多架构容器镜像构建实战

news2024/11/15 3:33:00

最近在一个国产化项目中遇到了这样一个场景,在同一个 Kubernetes 集群中的节点是混合架构的,也就是说,其中某些节点的 CPU 架构是 x86 的,而另一些节点是 ARM 的。为了让我们的镜像在这样的环境下运行,一种最简单的做法是根据节点类型为其打上相应的标签,然后针对不同的架构构建不同的镜像,比如 demo:v1-amd64 和 demo:v1-arm64,然后还需要写两套 YAML:一套使用 demo:v1-amd64 镜像,并通过 nodeSelector 选择 x86 的节点,另一套使用 demo:v1-arm64 镜像,并通过 nodeSelector 选择 ARM 的节点。很显然,这种做法不仅非常繁琐,而且管理起来也相当麻烦,如果集群中还有其他架构的节点,那么维护成本将成倍增加。

概述

你可能知道,每个 Docker 镜像都是通过一个 manifest 来描述的,manifest 中包含了这个镜像的基本信息,包括它的 mediaType、大小、摘要以及每一层的分层信息等。可以使用 docker manifest inspect 查看某个镜像的 manifest 信息:

$ docker manifest inspect aneasystone/hello-actuator:v1
{
        "schemaVersion": 2,
        "mediaType": "application/vnd.docker.distribution.manifest.v2+json",
        "config": {
                "mediaType": "application/vnd.docker.container.image.v1+json",
                "size": 3061,
                "digest": "sha256:d6d5f18d524ce43346098c5d5775de4572773146ce9c0c65485d60b8755c0014"
        },
        "layers": [
                {
                        "mediaType": "application/vnd.docker.image.rootfs.diff.tar.gzip",
                        "size": 2811478,
                        "digest": "sha256:5843afab387455b37944e709ee8c78d7520df80f8d01cf7f861aae63beeddb6b"
                },
                {
                        "mediaType": "application/vnd.docker.image.rootfs.diff.tar.gzip",
                        "size": 928436,
                        "digest": "sha256:53c9466125e464fed5626bde7b7a0f91aab09905f0a07e9ad4e930ae72e0fc63"
                },
                {
                        "mediaType": "application/vnd.docker.image.rootfs.diff.tar.gzip",
                        "size": 186798299,
                        "digest": "sha256:d8d715783b80cab158f5bf9726bcada5265c1624b64ca2bb46f42f94998d4662"
                },
                {
                        "mediaType": "application/vnd.docker.image.rootfs.diff.tar.gzip",
                        "size": 19609795,
                        "digest": "sha256:112ce4ba7a4e8c2b5bcf3f898ae40a61b416101eba468397bb426186ee435281"
                }
        ]
}

可以加上 --verbose 查看更详细的信息,包括该 manifest 引用的镜像标签和架构信息:

$ docker manifest inspect --verbose aneasystone/hello-actuator:v1
{
        "Ref": "docker.io/aneasystone/hello-actuator:v1",
        "Descriptor": {
                "mediaType": "application/vnd.docker.distribution.manifest.v2+json",
                "digest": "sha256:f16a1fcd331a6d196574a0c0721688360bf53906ce0569bda529ba09335316a2",
                "size": 1163,
                "platform": {
                        "architecture": "amd64",
                        "os": "linux"
                }
        },
        "SchemaV2Manifest": {
                ...
        }
}

我们一般不会直接使用 manifest,而是通过标签来关联它,方便人们使用。从上面的输出结果可以看出,该 manifest 通过 docker.io/aneasystone/hello-actuator:v1 这个镜像标签来关联,支持的平台是 linux/amd64,该镜像有四个分层,另外注意这里的 mediaType 字段,它的值是 application/vnd.docker.distribution.manifest.v2+json,表示这是 Docker 镜像格式(如果是 application/vnd.oci.image.manifest.v1+json 表示 OCI 镜像)。

可以看出这个镜像标签只关联了一个 manifest ,而一个 manifest 只对应一种架构;如果同一个镜像标签能关联多个 manifest ,不同的 manifest 对应不同的架构,那么当我们通过这个镜像标签启动容器时,容器引擎就可以自动根据当前系统的架构找到对应的 manifest 并下载对应的镜像。实际上这就是 多架构镜像( multi-arch images ) 的基本原理,我们把这里的多个 manifest 合称为 manifest list( 在 OCI 规范中被称为 image index ),镜像标签不仅可以关联 manifest,也可以关联 manifest list。

可以使用 docker manifest inspect 查看某个多架构镜像的 manifest list 信息:

