1云原生大背景下的镜像构建
在分享开始，我想先跟大家简单聊一下云原生，可能不会详细展开，而是带领大家了解一下云原生对镜像构建方面的影响。
第一，在接触云原生相关的技术时，无论是要解决开发、测试环境的问题，还是解决日常开发、测试等相关的操作和流程，我们经常都会谈到持续集成。持续集成首先要做代码的集成，不同的feature一起交付，使用持续集成的理念尽快把代码合并，保证代码没有冲突，这是持续集成最简单的一些理念。
在持续集成之后，要考虑做哪些业务的验证。验证之外，还需要有一些安全相关的策略。比如，在开发过程中是否使用了不安全的代码或依赖包。在构建的过程中，还要生产许多不同的制品。
那么问题就来了，云原生技术确实能通过容器化、K8s集群编排等提供能够复制的应用环境。无论什么语言，Java或Python等都可以非常简单地去使用docker镜像，或者Kubernetes yaml去部署环境，解决开发和生产环境的区别。
在传统开发模式下，常常会遇到在开发环境里程序好好的，到生产环境就出现各种各样的问题。K8s集群编排可以说很好地解决了这个问题，变成复用地资源。以前部署很多实例需要开很多虚拟机的情况，也成为我们不必再关心的问题。
这些听起来很多都是跟运维相关的，那么开发、测试为什么要去关心这个事情？其实大家是在合作，为了达成一个共同的目标。不管用DevOps，还是敏捷开发，我们都要去考虑从代码交付到真正上线要做哪些事情，并予以解决，而不是总面对“在我的环境里没有问题”这样的问题。同时，尽量统一使用环境的配置、资源、方案。
刚才谈到从持续集成到云原生，大量使用云原生技术，这时候要考虑的是安全。简单来说，我可以使用K8s镜像把docker socket直接部署到自己的Pod容器里。但实际上要做更多的考虑，这个环境可能不同的业务来使用，环境本身是共享的，所以不光要使用环境，还要考虑它是否稳定，有没有CVE漏洞以及容器本身的一些权限等。只有搞清楚这几件事，才能去考虑后面要讲的内容。
2无Dockerfile构建镜像工具
首先来思考为什么会有镜像构建这方面的需求？第一，对很多开发者来说，需要不断学习新的框架，新的技术，新的理念，这其实是很多开发者都不希望面临的状态。开发者希望开发环境和生产环境一致，构建的结果无差距，从而避免在后期发现问题。在没有Dockerfile的情况下，会发现不同的语言使用的构建镜像的方案完全不同，需要去这个语言的生态里面寻找相关的方案。
还有一种场景，在构建一个应用时不知道它到底安不安全，也没法控制它里面有没有Dockerfile。比如说先有一个jar包，jar包是第三方开发的，我先上传到服务器，然后再去下载、构建。这时候可能直接用大的jar包去做。
另外，企业本身对产出物或者制品要求非常高，可能会有专门的人去维护，没有那么开放。
我在这里介绍三个无Dockerfile镜像构建方案。
1、KO
Ko是Google发明的一个工具，它主要服务Golang的用户，比较容易使用。除了构建Golang本身，它还往前进了一步，集成了Kubernetes的使用。比如构建镜像，构建程序，相关的yaml部署到开发环境等等，一切一个命令就可以搞定，不需要再去执行其他的命令。
Ko也应用了Golang语言本身的一些特性，比如用Golang package构建不同的镜像，用package构建二进制文件。我们自己的项目里也会使用Golang，编译很多不同的二进制文件。
这块怎么使用呢？第一，我们有对应的k8s yaml，比如开发环境可能是yaml的方案，默认的代码仓库可能会带一些k8s yaml文件，pod、deployment、services等资源。如果不使用ko，还得去做一些replace，ko能够完全解决这个问题。
在镜像地址里直接放go module的名字，或者对应的二进制文件的名字，二进制文件可能在后面再加相关的package就可以了。ko apply也会构建，根据config的一些配置来更新对应的环境。
此外，它还支持前端比较喜欢的一些技术，比如live server这样的概念，对开发体验效率非常有帮助。
它的概念也非常简单，Golang本身构建出来的是一个二进制文件，需要基础镜像的支持，在基础镜像里面做一些配置，就可以运行起来。谷歌前段时间发明了一个项目叫distroless， distroless会有一些工具，例如busybox、ls，这些是在容器里面通常会使用的工具，但是并没有package，没有办法安装新的包。如果能修改，我们不希望使用distroless默认的镜像，而是通过.ko.yaml文件去覆盖，做默认的全局配置，或者根据不同的package去覆盖。
