Alpine Linux a menudo se recomienda como imagen base para Docker. Le dicen que usar Alpine hará que sus compilaciones sean más pequeñas y que el proceso de compilación sea más rápido.Pero si usa Alpine Linux para aplicaciones Python, entonces:- Hace que tus construcciones sean mucho más lentas
- Hace que tu apariencia sea más grande
- Perdiendo tu tiempo
- Y al final, puede causar errores de tiempo de ejecución
Echemos un vistazo a por qué Alpine lo recomienda, pero por qué no debe usarlo en un lugar con Python.¿Por qué la gente recomienda Alpine?
Supongamos que necesitamos gcc como parte de nuestra imagen y queremos comparar Alpine Linux vs Ubuntu 18.04 en términos de velocidad de construcción y tamaño de imagen final.Para comenzar, descargue dos imágenes y compare su tamaño:$ docker pull --quiet ubuntu:18.04
docker.io/library/ubuntu:18.04
$ docker pull --quiet alpine
docker.io/library/alpine:latest
$ docker image ls ubuntu:18.04
REPOSITORY TAG IMAGE ID SIZE
ubuntu 18.04 ccc6e87d482b 64.2MB
$ docker image ls alpine
REPOSITORY TAG IMAGE ID SIZE
alpine latest e7d92cdc71fe 5.59MB
Como puede ver, la imagen base de Alpine es mucho más pequeña. Ahora intentemos instalar gcc y comencemos con Ubuntu:FROM ubuntu:18.04
RUN apt-get update && \
apt-get install --no-install-recommends -y gcc && \
apt-get clean && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
Escribir el Dockerfile perfecto está más allá del alcance de este artículo.
Midamos la velocidad de construcción:$ time docker build -t ubuntu-gcc -f Dockerfile.ubuntu --quiet .
sha256:b6a3ee33acb83148cd273b0098f4c7eed01a82f47eeb8f5bec775c26d4fe4aae
real 0m29.251s
user 0m0.032s
sys 0m0.026s
$ docker image ls ubuntu-gcc
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
ubuntu-gcc latest b6a3ee33acb8 9 seconds ago 150MB
Repita lo mismo para Alpine (Dockerfile):FROM alpine
RUN apk add --update gcc
Ensamblamos, miramos el tiempo y el tamaño del ensamblaje:$ time docker build -t alpine-gcc -f Dockerfile.alpine --quiet .
sha256:efd626923c1478ccde67db28911ef90799710e5b8125cf4ebb2b2ca200ae1ac3
real 0m15.461s
user 0m0.026s
sys 0m0.024s
$ docker image ls alpine-gcc
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
alpine-gcc latest efd626923c14 7 seconds ago 105MB
Como se prometió, las imágenes basadas en Alpine se ensamblan más rápido y menos por sí mismas: 15 segundos en lugar de 30 y un tamaño de imagen de 105 MB frente a 150 MB. ¡Esto es bastante bueno!Pero si cambiamos a construir una aplicación Python, entonces no todo es tan color de rosa.Imagen de Python
Las aplicaciones de Python a menudo usan pandas y matplotlib. Por lo tanto, una de las opciones es tomar una imagen oficial basada en Debian usando este Dockerfile:FROM python:3.8-slim
RUN pip install --no-cache-dir matplotlib pandas
Lo recogemos:$ docker build -f Dockerfile.slim -t python-matpan.
Sending build context to Docker daemon 3.072kB
Step 1/2 : FROM python:3.8-slim
---> 036ea1506a85
Step 2/2 : RUN pip install --no-cache-dir matplotlib pandas
---> Running in 13739b2a0917
Collecting matplotlib
Downloading matplotlib-3.1.2-cp38-cp38-manylinux1_x86_64.whl (13.1 MB)
Collecting pandas
Downloading pandas-0.25.3-cp38-cp38-manylinux1_x86_64.whl (10.4 MB)
...
