Dockerfile

Dockerfile

1.什么是Dockerfile

Dockerfile 是一个文本文件,里面包含了打包Docker镜像所需要用到的命令。Docker 可以通过读取 Dockerfile 里面的命令来自动化地构建Docker镜像。通过执行 docker build 就可以启动这样的一个自动化流程。

docker build -t runoob/ubuntu:v1 . 

2.容器镜像层的理解

Docker镜像由只读层组成,每个层都代表一个Dockerfile指令,这些层是堆叠的,每一层都是前一层变化的增量。运行镜像并生成容器时,可以在基础镜像的顶部添加新的可写层(“容器层”)。对正在运行的容器所做的所有更改(例如写入新文件,修改现有文件和删除文件)都将写入此可写容器层
在这里插入图片描述

3.构建上下文

当你触发docker build 命令时,当前目录就被称为构建上下文(build context)。默认情况下 Dockerfile文件就在这个目录下, 但是可以通过 -f 参数来指定Dockerfile的位置。不管Dockerfile在哪里,当前目录中的所有文件和目录都会作为构建上下文发送到 docker daemon 进程。

4.如何编写Dockerfile

  1. 1 目标

    更快的构建速度
    更小的Docker镜像大小
    更少的Docker镜像层  #只有 ONLY, COPY,ADD这三个命令增加层数,其他的命令只会创建一些临时的镜像,并不会增加构建的镜像的层数
    充分利用镜像缓存     # 构建映像时,Docker会逐步按指定的顺序执行Dockerfile中的每个指令。在检查每条指令时,Docker会在其缓存中查找可以重用的现有镜像,而不是重复创建新的镜像
    增加Dockerfile可读性
    让Docker容器使用起来更简单
    
  2. 2 总结

    编写.dockerignore文件
    容器只运行单个应用
    将多个RUN指令合并为一个
    基础镜像的标签不要用latest
    每个RUN指令后删除多余文件
    选择合适的基础镜像(alpine版本最好)
    设置WORKDIR和CMD  #WORKDIR指令可以设置默认目录,也就是运行RUN / CMD / ENTRYPOINT指			       令的地方。
    使用ENTRYPOINT (可选)
    在entrypoint脚本中使用exec
    COPY与ADD优先使用前者
    合理调整COPY与RUN的顺序  # 把变化最少的部分放在Dockerfile的前面,这样可以充分利用镜像缓                       存。build时不会反复加载
    设置默认的环境变量,映射端口和数据卷
    使用LABEL设置镜像元数据
    添加HEALTHCHECK
    

示例:

dockerfile
FROM node:7-alpine
ENV PROJECT_DIR=/app
WORKDIR $PROJECT_DIR
COPY package.json $PROJECT_DIR  
RUN npm install  
COPY . $PROJECT_DIR
ENV MEDIA_DIR=/media \  
NODE_ENV=production \
APP_PORT=3000
VOLUME $MEDIA_DIR  
EXPOSE $APP_PORT
ENTRYPOINT ["./entrypoint.sh"]  
CMD ["start"]  
dockerfile
FROM node:7-alpine
WORKDIR /app
COPY package.json /app  
RUN npm install  
COPY . /app
ENTRYPOINT ["./entrypoint.sh"]  
CMD ["start"]  
# 1.指定基本镜像为Linux(alipine Docker镜像是只有5M的轻量级Linux系统)
FROM alpine:3.5

# 在alipine下安装python和pip,这个app是用Python写的,所以需要安装Python环境,通常是复制文件和安装依赖
RUN apk add --update py2-pip

# 安装app所需的Python所必须的
COPY requirements.txt /usr/src/app/
RUN pip install --no-cache-dir -r /usr/src/app/requirements.txt

# 复制应用必须的文件到镜像中
COPY app.py /usr/src/app/
COPY templates/index.html /usr/src/app/templates/

# 设置需要暴露的端口号
EXPOSE 5000

# 设置应用通过cmd启动Python应用程序
CMD ["python", "/usr/src/app/app.py"]
内容概要:本文档介绍了一个多目标规划模型,该模型旨在优化与水资源分配相关的多个目标。它包含四个目标函数:最小化F1(x),最大化F2(x),最小化F3(x)和最小化F4(x),分别对应于不同的资源或环境指标。每个目标函数都有具体的数值目标,如F1的目标值为1695亿立方米水,而F2则追求达到195.54亿立方米等。此外,模型还设定了若干约束条件,包括各区域内的水量限制以及确保某些变量不低于特定百分比的下限。特别地,为了保证模型的有效性和合理性,提出需要解决目标函数间数据尺度不一致的问题,并建议采用遗传算法或其他先进算法进行求解,以获得符合预期的决策变量Xi(i=1,2,...,14)的结果。 适合人群:对数学建模、运筹学、水资源管理等领域感兴趣的科研人员、高校师生及从业者。 使用场景及目标:①适用于研究涉及多目标优化问题的实际案例,尤其是水资源分配领域;②帮助读者理解如何构建和求解复杂的多目标规划问题,掌握处理不同尺度数据的方法;③为从事相关工作的专业人士提供理论参考和技术支持。 阅读建议:由于文档涉及到复杂的数学公式和专业术语,在阅读时应先熟悉基本概念,重点关注目标函数的具体定义及其背后的物理意义,同时注意理解各个约束条件的设计意图。对于提到的数据尺度不一致问题,建议深入探讨可能的解决方案,
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