Размер Docker-образа - это не косметика.
Он напрямую влияет на:
- скорость CI/CD
- время деплоя
- cold start контейнеров
- расходы на storage и трафик
В примере ниже образ удалось сократить с 588 MB до 47.7 MB - почти на 92%.
Вот какие приёмы реально дают эффект.
1) Выбор базового образа - самое важное решение
Полный python:3.9 тянет за собой:
- лишние системные утилиты
- документацию
- dev-пакеты
Переход на python:3.9-alpine:
- в разы меньше размер
- быстрее скачивание
- меньше attack surface
Это первый и самый крупный выигрыш.
2) Оптимизация слоёв Docker
Каждый RUN, COPY, ADD - это новый слой.
Много мелких инструкций = раздув образа.
Правило:
- объединяй связанные команды
- удаляй временные файлы в том же RUN
Меньше слоёв - меньше вес - быстрее сборка.
3) .dockerignore - бесплатная оптимизация, которую часто забывают
Без .dockerignore в build context улетает всё:
- .venv
- .cache
- .git
- временные файлы
Это:
- увеличивает размер контекста
- замедляет сборку
- иногда ломает кеширование
.dockerignore должен быть всегда. Без исключений.
4) Multi-stage build - must-have для продакшена
Одна из самых мощных техник.
Идея простая:
- stage 1 - сборка, компиляция, зависимости
- stage 2 - только то, что нужно для запуска
В финальном образе:
- нет build-инструментов
- нет лишних библиотек
- только runtime
Результат:
- меньше размер
- меньше уязвимостей
- быстрее старт
Итоговый эффект:
- 588 MB -> 47.7 MB
- −91.89% размера
- быстрее CI
- быстрее деплой
- дешевле инфраструктура
Главный вывод:
маленькие оптимизации накапливаются.
Каждый сэкономленный мегабайт:
- ускоряет каждый pull
- ускоряет каждый deploy
- масштабируется вместе с вашей системой
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍16❤8🔥4😁3