Successfully built b98b5dc06690
Successfully tagged python-matpan:latest
real 0m30.297s
user 0m0.043s
sys 0m0.020s
Obtenemos una imagen de 363 MB de tamaño.¿Mejoraremos con Alpine? Intentemos:FROM python:3.8-alpine
RUN pip install --no-cache-dir matplotlib pandas
$ docker build -t python-matpan-alpine -f Dockerfile.alpine .
Sending build context to Docker daemon 3.072kB
Step 1/2 : FROM python:3.8-alpine
---> a0ee0c90a0db
Step 2/2 : RUN pip install --no-cache-dir matplotlib pandas
---> Running in 6740adad3729
Collecting matplotlib
Downloading matplotlib-3.1.2.tar.gz (40.9 MB)
ERROR: Command errored out with exit status 1:
command: /usr/local/bin/python -c 'import sys, setuptools, tokenize; sys.argv[0] = '"'"'/
tmp/pip-install-a3olrixa/matplotlib/setup.py'"'"'; __file__='"'"'/tmp/pip-install-a3olrixa/matplotlib/setup.py'"'"';f=getattr(tokenize, '"'"'open'"'"', open)(__file__);code=f.read().replace('"'"'\r\n'"'"', '"'"'\n'"'"');f.close();exec(compile(code, __file__, '"'"'exec'"'"'))' egg_info --egg-base /tmp/pip-install-a3olrixa/matplotlib/pip-egg-info
...
ERROR: Command errored out with exit status 1: python setup.py egg_info Check the logs for full command output.
The command '/bin/sh -c pip install matplotlib pandas' returned a non-zero code: 1
¿Qué esta pasando?Alpine no soporta ruedas
Si observa la compilación, que se basa en Debian, verá que descarga matplotlib-3.1.2-cp38-cp38-manylinux1_x86_64. whl .Este es el binario para la rueda. Alpine descarga las fuentes de `matplotlib-3.1.2.tar. gz `, ya que no admite ruedas estándar .¿Por qué? La mayoría de las distribuciones de Linux usan la versión GNU (glibc) de la biblioteca estándar de C, que de hecho es requerida por cada programa de C, incluido Python. Pero Alpine usa `musl`, y dado que esos binarios son para` glibc`, simplemente no son una opción.Por lo tanto, si usa Alpine, debe compilar todo el código escrito en C en cada paquete de Python.Ah, sí, una lista de todas esas dependencias que deben compilarse deberá buscarse nosotros mismos.En este caso, obtenemos esto:FROM python:3.8-alpine
RUN apk --update add gcc build-base freetype-dev libpng-dev openblas-dev
RUN pip install --no-cache-dir matplotlib pandas
Y el tiempo de construcción lleva ...... ¡25 minutos y 57 segundos! Y el tamaño de la imagen es 851MB.Las imágenes basadas en alpinos tardan mucho más, son más grandes y aún debe buscar todas las dependencias. Por supuesto, puede reducir el tamaño de la compilación utilizando compilaciones de varias etapas, pero eso significa que se necesita más trabajo.¡Eso no es todo!Alpine puede causar errores inesperados de tiempo de ejecución
- En teoría, musl es compatible con glibc, pero en la práctica, las diferencias pueden causar muchos problemas. Y si lo son, entonces ciertamente desagradable. Aquí hay algunos problemas que pueden surgir:
- Alpine tiene una pila de flujo más pequeña por defecto, lo que puede provocar errores en Python
- Algunos usuarios han descubierto que las aplicaciones de Python son más lentas debido a cómo musl asigna memoria (diferente de glibc).
- Un usuario encontró un error al formatear la fecha
Seguramente estos errores ya se han solucionado, pero quién sabe cuántos más.No use imágenes alpinas para Python
Si no desea molestarse con compilaciones grandes y largas, búsquedas de dependencia y posibles errores, no use Alpine Linux como imagen base. Elegir una buena imagen base .