優化 Docker 映象，加速應用部署的 6 個小竅門
基於Kubernetes的新版小米應用引擎在小米生態雲上線3個多月來，深受大家喜愛。為了讓使用者的雲端應用管理更高效、更方便，今天從6個方面分享一些溜到飛起的小竅門。
明確指定映象版本，管理更方便
為了讓版本管理起來更方便，應用部署速度更快，在建立映象的過程中， 建議工程師們 明確 指定包含版本或者其他輔助資訊的tag 。
如果不指定映象tag，預設會使用latest。每次啟動應用例項時，都需要去映象倉庫檢查映象是否更新。這種方式不利於版本管理，對應用啟動速度也有一定影響。
2種方法減小映象體積
1、使用alpine版本的基礎映象，來減小映象體積，以保證部署和擴容速度。
alpine是一個高度精簡又包含了基本工具的輕量級Linux發行版，本身的Docker映象只有4～5M大小。各開發語言和框架都有基於alpine製作的基礎映象，在開發自己應用的映象時，選擇這些映象作為基礎映象，可以大大減小映象的體積。
各種語言對應的基礎映象如下：
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Java(Spring Boot): - openjdk:8-jdk-alpine,openjdk:8-jre-alpine等
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Java(Tomcat) - tomcat:8.5-alpine等
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Nodejs - node:9-alpine, node:8-alpine等
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Python - python:3-alpine, python:2-alpine等
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PHP - 基於php:7-fpm-alpine,php:5-fpm-alpine等映象新增nginx，參考https://hub.docker.com/r/trafex/alpine-nginx-php7/
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Ruby:ruby:2-alpine等
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Go/可執行檔案 - 直接基於alpine映象，把編譯後的可執行檔案打入映象。因為alpine不同於普通的Ubuntu/Centos等發行版，需要靜態編譯和連結應用程式碼，例如Go需要關閉cgo： CGO_ENABLED=0 go build ...
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靜態頁面 - nginx:1-alpine等
2、保證Dockerfile中的清理命令在同一行，也可以減小映象體積。
Dockerfile的每條指令都會產生一個檔案層，元件的安裝和清理要放在一條命令裡面 。例如：下面的語句形式可以減小映象體積。 
利用分層機制，減小映象傳輸大小
利用分層機制，可以 減小映象傳輸大小，加快映象的推送和拉取速度 。
Docker在build映象的時候，如果某個命令相關的內容沒有變化，會使用上一次快取（cache）的檔案層，在上傳到映象倉庫時，這一層也就不需要上傳了。
利用這一點，在新增應用的時候可以分層新增，具體操作如下：
（1）將 不變或者變化很少的體積較大的依賴庫 和 經常修改的自有程式碼 分開
（2）因為cache快取在執行Dockerbuild命令的本地機器上， 建議固定使用某臺機器來進行Docker build ，以便利用cache（更多相關資訊，可以參考 https://runnable.com/blog/distributing-docker-cache-across-hosts ）
舉個例子：
在構建Spring Boot應用映象，我們可以通過以下操作來進行分層。
Step1： 在Dockerfile所在目錄，解壓縮maven生成的jar包
unzip <path-to-app-jar>.jar -d app
Step2: Dockerfile 我們把應用的內容分成4個部分COPY到映象裡面：其中前面3個基本不變，第4個是經常變化的自有程式碼。最後一行是解壓縮後，啟動spring boot應用的方式。 
其他型別的應用，比如Java WAR包，Nodejs的npm模組等，可以採取類似的方式。
避免使用程序管理程式，保證應用健康執行
在應用的某個例項崩潰或者非正常退出時，很多程序管理程式並不退出，導致平臺無法檢測到應用已經不可用，進而無法重啟應用。所以要避免使用這類程序管理程式來啟動映象。
2種方法幫助Java應用執行調優
用以下兩種方式可以讓Java應用感知到容器的記憶體限制，避免記憶體溢位。
1、 使用新版本JavaSE 8 ( ≥ 8u131) ，啟動命令加上如下引數，自適應容器記憶體限制(MaxRAMFraction這個引數需要根據實際情況調整，1並不是普適值)
2、 直接指定heap相關的引數。 這種方式缺乏靈活性，在確切知道記憶體限制大小的情況下可以使用。
2點要求保證資料和日誌持久化儲存
1、 避免使用本地儲存。 應用映象啟動後，檔案系統是臨時的，崩潰後即被銷燬。持久化資料，檔案等需要儲存到SDS，FDS等後端儲存服務中
2、 應用日誌不能寫到本地檔案 ， 需要寫到標準輸出或者標準錯誤，平臺負責收集、彙總和後續的各種處理。
希望以上幾點建議能夠幫助大家避免或解決實際使用中的問題，讓新版應用引擎為更多使用者的應用管理提供強有力的支撐。