Ko没有把目标docker镜像仓库的地址放在配置里面，它是一个环境变量，这是因为，同城市不同的人在开发时会使用自己的镜像仓库，并不希望这个信息是共享的。用户加上自己的Docker registry地址之后，可以直接开始构建。这里可以分成两部分，刚才我们提到apply、K8s相关的操作，如果只想构建一个镜像并且推送到registry，可以用一个publish命令，publish一个或者多个二进制文件或者镜像。
这个镜像本身非常简单，Golang对环境的依赖非常少。所以，除了基础镜像的这些层级，还有你的应用。构建镜像层面并不依赖Docker，我们使用docker时，会通过docker执行docker build命令，docker build会访问docker daemon，接到主机里面。用Ko的话，完全不需要docker daemon，容器本身没有docker也是可以构建的。同时，也不需要很高的成本，不需要高权限，直接就可以配置。所以从上手或者用户使用来说，又快又简单。Ko也会大量使用GO本身的缓存，以及镜像缓存。
缺点方面，Google的这个基础镜像还在国外，如果应用本身是比较复杂的，需要额外投入时间去学习它的构建。另外，也没有特别好的网站，或者文档，所有的信息都在GitHub里面。
2、Jib
国内大部分开发者可能都是基于Java的，谷歌也在前段时间发明了一个Java专用镜像工具，叫Jib。Maven、gradle、core（库）都支持Jib这个镜像工具，它可以用于任何一个java项目。它本身也是完全基于Java来实现，对java开发者来说是非常熟悉的一种用法。
这是我们的目标镜像仓库，基础镜像可以写入，不写入的话，也会跟Ko一样用distroless的镜像去做。也可以定制，无论更简单还是更复杂的镜像，都可以做到。
除了使用Java的生态本身，Jib也考虑了对Java应用的优化。这里包含三层：依赖、静态资源和应用jar包。
Jib还有几个优点，对Java开发者来说它非常容易，jib不是特别复杂的一个概念，就是一个插件。第二，Java容器化很占用时间。容器化的Java方案在不断优化，因为Java除了容器化，它使用jvm本来就是为了解决应用环境的一些问题，相当于带有两种虚拟化的概念。我们要去做非常优化的Java镜像要投入不少时间和精力，这块jib是一步到位的。Jib和Ko一样，不依赖docker daemon，也可以在容器里运行，不需要什么高权限。
另外Jib和Ko相比较的话，没有做和K8s的集成，如果进一步优化的话，可能会往这个方向考虑。只是不好理解的是，maven或者gradle这块的生态可能已经有相关的插件。
3、s2i
如果我不是Java，又不是Go开发的，我应该怎么做呢？s2i是红帽发明的简化的Docker构建方案 。它的主要理念是，使用builder pattern 的概念去构建程序，再用运行时的镜像包一层。s2i需要在一个专门的镜像里做构建，然后再包一个运行的环境去做镜像，这个可以用任何语言去做。
s2i的使用，需要一些经验去考虑，同时还需要有专门的人去维护。因为它需要一个镜像做构建，在这个镜像里面要维护一堆东西。简单来说，s2i的理念是有这个流程去声明一下，所以相比前面的Ko、Jib两个工具，s2i有点复杂。
第一，要有一个二进制文件把流程编排起来，除了目标镜像仓库之外，代码还需要builder一个镜像。builder 镜像有几个要求，要有assemble脚本和run脚本，这几个脚本都是为了支持要做哪些事情，包括在镜像里面做单元测试都是支持的，还有其他一些附加功能。
从使用来说，一个小的命令就可以搞定，但是，这个命令背后的很多事情是怎么做到的，比如builder镜像的流程、文档等，有很多需要学习的概念。
这个统一构建的过程，开发者统一去管理，对最终用户来说是无感知的。包括第三方的软件依赖、builder镜像，除了这些脚本之外，还要写dockerfile，dockerfile是统一在一个镜像里面管理的。有自己的缓存机制。支持直接克隆代码构建，支持任何语言。
s2i缺点就是，太依赖docker环境。其次，上手非常复杂，拿现成的s2i工具做业务的话会很好用，但是这之前的学习成本还是很高的。
3 Dockerfile构建镜像工具
我们其实还是更希望在K8s环境下去执行构建，这部分我也跟大家介绍两个工具。
其实更多的情况，现在很多团队学习能力很强，愿意拥抱新的技术。希望深入研究容器化的最佳实践，探索怎么优化才能做到更好，怎么进一步使用工具减少建构的时间。
