为Python应用选择最好的Docker镜像

前言

在使用 Python 的早些年，为了解决 Python 包的隔离与管理 virtualenvwrapper 就成为我的工具箱中重要的一员。后来，随着 Python 3 的普及，virtualenvwrapper 逐渐被 venv 所替换。毕竟 venv 是 Python 3 的标配，优点是显而易见的。而这几年，应用场景的的复杂性越来与高，无论是开发还是部署都需要设置复杂的环境。例如使用 redis 实现消息队列，用 Psycopg 完成对于 PostgreSQL 数据库的存取等等。随之而来 Docker 就变成了程序员必不可少的常备工具。为了掌握如何将我的 Python 应用与 Docker 结合起来，就要学习他人的经验分享。于是一次又一次地看到了下面这样的 Dockerfile 例子：

 

相比起来，我不熟悉 Alpine 这个 Linux 发行版本。我很困惑这个版本难道比其它哪些老字号的 Linux 发行版更适合 Docker 的环境吗？至于我的 Python 应用，究竟选择哪一个 Docker 基础镜像更好呢？

对于 Docker 基础镜像的要求

为我的 Python 应用构建一个 Docker 镜像并不是要从零开始，而是从现有的 Linux 基础镜像开始构建。这些基础镜像除了提到过的 Alpine 以外 还有我更熟悉的 Ubuntu、Centos 、Debian 等等。在决定选择哪一个之前，我们需要回答的一个问题就是：

• 我们究竟对于这个 Docker 基础镜像有哪些要求？

• 这些要求既要满足通常意义上我们对操作系统的要求，也要满足对于 Python 应用的特殊的需求。

归纳起来，我们的需求应当包括这几点：

• 稳定性：要求今天的构建与以后的构建有相同的基本库、目录结构和基础结构。否则我们的 Python 应用程序将将有可能存在不确定的隐患。

• 安全更新：需要基础镜像得到良好维护，以便及时获取基本操作系统的安全更新

• 最新的依赖关系：除非我们的应用仅仅是一个简单的 Python 程序，否则就不得不依赖操作系统所提供 的库和应用程序（例如：GCC 编译器、OpenSSL 库等）。我们需要这些应用和库要足够新，否则就会有各种安全性的问题或者功能性的不足。

• 丰富的库资源：对于某些应用，可能需要安装一些不太流行的库（例如 lxml 等）。这就需要我们选择的基本镜像提供丰富的库资源。

• 最新的 Python 版本：虽然可以通过自行安装 Python 来解决，但是拥有最新的 Python 的版本无疑可以节省我们的时间、精力。

• 小型的 Docker 镜像：在所有条件都相同的情况下，拥有尺寸较小的 Docker 镜像无疑更胜一筹。无论是镜像的构建还是占用存储空间的开销，更小的尺寸一定更有优势。

考虑到应用部署在产环境的需要，我们所选择的 Docker 镜像还应当具备长期支持(Long-term support, LTS) 的承诺。

长期支持 （英语：Long-term support，缩写：LTS）是一种软件的产品生命周期政策，特别是开源软件，它增加了软件开发过程及软件版本周期的可靠度。长期支持延长了软件维护的周期；它也改变了软件更新（补丁）的类型及频率以降低风险、费用及软件部署的中断时间，同时提升了软件的可靠性。但这并不必然包含技术支持。
– 维基百科

 

Linux 镜像版本的选择

围绕着上述的需求，我们很容易就会找到一批候选的版本。乍看起来，这些基础镜像应该能够满足我们的需要。接下来我们需要仔细甄别其具体的差异，以找出最适合我们的版本，尤其是适合我