$ docker manifest inspect alpine:3.17
{
   "schemaVersion": 2,
   "mediaType": "application/vnd.docker.distribution.manifest.list.v2+json",
   "manifests": [
      {
         "mediaType": "application/vnd.docker.distribution.manifest.v2+json",
         "size": 528,
         "digest": "sha256:c0d488a800e4127c334ad20d61d7bc21b4097540327217dfab52262adc02380c",
         "platform": {
            "architecture": "amd64",
            "os": "linux"
         }
      },
      {
         "mediaType": "application/vnd.docker.distribution.manifest.v2+json",
         "size": 528,
         "digest": "sha256:ecc4c9eff5b0c4de6be6b4b90b5ab2c2c1558374852c2f5854d66f76514231bf",
         "platform": {
            "architecture": "arm",
            "os": "linux",
            "variant": "v6"
         }
      },
      {
         "mediaType": "application/vnd.docker.distribution.manifest.v2+json",
         "size": 528,
         "digest": "sha256:4c679bd1e6b6516faf8466986fc2a9f52496e61cada7c29ec746621a954a80ac",
         "platform": {
            "architecture": "arm",
            "os": "linux",
            "variant": "v7"
         }
      },
      {
         "mediaType": "application/vnd.docker.distribution.manifest.v2+json",
         "size": 528,
         "digest": "sha256:af06af3514c44a964d3b905b498cf6493db8f1cde7c10e078213a89c87308ba0",
         "platform": {
            "architecture": "arm64", 
            "os": "linux",
         }
      },
      {
         "mediaType": "application/vnd.docker.distribution.manifest.v2+json",
         "size": 528,
         "digest": "sha256:af6a986619d570c975f9a85b463f4aa866da44c70427e1ead1fd1efdf6150d38",
         "platform": {
            "architecture": "386", 
            "os": "linux"
         }
      },
      {
         "mediaType": "application/vnd.docker.distribution.manifest.v2+json",
         "size": 528,
         "digest": "sha256:a7a53c2331d0c5fedeaaba8d716eb2b06f7a9c8d780407d487fd0fbc1244f7e6",
         "platform": {
            "architecture": "ppc64le",
            "os": "linux"
         }
      },
      {
         "mediaType": "application/vnd.docker.distribution.manifest.v2+json",
         "size": 528,
         "digest": "sha256:07afab708df2326e8503aff2f860584f2bfe7a95aee839c8806897e808508e12",
         "platform": {
            "architecture": "s390x",
            "os": "linux"
         }
      }
   ]
}

这里的 alpine:3.17 就是一个多架构镜像,从输出结果可以看到 mediaType 是 application/vnd.docker.distribution.manifest.list.v2+json,说明这个镜像标签关联的是一个 manifest list,它包含了多个 manifest,支持 amd64、arm/v6、arm/v7、arm64、i386、ppc64le、s390x 多个架构。我们也可以直接在 Docker Hub 上看到这些信息:
在这里插入图片描述
很显然,在我们这个混合架构的 Kubernetes 集群中,这个镜像是可以直接运行的。我们也可以将我们的应用构建成这样的多架构镜像,那么在这个 Kubernetes 集群中就可以自由地运行我们自己的应用了,这种方法比上面那种为每个架构构建一个镜像的方法要优雅得多。

那么,我们要如何构建这样的多架构镜像呢?一般来说,如果你使用 Docker 作为你的构建工具,通常有两种方法:docker manifestdocker buildx。

使用 docker manifest 创建多架构镜像

docker build 是最常用的镜像构建命令,首先,我们创建一个 Dockerfile 文件,内容如下:

FROM alpine:3.17``CMD ["echo", "Hello"]

然后使用 docker build 构建镜像:

$ docker build -f Dockerfile -t aneasystone/demo:v1 .

这样一个简单的镜像就构建好了,使用 docker run 对其进行测试:

$ docker run --rm -it aneasystone/demo:v1
Hello

非常顺利,镜像能正常运行。不过这样构建的镜像有一个问题,Docker Engine 是根据当前我们的系统自动拉取基础镜像的,我的系统是 x86 的,所以拉取的 alpine:3.17 镜像架构是 linux/amd64 的:

