一、容器化核心价值与应用场景

Docker 通过隔离环境解决 “开发环境能跑，生产环境崩了” 的经典问题，尤其适合微服务架构、持续集成 / 持续部署（CI/CD）流程。其核心优势在于：环境一致性、资源利用率提升、部署效率优化（秒级启停）。

二、从零构建优化的 Docker 镜像

1.  基础镜像选择：优先使用 Alpine 版本（体积仅 5MB 左右），避免官方完整版；Python 项目推荐python:3.9-slim-alpine，Java 项目选择openjdk:17-jre-slim。

2.  Dockerfile 最佳实践：

示例 Dockerfile（Python 项目）：

  # 构建阶段

  FROM python:3.9-slim-alpine AS builder

  WORKDIR /app

  COPY requirements.txt .

  RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt -t ./libs

  # 运行阶段

  FROM python:3.9-alpine

  WORKDIR /app

  COPY --from=builder /app/libs ./libs

  COPY app.py .

  USER 1001  # 非root用户

  ENV PYTHONPATH=/app/libs

  CMD ["python", "app.py"]

1.   采用多阶段构建（分离构建和运行环境，减少镜像体积）

2.  合理使用.dockerignore排除冗余文件（如.git、node_modules）

3.  合并 RUN 指令减少分层（用&&连接命令）

4.  非 root 用户运行容器（提升安全性）

三、容器编排与运维技巧

1.  单机部署：使用docker-compose管理多容器应用（如 Web 服务 + 数据库 + 缓存），通过docker-compose.yml定义服务依赖和资源限制。

2. 集群部署：入门级选择Docker Swarm（原生集成），大规模场景推荐Kubernetes。核心关注：服务发现、负载均衡、滚动更新、日志收集（ELK 栈）。

3. 镜像仓库管理：私有镜像使用 Harbor，公开镜像发布到 Docker Hub，注意镜像版本语义化（如v1.0.0而非latest）。