[Docker] 容器开发环境最佳实践理论

 

保持 image 小

 

    选择合适的 base image。

 

    使用 multi-stage 构建。  https://docs.docker.com/develop/develop-images/multistage-build/

 

    如果多个 image 有共同之处，考虑创建一个 base image 来共享组件，并在其上构建 image。

 

    保持生产 image 小并支持 debug，考虑使用生产 image 作为 base image 来 debug image。

 

    构建 image 时，总是使用 版本信息，目标环境(prod,test) 来打标签，而不要依赖自动创建的 latest 标签。

    

在哪里和如何持久化应用数据

 

    不要把数据存储在容器的可写层，相比使用 volume 和绑定mounts，增加了 container 大小且I/O低效。

 

    作为代替，使用 volumes 存储数据。

 

    使用 bind mounts 更适合在开发期间。

 

    生产中使用 secrets 来存储敏感数据，对非敏感数据使用 configs。

    

在可能的情况下使用 swarm 服务

 

    可能的情况下，使用 swarm 服务设计你的应用并具有规模化的能力。

 

    即使只需要运行一个独立的应用实例，swarm services 提供了一些高级特性，servies 配置是说明性的，docker总是让实际状态与预期的保持同步。

 

    网络和volumns 可以在 swarm services 中连接和断开，docker 使用非破坏的方式重新部署独立的服务。独立的容器需要根据配置改变手动停止删除创建。

 

    若干特性，如存储 secrets 和 configs 的能力，让 image 尽可能通用，image 和 container 不存储敏感信息。

 

    让 docker stack deploy 代替 docker pull，当新节点添加到 swarm，imags会自动被pull。

 

对测试和部署使用 CI/CD

 

    当版本控制检测到变更或pull request，使用 Docker Cloud 或其他 CI/CD 管道自动 build 和 tag image 并测试。Docker Cloud 可以部署app直接到生产环境。

 

开发环境和生产环境的不同之处

 

　

 

Guides： https://docs.docker.com/develop/dev-best-practices/

Link： https://www.cnblogs.com/farwish/p/9221579.html