$ docker image inspect alpine:3.17 | grep Architecture
 
        "Architecture": "amd64",

如果要构建其他架构的镜像,可以有三种办法。第一种是最原始的方法,Docker 官方为每种 不同的架构创建了不同的独立账号,比如下面是一些常用的账号:
● ARMv6 32-bit (arm32v6): https://hub.docker.com/u/arm32v6/
● ARMv7 32-bit (arm32v7): https://hub.docker.com/u/arm32v7/
● ARMv8 64-bit (arm64v8): https://hub.docker.com/u/arm64v8/
● Linux x86-64 (amd64): https://hub.docker.com/u/amd64/
● Windows x86-64 (windows-amd64): https://hub.docker.com/u/winamd64/
所以我们就可以通过 amd64/alpinearm64v8/alpine 来拉取相应架构的镜像,我们对 Dockerfile 文件稍微修改一下:

ARG ARCH=amd64
FROM ${ARCH}/alpine:3.17
CMD ["echo", "Hello"]

然后使用 --build-arg 参数来构建不同架构的镜像:

docker build --build-arg ARCH=amd64 -f Dockerfile-arg -t aneasystone/demo:v1-amd64 .
docker build --build-arg ARCH=arm64v8 -f Dockerfile-arg -t aneasystone/demo:v1-arm64 .

不过从 2017 年 9 月开始,一个镜像可以支持多个架构了,这种方法就渐渐不用了。第二种办法就是直接使用 alpine:3.17 这个基础镜像,通过 FROM 指令的 --platform 参数,让 Docker Engine 自动拉取特定架构的镜像。我们新建两个文件 Dockerfile-amd64 和 Dockerfile-arm64Dockerfile-amd64 文件内容如下:

FROM --platform=linux/amd64 alpine:3.17
CMD ["echo", "Hello"]

Dockerfile-arm64 文件内容如下:

FROM --platform=linux/arm64 alpine:3.17
CMD ["echo", "Hello"]

然后使用 docker build 再次构建镜像即可:

$ docker build --pull -f Dockerfile-amd64 -t aneasystone/demo:v1-amd64 .
$ docker build --pull -f Dockerfile-arm64 -t aneasystone/demo:v1-arm64 .

注意这里的 --pull 参数,强制要求 Docker Engine 拉取基础镜像,要不然第二次构建时会使用第一次的缓存,这样基础镜像就不对了。

第三种方法不用修改 Dockerfile 文件,因为 docker build 也支持 --platform 参数,我们只需要像下面这样构建镜像即可:

$ docker build --pull --platform=linux/amd64 -f Dockerfile -t aneasystone/demo:v1-amd64 .
$ docker build --pull --platform=linux/arm64 -f Dockerfile -t aneasystone/demo:v1-arm64 .

在执行 docker build 命令时,可能会遇到下面这样的报错信息:

$ docker build -f Dockerfile-arm64 -t aneasystone/demo:v1-arm64 .
[+] Building 1.2s (3/3) FINISHED
 => [internal] load build definition from > Dockerfile-arm64                   0.0s
 => => transferring dockerfile: > 37B                                          0.0s
 => [internal] load .> dockerignore                                            0.0s
 => => transferring context: > 2B                                              0.0s
 => ERROR [internal] load metadata for docker.io/library/alpine:3.> 17         1.1s
------
 > [internal] load metadata for docker.io/library/alpine:3.17:
------
failed to solve with frontend dockerfile.v0: failed to create LLB > definition: unexpected status code [manifests 3.17]: 403 Forbidden

根据 这里 的信息,修改 Docker Daemon 的配置文件,将 buildkit 设置为 false 即可:

"features": {
  "buildkit": false
},

构建完不同架构的镜像后,我们就可以使用 docker manifest 命令创建 manifest list,生成自己的多架构镜像了。由于目前创建 manifest list 必须引用远程仓库中的镜像,所以在这之前,我们需要先将刚刚生成的两个镜像推送到镜像仓库中:

$ docker push aneasystone/demo:v1-amd64
$ docker push aneasystone/demo:v1-arm64

然后使用 docker manifest create 创建一个 manifest list,包含我们的两个镜像:

$ docker manifest create aneasystone/demo:v1 \
    --amend aneasystone/demo:v1-amd64 \
    --amend aneasystone/demo:v1-arm64

最后将该 manifest list 也推送到镜像仓库中就大功告成了:

$ docker manifest push aneasystone/demo:v1

可以使用 docker manifest inspect 查看这个镜像的 manifest list 信息:

$ docker manifest inspect aneasystone/demo:v1
{
   "schemaVersion": 2,
   "mediaType": "application/vnd.docker.distribution.manifest.list.v2+json",
   "manifests": [
      {
         "mediaType": "application/vnd.docker.distribution.manifest.v2+json",
         "size": 528,
         "digest": "sha256:170c4a5295f928a248dc58ce500fdb5a51e46f17866369fdcf4cbab9f7e4a1ab",
         "platform": {
            "architecture": "amd64",
            "os": "linux"
         }
      },
      {
         "mediaType": "application/vnd.docker.distribution.manifest.v2+json",
         "size": 528,
         "digest": "sha256:3bb9c02263447e63c193c1196d92a25a1a7171fdacf6a29156f01c56989cf88b",
         "platform": {
            "architecture": "arm64",
            "os": "linux",
            "variant": "v8"
         }
      }
   ]
}

也可以在 Docker Hub 上看到这个镜像的架构信息:
在这里插入图片描述

使用 docker buildx 创建多架构镜像

从上一节可以看出,使用 docker manifest 来构建多架构镜像的步骤大致分为以下四步:

使用 docker build 依次构建每个架构的镜像;
使用 docker push 将镜像推送到镜像仓库;
使用 docker manifest create 创建一个 manifest list,包含上面的每个镜像;
使用 docker manifest push 将 manifest list 推送到镜像仓库;
每次构建多架构镜像都要经历这么多步骤还是非常麻烦的,这一节将介绍一种更方便的方式,使用 docker buildx 来创建多架构镜像。

buildx 是一款 Docker CLI 插件,它对 Moby BuildKit 的构建功能进行了大量的扩展,同时在使用体验上还保持和 docker build 一样,用户可以很快上手。如果你的系统是 Windows 或 MacOS,buildx 已经内置在 Docker Desktop 里了,无需额外安装;如果你的系统是 Linux,可以使用 DEB 或 RPM 包的形式安装,也可以手工安装,具体安装步骤参考 官方文档。

使用 docker buildx 创建多架构镜像只需简单一行命令即可:

docker buildx build --platform=linux/amd64,linux/arm64 -t aneasystone/demo:v2 .

不过第一次执行这行命令时会报下面这样的错:

ERROR: multiple platforms feature is currently not supported for docker driver. Please switch to a different driver (eg. "docker buildx create --use")

这是因为 buildx 默认使用的 构建器( builder ) 驱动是 docker driver,它不支持同时构建多个 platform 的镜像,我们可以使用 docker buildx create 创建其他驱动的构建器( 关于 buildx 的四种驱动以及它们支持的特性可以 参考这里 ):

docker buildx create --use``nice_cartwright

这样创建的构建器驱动是 docker-container driver,它目前还没有启动:

$ docker buildx ls
  NAME/NODE          DRIVER/ENDPOINT                STATUS   BUILDKIT PLATFORMS
  nice_cartwright *  docker-container
  nice_cartwright0 npipe:./pipe/docker_engine inactive
  default            docker
  default          default                        running  20.10.17 linux/amd64, linux/arm64, ...

当执行 docker buildx build 时会自动启动构建器:

$ docker buildx build --platform=linux/amd64,linux/arm64 -t aneasystone/demo:v2 .
[+] Building 14.1s (7/7) FINISHED
 => [internal] booting buildkit                                                                                                            1.2s 
 => => starting container buildx_buildkit_nice_cartwright0                                                                                 1.2s 
 => [internal] load build definition from Dockerfile                                                                                       0.1s 
 => => transferring dockerfile: 78B                                                                                                        0.0s 
 => [internal] load .dockerignore                                                                                                          0.0s 
 => => transferring context: 2B                                                                                                            0.0s 
 => [linux/amd64 internal] load metadata for docker.io/library/alpine:3.17                                                                12.3s 
 => [linux/arm64 internal] load metadata for docker.io/library/alpine:3.17                                                                12.2s 
 => [linux/arm64 1/1] FROM docker.io/library/alpine:3.17@sha256:f271e74b17ced29b915d351685fd4644785c6d1559dd1f2d4189a5e851ef753a           0.2s 
 => => resolve docker.io/library/alpine:3.17@sha256:f271e74b17ced29b915d351685fd4644785c6d1559dd1f2d4189a5e851ef753a                       0.1s 
 => [linux/amd64 1/1] FROM docker.io/library/alpine:3.17@sha256:f271e74b17ced29b915d351685fd4644785c6d1559dd1f2d4189a5e851ef753a           0.2s 
 => => resolve docker.io/library/alpine:3.17@sha256:f271e74b17ced29b915d351685fd4644785c6d1559dd1f2d4189a5e851ef753a                       0.1s 
WARNING: No output specified with docker-container driver. Build result will only remain in the build cache. To push result image into registry use --push or to load image into docker use --load

使用 docker ps 可以看到正在运行的构建器,实际上就是 buildkitd 服务,docker buildx build 为我们自动下载了 moby/buildkit:buildx-stable-1 镜像并运行:

$ docker ps
CONTAINER ID   IMAGE                           COMMAND       CREATED         STATUS         PORTS     NAMES
e776505153c0   moby/buildkit:buildx-stable-1   "buildkitd"   7 minutes ago   Up 7 minutes             buildx_buildkit_nice_cartwright0

上面的构建结果中有一行 WARNING 信息,意思是我们没有指定 output 参数,所以构建的结果只存在于构建缓存中,如果要将构建的镜像推送到镜像仓库,可以加上一个 --push 参数:

$ docker buildx build --push --platform=linux/amd64,linux/arm64 -t aneasystone/demo:v2 .
[+] Building 14.4s (10/10) FINISHED
 => [internal] load build definition from Dockerfile                                                                                       0.1s 
 => => transferring dockerfile: 78B                                                                                                        0.0s 
 => [internal] load .dockerignore                                                                                                          0.0s 
 => => transferring context: 2B                                                                                                            0.0s 
 => [linux/arm64 internal] load metadata for docker.io/library/alpine:3.17                                                                 9.1s 
 => [linux/amd64 internal] load metadata for docker.io/library/alpine:3.17                                                                 9.0s 
 => [auth] library/alpine:pull token for registry-1.docker.io                                                                              0.0s 
 => [linux/arm64 1/1] FROM docker.io/library/alpine:3.17@sha256:f271e74b17ced29b915d351685fd4644785c6d1559dd1f2d4189a5e851ef753a           0.1s 
 => => resolve docker.io/library/alpine:3.17@sha256:f271e74b17ced29b915d351685fd4644785c6d1559dd1f2d4189a5e851ef753a                       0.1s 
 => [linux/amd64 1/1] FROM docker.io/library/alpine:3.17@sha256:f271e74b17ced29b915d351685fd4644785c6d1559dd1f2d4189a5e851ef753a           0.1s 
 => => resolve docker.io/library/alpine:3.17@sha256:f271e74b17ced29b915d351685fd4644785c6d1559dd1f2d4189a5e851ef753a                       0.1s 
 => exporting to image                                                                                                                     5.1s 
 => => exporting layers                                                                                                                    0.0s 
 => => exporting manifest sha256:4463076cf4b016381c6722f6cce481e015487b35318ccc6dc933cf407c212b11                                          0.0s 
 => => exporting config sha256:6057d58c0c6df1fbc55d89e1429ede402558ad4f9a243b06d81e26a40d31eb0d                                            0.0s 
 => => exporting manifest sha256:05276d99512d2cdc401ac388891b0735bee28ff3fc8e08be207a0ef585842cef                                          0.0s 
 => => exporting config sha256:86506d4d3917a7bb85cd3d147e651150b83943ee89199777ba214dd359d30b2e                                            0.0s 
 => => exporting manifest list sha256:a26956bd9bd966b50312b4a7868d8461d596fe9380652272db612faef5ce9798                                     0.0s 
 => => pushing layers                                                                                                                      3.0s 
 => => pushing manifest for docker.io/aneasystone/demo:v2@sha256:a26956bd9bd966b50312b4a7868d8461d596fe9380652272db612faef5ce9798          2.0s 
 => [auth] aneasystone/demo:pull,push token for registry-1.docker.io                                                                       0.0s 
 => [auth] aneasystone/demo:pull,push library/alpine:pull token for registry-1.docker.io

访问 Docker Hub,可以看到我们的镜像已经成功推送到仓库中了:
在这里插入图片描述

更多

使用 QEMU 运行不同架构的程序

在构建好多个架构的镜像之后,我们可以使用 docker run 测试一下:

$ docker run --rm -it aneasystone/demo:v1-amd64
Hello
 
$ docker run --rm -it aneasystone/demo:v1-arm64
WARNING: The requested image's platform (linux/arm64/v8) does not match the detected host platform (linux/amd64) and no specific platform was requested
Hello

这里可以发现一个非常奇怪的现象,我们的系统明明不是 arm64 的,为什么 arm64 的镜像也能正常运行呢?除了一行 WARNING 信息之外,看上去并没有异样,而且我们也可以使用 sh 进到容器内部正常操作:

> docker run --rm -it aneasystone/demo:v1-arm64 sh
WARNING: The requested image's platform (linux/arm64/v8) does not match the detected host platform (linux/amd64) and no specific platform was requested
/ # ls
bin    dev    etc    home   lib    media  mnt    opt    proc   root   run    sbin   srv    sys    tmp    usr    var
/ #

不过当我们执行 ps 命令时,发现了一些端倪:

/ # ps aux
PID   USER     TIME  COMMAND
    1 root      0:00 {sh} /usr/bin/qemu-aarch64 /bin/sh sh
    8 root      0:00 ps aux

可以看出我们所执行的 sh 命令实际上被 /usr/bin/qemu-aarch64 转换了,而 QEMU 是一款强大的模拟器,可以在 x86 机器上模拟 arm 的指令。关于 QEMU 执行跨架构程序可以参考这篇文章:https://blog.lyle.ac.cn/2020/04/14/transparently-running-binaries-from-any-architecture-in-linux-with-qemu-and-binfmt-misc/)。

查看镜像的 manifest 信息

除了 docker manifest 命令,还有很多其他方法也可以查看镜像的 manifest 信息,比如:
● crane manifest
● manifest-tool

buildx 支持的几种输出类型

在上文中,我们使用了 –push 参数将镜像推送到镜像仓库中:

$ docker buildx build --push --platform=linux/amd64,linux/arm64 -t aneasystone/demo:v2 .

这个命令实际上等同于:

$ docker buildx build --output=type=image,name=aneasystone/demo:v2,push=true --platform=linux/amd64,linux/arm64 .

也等同于:

$ docker buildx build --output=type=registry,name=aneasystone/demo:v2 --platform=linux/amd64,linux/arm64 .

我们通过 --output 参数指定镜像的输出类型,这又被称为 导出器( exporter ),buildx 支持如下几种不同的导出器:
☑ image - 将构建结果导出到镜像
☑ registry - 将构建结果导出到镜像,并推送到镜像仓库
☑ local - 将构建的文件系统导出成本地目录
☑ tar - 将构建的文件系统打成 tar 包
☑ oci - 构建 OCI 镜像格式 的镜像
☑ docker - 构建 Docker 镜像格式 的镜像
☑ cacheonly - 将构建结果放在构建缓存中
其中 imageregistry 这两个导出器上面已经用过,一般用来将镜像推送到远程镜像仓库。如果我们只想构建本地镜像,而不希望将其推送到远程镜像仓库,可以使用 oci 或 docker 导出器,比如下面的命令使用 docker 导出器将构建结果导出成本地镜像:

$ docker buildx build --output=type=docker,name=aneasystone/demo:v2-amd64 --platform=linux/amd64 .

也可以使用 docker 导出器将构建结果导出成 tar 文件:

$ docker buildx build --output=type=docker,dest=./demo-v2-docker.tar --platform=linux/amd64 .

这个 tar 文件可以通过 docker load 加载:

$ docker load -i ./demo-v2-docker.tar

因为我本地运行的是 Docker 服务,不支持 OCI 镜像格式,所以指定 type=oci 时会报错:

$ docker buildx build --output=type=oci,name=aneasystone/demo:v2-amd64 --platform=linux/amd64 .
ERROR: output file is required for oci exporter. refusing to write to console

不过我们可以将 OCI 镜像导出成 tar 包:

$ docker buildx build --output=type=oci,dest=./demo-v2-oci.tar --platform=linux/amd64 .

将这个 tar 包解压后,可以看到一个标准的镜像是什么格式:

$ mkdir demo-v2-docker && tar -C demo-v2-docker -xf demo-v2-docker.tar
$ tree demo-v2-docker
demo-v2-docker
├── blobs
│   └── sha256
│       ├── 4463076cf4b016381c6722f6cce481e015487b35318ccc6dc933cf407c212b11
│       ├── 6057d58c0c6df1fbc55d89e1429ede402558ad4f9a243b06d81e26a40d31eb0d
│       └── 8921db27df2831fa6eaa85321205a2470c669b855f3ec95d5a3c2b46de0442c9
├── index.json
├── manifest.json
└── oci-layout
 
2 directories, 6 files

有一点奇怪的是,OCI 镜像格式的 tar 包和 docker 镜像格式的 tar 包是完全一样的,不知道怎么回事?

如果我们不关心构建结果,而只是想看下构建镜像的文件系统,比如看看它的目录结构是什么样的,或是看看有没有我们需要的文件,可以使用 local 或 tar 导出器。local 导出器将文件系统导到本地的目录:

$ docker buildx build --output=type=local,dest=./demo-v2 --platform=linux/amd64 .

tar 导出器将文件系统导到一个 tar 文件中:

$ docker buildx build --output=type=tar,dest=./demo-v2.tar --platform=linux/amd64 .

值得注意的是,这个 tar 文件并不是标准的镜像格式,所以我们不能使用 docker load 加载,但是我们可以使用 docker import 加载,加载的镜像中只有文件系统,在运行这个镜像时,Dockerfile 中的 CMD 或 ENTRYPOINT 等命令是不会生效的:

$ mkdir demo-v2 && tar -C demo-v2 -xf demo-v2.tar``$ ls demo-v2``bin dev etc home lib media mnt opt proc root run sbin srv sys tmp usr var

不安全的镜像仓库

在上文中,我们使用了两种方法构建了多架构镜像,并将镜像推送到官方的 Docker Hub 仓库,如果需要推送到自己搭建的镜像仓库( 关于如何搭建自己的镜像仓库,可以参考 博客 ),由于这个仓库可能是不安全的,可能会遇到一些问题。

第一种方式是直接使用 docker push 推送,推送前我们需要修改 Docker 的配置文件 /etc/docker/daemon.json,将仓库地址添加到 insecure-registries 配置项中:

{
  "insecure-registries" : ["192.168.1.39:5000"]
}

然后重启 Docker 后即可。

第二种方式是使用 docker buildx 的 image 或 registry 导出器推送,这个推送工作实际上是由 buildkitd 完成的,所以我们需要让 buildkitd 忽略这个不安全的镜像仓库。我们首先创建一个配置文件 buildkitd.toml:

[registry."192.168.1.39:5000"]
  http = true
  insecure = true

关于 buildkitd 的详细配置可以 参考这里。然后使用 docker buildx create 重新创建一个构建器:

$ docker buildx create --config=buildkitd.toml --use

这样就可以让 docker buildx 将镜像推送到不安全的镜像仓库了。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1311573.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

双端队列和优先级队列

文章目录 前言dequedeque底层设计迭代器设计 priority仿函数数组中的第k个最大元素优先级队列模拟实现pushpop调整仿函数存储自定义类型 前言 今天要介绍比较特殊的结构,双端队列。 还有一个适配器,优先级队列。 deque 栈的默认容器用了一个deque的东西…

案例课7——百度智能客服

1.公司介绍 百度智能客服是百度智能云推出的将AI技术赋能企业客服业务的一揽子解决方案。该方案基于百度世界先进的语音技术、自然语言理解技术、知识图谱等构建完备的一体化产品方案,结合各行业头部客户丰富的运营经验,持续深耕机场服务、电力调度等场…

【普中】基于51单片机简易计算器显示设计( proteus仿真+程序+设计报告+实物演示+讲解视频)

目录标题 📟1. 主要功能:📟2. 讲解视频:📟3. 设计说明书(报告)📟4. 仿真📟5. 实物烧录和现象📟6. 程序代码📟7. 设计资料内容清单 【普中开发板】基于51单片机简易计算器…

日志框架Log4j、JUL、JCL、Slf4j、Logback、Log4j2

为什么程序需要记录日志 我们不可能实时的24小时对系统进行人工监控,那么如果程序出现异常错误时要如何排查呢?并且系统在运行时做了哪些事情我们又从何得知呢?这个时候日志这个概念就出现了,日志的出现对系统监控和异常分析起着…

Jenkins 添加节点报错

报错日志 Error: A JNI error has occurred, please check your installation and try again Exception in thread "main" java.lang.UnsupportedClassVersionError: hudson/remoting/Launcher has been compiled by a more recent version of the Java Runtime (cl…

react+datav+echarts实现可视化数据大屏

📓最近有点闲,就学习了下react,没想到就把react学完了,觉得还不错,就打算出一把reactdatav的简易版可视化数据大屏供大家做个参考。 📓效果如下 1下载必要的框架 📓 react路由 npm install re…

Rancher中使用promtail+loki+grafna收集k8s日志并展示

Rancher中使用promtail+loki+grafna收集k8s日志并展示 根据应用需求和日志数量级别选择对应的日志收集、过滤和展示方式,当日志量不太大,又想简单集中管理查看日志时,可使用promtail+loki+grafna的方式。本文找那个loki和grafana外置在了k8s集群之外。 1、添加Chart Repo …

js解析.shp文件

效果图 原理与源码 本文采用的是shapefile.js工具 这里是他的npm地址 https://www.npmjs.com/package/shapefile 这是他的unpkg地址,可以点开查看源码 https://unpkg.com/shapefile0.6.6/dist/shapefile.js 这个最关键的核心问题是如何用这个工具,网上…

[开源更新] 企业级身份管理和访问管理系统、为数字身份安全赋能

一、系统简介 名称:JNPF权限管理系统 JNPF 权限管理系统可用于管理企业内员工账号、权限、身份认证、应用访问等,可整合部署在本地或云端的内部办公系统、业务系统及第三方 SaaS 系统的所有身份,实现一个账号打通所有应用的服务。其有如下几…

【Docker】WSL 2 上的 Docker 搭建和入门

▒ 目录 ▒ 🛫 导读开发环境 1️⃣ 安装安装Docker Desktop for Windows 2️⃣ 环境配置3️⃣ hello world第一次运行再次运行分析总结 📖 参考资料 🛫 导读 开发环境 版本号描述文章日期2023-12-14操作系统Win11 - 22H222621.2715WSL2 C:…

60.Sentinel源码分析

Sentinel源码分析 1.Sentinel的基本概念 Sentinel实现限流、隔离、降级、熔断等功能,本质要做的就是两件事情: 统计数据:统计某个资源的访问数据(QPS、RT等信息) 规则判断:判断限流规则、隔离规则、降级规…

单片机——通信协议(FPGA+c语言应用之spi协议解析篇)

引言 串行外设接口(SPI)是微控制器和外围IC(如传感器、ADC、DAC、移位寄存器、SRAM等)之间使用最广泛的接口之一。本文先简要说明SPI接口,然后介绍ADI公司支持SPI的模拟开关与多路转换器,以及它们如何帮助减少系统电路板设计中的数…

在接口实现类中,加不加@Override的区别

最近的软件构造实验经常需要设计接口,我们知道Override注解是告诉编译器,下面的方法是重写父类的方法,那么单纯实现接口的方法需不需要加Override呢? 定义一个类实现接口,使用idea时,声明implements之后会…

风速预测(二)基于Pytorch的EMD-LSTM模型

目录 前言 1 风速数据EMD分解与可视化 1.1 导入数据 1.2 EMD分解 2 数据集制作与预处理 2.1 先划分数据集,按照8:2划分训练集和测试集 2.2 设置滑动窗口大小为7,制作数据集 3 基于Pytorch的EMD-LSTM模型预测 3.1 数据加载&#xff0…

HTTP 404错误:页面未找到,如何解决

在互联网上浏览时,偶尔会遇到“HTTP 404错误:页面未找到”的提示。这通常意味着用户尝试访问的网页不存在或无法找到。本文将探讨HTTP 404错误的原因以及如何解决这个问题。 一、HTTP 404错误的原因 HTTP 404错误可能是由多种原因引起的。以下是一些常…

IDEA鼠标滚轮缩放字体大小的快捷键

IDEA 如果你想改变鼠标滚轮缩放字体大小的快捷键,可以按以下步骤进行操作: 打开 IntelliJ IDEA 编辑器。选择菜单栏的 “File” -> “Settings”。在弹出的对话框中,选择 File | Settings | Editor | General

IntelliJ IDEA2023学习教程

详细介绍idea开发工具及使用技巧 1. 2023版安装1.1删除老版本1.2 下载及安装 3.快捷技巧4. 创建各种model 1. 2023版安装 1.1删除老版本 如果以前装有idea需要先删除,以避免冲突,在idea安装目录/bin/Uninstall.exe双击1.2 下载及安装 最新版本 https:/…

JavaEE:多线程(1):线程是啥?怎么创建和操作?

进程的问题 本质上来说,进程可以解决并发编程的问题 但是有些情况下进程表现不尽如人意 1. 如果请求很多,需要频繁的创建和销毁进程的时候,此时使用多进程编程,系统开销就会很大 2. 一个进程刚刚启动的时候,需要把…

spring 笔记四 SpringMVC 组件解析

文章目录 SpringMVC 组件解析SpringMVC的执行流程SpringMVC的执行流程SpringMVC组件解析SpringMVC注解解析 SpringMVC 组件解析 SpringMVC的执行流程 SpringMVC的执行流程 ① 用户发送请求至前端控制器DispatcherServlet。 ② DispatcherServlet收到请求调用HandlerMapping处…

《PCL多线程加速处理》-滤波-统计滤波

《PCL多线程加速处理》-滤波-统计滤波 一、效果展示二、实现方式三、代码一、效果展示 提升速度随着点云越多效果越明显 二、实现方式 1、原始的统计滤波实现方式 #include <pcl/filters/statistical_outlier_removal.h>pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