从社区的角度，现在开源社区越来越庞大，很多企业会选择使用开源社区的方案去做。开源社区也提供了很多的资源，你的团队可能忽然之间就变得很大了。在使用这些工具时，企业里的不同团队也会互相分享经验。
另外，影响Dockerfile镜像工具使用的，在交付物这块一些团队定制要求很高。
1、Kaniko
第一个是kaniko，也是谷歌发明的，因为K8s是谷歌的，所以他们在这块做了不少东西，kaniko不需要docker daemon，在容器里面去构建镜像。Kaniko目的是推广在K8s里构建镜像，任何容器化的方案都支持。除代码仓库，还可以使用对象存储的方案。
Kaniko也有一些自己的概念，有本地缓存，还会用registry镜像作为缓存。构建过程中，每完成一个multistage docker构建，结束一个stage，会把这个镜像上传到registry。Kaniko还有一个基础镜像的缓存，为了减少在拉取时的时间，比如说在k8s里面用PVC来保存缓存，可以用warmer镜像来维护这个缓存。
Kaniko构建时，一个命令一步到位就可以完成，完全兼容docker的config.json。那么Kaniko是怎么在容器里面构建的呢？其实，它的原理也很简单，它把镜像的内容保存在自己的容器里面，所有的run命运都在容器里面运行，再构建文件。
Kaniko支持推送到多个registry.Docker需要一个个去推送，但kaniko可以用一个命令全部搞定。除了推送到registry本身，还可以保存成一个tar包，load到docker本身，其他操作都可以使用。Kaniko有多个上下文支持，可以做的场景非常多，可以用bucket或者其他类似的协议做非常复杂的构建。
Kaniko的缺点，镜像也是在谷歌那边gcr.io，不支持v1 image tag格式，构建原理不直观，无法直接load到docker daemon。
2、makisu
Makisu是Uber公司发明的，从18年开始使用，和Kaniko要解决的问题一样，在一个容器化的环境里面执行构建，不依赖docker daemon，也不需要做很多复杂的操作。能够直接load到docker daemon。Makisu跟Kaniko不同之处在于，除了支持dockerfile，还做了一些优化，加入commit机制，可以选择最终镜像要几个层级，通过dockerfile去解决。
它的缓存除了本地，还有registry Jason。还可以把layer dockerfile里面的命令和相关 layer的信息保存到redis，从而减少构建操作，也可以大量复用。Makisu有一个特点，它没有选择兼容docker的配置，而是自己发明了一个配置文件，执行命令时指定具体文件。
这两个都有它的好处，在不同的构建环境里面维护这个配置，也不需要配置参数，构建参数都是一样的。另外，可以按照它的路径去做不同的配置。比如在docker.io里面，可以用不同的用户名和密码。这点docker配置本身其实没有这方面的支持。Makisu另外一个跟kaniko不太一样的地方，是可以在主机里面直接构建。
Makisu的优点刚才也提到了，Docker使用比较快，支持优化镜像层级和空间，直接load到docker daemon，支持镜像压缩，缓存对接redis，Kubernetes官方的pod模版。
缺点部分跟Kaniko一样，镜像在国外Google，其次，它不支持其它构建上下文类型。第三，不兼容docker配置，尽管它能够搞定这些事情提供更强化的配置，但不兼容总归是一个缺陷。另外一个不容易理解的点是，makisu把push 和 –t 分开成为两个参数，来拼接最终目标镜像仓库地址。
4总结
今天这个探索并不是为了选择最优的工具，或者得出哪个工具更好更牛的结论。而是说，这些不同的工具有自己不同的使用场景。
Ko和jib可能适用于你的团队Java语言和人员占据了大多数，大家可能没有足够的时间和精力去学习怎么构建docker。这会是比较容易去上手使用docker镜像、K8s部署的。
不想用前面两个工具或者语言不支持的情况下，不想每个人都写一遍dockerfile，可以通过s2i的方式去解决。不过这种情况，确实你要去考虑可能要专门的团队去维护。另外一个使用s2i的场景是，所有的产出物需要管理的非常细，比如出于安全，一些依赖的处理本身等原因。
Kaniko适合用于构建场景非常多，并不是一个代码仓库，还有其他一些bucket这样的对接，或者上下文去通过Kaniko去做。Makisu适用于镜像非常大，需要去优化它的空间的情况。