enabled:

If everything is right, the history looks like this: