Alpine coleta Docker constrói sob Python 50 vezes mais devagar e imagens 2 vezes mais pesadas



O Alpine Linux é frequentemente recomendado como a imagem base do Docker. Você foi informado de que o uso do Alpine tornará suas construções menores e o processo de construção mais rápido.

Mas se você usa aplicativos Alpine Linux para Python, então:

  • Torna suas construções muito mais lentas
  • Aumenta sua aparência
  • Desperdiçando seu tempo
  • E, no final, pode causar erros de tempo de execução

Vamos dar uma olhada no motivo pelo qual a Alpine o recomenda, mas por que você não deve usá-lo em um local com Python.

Por que as pessoas recomendam o Alpine?


Vamos supor que precisamos do gcc como parte da nossa imagem e queremos comparar o Alpine Linux x Ubuntu 18.04 em termos de velocidade de construção e tamanho final da imagem.

Para começar, baixe duas imagens e compare seu tamanho:

$ 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 você pode ver, a imagem base do Alpine é muito menor. Vamos agora tentar instalar o gcc e começar com o 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/*

Escrevendo o Dockerfile perfeito fora deste artigo

Vamos medir a velocidade de construção:

$ 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 o mesmo para Alpine (Dockerfile):

FROM alpine
RUN apk add --update gcc

Montamos, analisamos a hora e o tamanho da montagem:

$ 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 prometido, as imagens baseadas na Alpine são montadas mais rapidamente e menos sozinhas: 15 segundos em vez de 30 e tamanho da imagem 105MB versus 150MB. Isso é muito bom!

Mas se mudarmos para a construção de um aplicativo Python, tudo não será tão otimista.

Imagem Python


Aplicativos Python geralmente usam pandas e matplotlib. Portanto, uma das opções é obter uma imagem oficial baseada no Debian usando este Dockerfile:

FROM python:3.8-slim
RUN pip install --no-cache-dir matplotlib pandas

Nós coletamos:

$ 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

Temos uma imagem de 363MB de tamanho.
Melhoraremos com o Alpine? Vamos tentar:

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

O que está acontecendo?

Alpine não suporta rodas


Se você observar a compilação, que é baseada no Debian, verá que ele baixa o matplotlib-3.1.2-cp38-cp38-manylinux1_x86_64. whl .

Este é o binário para roda. O Alpine baixa as fontes do `matplotlib-3.1.2.tar. gz `, pois não suporta rodas padrão .

Por quê? A maioria das distribuições Linux usa a versão GNU (glibc) da biblioteca padrão C, que de fato é exigida por todos os programas C, incluindo o Python. Mas Alpine usa `musl`, e como esses binários são para` glibc`, eles simplesmente não são uma opção.

Portanto, se você usa o Alpine, precisa compilar todo o código escrito em C em cada pacote Python.

Ah, sim, uma lista de todas essas dependências que precisam ser compiladas precisará ser pesquisada por nós mesmos.
Nesse caso, obtemos o seguinte:

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

E o tempo de construção leva ...

... 25 minutos e 57 segundos! E o tamanho da imagem é 851MB.

As imagens baseadas nos Alpes demoram muito mais, elas mesmas são maiores e você ainda precisa procurar todas as dependências. Obviamente, você pode reduzir o tamanho da compilação usando compilações de vários estágios, mas isso significa que mais trabalho precisa ser feito.

Isso não é tudo!

Alpine pode causar erros inesperados de tempo de execução


  • Em teoria, musl é compatível com glibc, mas, na prática, as diferenças podem causar muitos problemas. E se são, certamente desagradáveis. Aqui estão alguns problemas que podem surgir:
  • O Alpine tem uma pilha de fluxo menor por padrão, o que pode levar a erros no Python
  • Alguns usuários descobriram que os aplicativos Python são mais lentos devido à maneira como o musl aloca memória (diferente da glibc).
  • Um usuário encontrou um erro ao formatar a data

Certamente esses erros já foram corrigidos, mas quem sabe quantos mais.

Não use imagens Alpine para Python


Se você não deseja se preocupar com construções grandes e longas, pesquisas de dependência e possíveis erros - não use o Alpine Linux como imagem de base. Escolhendo uma boa imagem de base .

Source: https://habr.com/ru/post/undefined/


All Articles