Dockerfile是一个文本文件，包含用户可以在命令行上调用的所有命令，用于构建Docker镜像。它定义了镜像的内容以及在容器启动时要执行的操作。 Dockerfile基本指令以下是一些常用的Dockerfile指令：

FROM: 指定基础镜像。所有Dockerfile都必须以FROM指令开始。
- 示例：FROM ubuntu:22.04 (使用Ubuntu 22.04作为基础镜像)
- 示例：FROM python:3.11-slim-bookworm (使用Python 3.11的轻量级版本，适用于Python应用)
WORKDIR: 设置工作目录。后续的RUN, CMD, ENTRYPOINT, COPY, ADD指令都会在这个目录执行。
- 示例：WORKDIR /app
COPY: 将本地文件或目录拷贝到镜像中。
- 示例：COPY . /app (将当前目录下的所有文件拷贝到镜像的/app目录)
- 示例：COPY requirements.txt /app/ (拷贝指定文件)
ADD: 类似于COPY，但它支持从URL下载文件，并且可以自动解压压缩包（如tar, gzip, bzip2）。通常推荐使用COPY，因为它更透明。
- 示例：ADD http://example.com/software.tar.gz /app/
RUN: 在镜像构建过程中执行命令。通常用于安装软件包、创建目录等。
- 示例：RUN apt-get update && apt-get install -y nginx
- 示例：RUN pip install -r requirements.txt
EXPOSE: 声明容器运行时监听的端口。这仅仅是文档性质的，实际端口映射需要在docker run命令中使用-p或在Docker Compose文件中指定。
- 示例：EXPOSE 80 (声明容器将监听80端口)
- 示例：EXPOSE 80/tcp 443/udp (可以指定协议)
ENV: 设置环境变量。这些环境变量在镜像构建时和容器运行时都可用。
- 示例：ENV PYTHONUNBUFFERED 1 (Python应用常用，禁用缓冲)
- 示例：ENV DATABASE_URL postgres://user:password@host:port/dbname
ARG: 定义在构建时可以传递给Dockerfile的变量。它们在构建完成后就不再可用。
- 示例：ARG VERSION=1.0
- 示例：RUN echo “Building version $VERSION”
CMD: 提供容器启动时默认执行的命令。如果docker run命令指定了其他命令，则CMD会被覆盖。一个Dockerfile中只能有一个CMD指令，如果有多个，只有最后一个生效。
- 示例：CMD [“python”, “app.py”] (推荐使用exec形式，参数是JSON数组)
- 示例：CMD python app.py (shell形式，命令会在shell中执行)
ENTRYPOINT: 提供容器启动时始终执行的命令。ENTRYPOINT定义的命令不会被docker run指定的命令覆盖，而是作为docker run命令的参数。通常用于定义容器的主要用途。
- 示例：ENTRYPOINT [“nginx”, “-g”, “daemon off;”]
- 示例：ENTRYPOINT [“/usr/bin/supervisord”, “-c”, “/etc/supervisord.conf”]
- CMD与ENTRYPOINT的组合使用: 当ENTRYPOINT使用exec形式时，CMD可以为其提供默认参数。
  - ENTRYPOINT [“ls”]
  - CMD [“-l”]
  - 容器启动时实际执行的命令是：ls -l

Dockerfile编写最佳实践

精简镜像: 使用更小的基础镜像（如Alpine版本或slim版本）。
多阶段构建 (Multi-stage builds): 将构建环境和运行环境分离，以减少最终镜像的大小。例如，在构建阶段编译代码，然后只将编译好的可执行文件拷贝到最终的运行时镜像中。
缓存利用: 将不常变化的指令放在前面，以便Docker能够有效利用构建缓存。例如，先拷贝requirements.txt并安装依赖，再拷贝应用代码。
链式操作: 将多个RUN命令合并为一个，减少镜像层数。使用&&连接命令，并在每行末尾使用\以便于阅读。
非root用户: 尽量使用非root用户运行容器，增加安全性。
环境变量: 使用ENV指令定义配置参数，而不是硬编码。示例：一个简单的Python Flask应用Dockerfile 假设你有一个简单的Flask应用，文件结构如下：

my_flask_app/
├── app.py
├── requirements.txt
└── Dockerfile

app.py：

from flask import Flask
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/')
def hello_world():
    return 'Hello from Dockerized Flask App!'
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)
 
requirements.txt：
Flask==2.3.3

Dockerfile:

# 阶段1：构建阶段 - 使用一个包含Python的完整镜像来安装依赖
FROM python:3.11-slim-bookworm AS builder
 
# 设置工作目录（容器内）
WORKDIR /app
 
# 拷贝依赖文件，并安装依赖。将这一步放在拷贝应用代码之前，可以更好地利用Docker缓存。
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
 
# 阶段2：运行时阶段 - 使用一个更轻量级的镜像来运行应用
FROM python:3.11-slim-bookworm
 
# 设置工作目录
WORKDIR /app
 
# 从构建阶段拷贝安装好的依赖包
COPY --from=builder /usr/local/lib/python3.11/site-packages /usr/local/lib/python3.11/site-packages
 
# 拷贝应用程序代码
COPY . .
 
# 暴露端口
EXPOSE 5000
 
# 设置环境变量，禁用Python的输出缓冲，这在容器日志中很有用
ENV PYTHONUNBUFFERED 1
 
# 容器启动时执行的命令
CMD ["python", "app.py"]

构建和运行示例

构建镜像: 在my_flask_app目录下打开终端，执行： docker build -t my-flask-app:latest . -t用于给镜像命名和打标签，.表示Dockerfile在当前目录。
运行容器: docker run -d -p 5000:5000 —name flask_container my-flask-app:lates
- -d：后台运行
- -p 5000:5000：将宿主机的5000端口映射到容器的5000端口
- —name flask_container：给容器命名
访问应用: 打开浏览器，访问http://localhost:5000，你应该能看到“Hello from Dockerized Flask App!”。

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