Константин про IT

Друзья, хочу поднять небольшую тему для обсуждения. Сейчас я работаю над статьей о шаблонах репозиториев, их разработке и внедрении. Мне очень интересно узнать ваш опыт в написании или использовании таких подходов. Оставляйте свои комментарии, буду рад пообщаться на эту тему!

Продолжая тему Docker и его устройства, хочу поделиться классным инструментом, который дает возможность исследовать внутренние слои и отслеживать произошедшие в них изменения. Этот инструмент называется Dive — консольная утилита, написанная на Go, которая не только позволяет заглянуть внутрь, но и предоставляет рекомендации по оптимизации ваших образов. Я использовал Dive на лекции для визуализации материалов и получил обратную связь от слушателей, что теперь они наконец поняли, как это работает! Так что всем рекомендую ознакомиться. Если ты знаешь еще какие-то полезные инструменты или хочешь поделиться своими наработками, оставляй свои комментарии под этим постом!

Недавно я провел лекцию в Deepshool про внутренности Docker и как он работает под капотом. Для подготовки лекций я вновь погрузился в устройство контейнеризации, в частности, в одну из самых глубоких и интересных, как мне кажется, тем — устройство файловой системы и то, что вообще такое контейнер и из чего он состоит. Docker образ можно представить как слоеный пирог, где каждый слой — это те файлы, которые добавились, удалились или изменились в результате выполнения некоторой команды во время сборки. Например, мы собираем образ с котиками. Первой командой мы добавили котика Федю, потом мы решили во время сборки подстричь его, а последним шагом подселить к нему еще одного котика Васю. В результате у нас получился образ, где сидит стриженный Федя и котик Вася. При этом, если залезть глубже и посмотреть, из чего состоит наш образ, то мы увидим, что у нас создалось 3 слоя: 1. Котик Федя и его шерстка. 2. Пометка, что мы удалили шерстку Феди. 3. Котик Вася. Вы можете сложить все изменения и получить результат, но кажется, что Docker мог бы и не сохранять вообще информацию про шерстку Феди. И в целом вы были бы правы: если бы мы просто сохранили результат, то наш образ весил бы меньше и с ним было бы проще работать. Но есть одно “но”. Тут я предлагаю представить, что мы можем собирать/запускать другие контейнеры, например, тот контейнер, где есть только Федя без его шерстки, или же Федя и его другой друг кот Матроскин. В таком случае нам бы пришлось хранить уже не один образ, а целых три — не круто! И тут мы плавно подходим к тому, зачем вообще такое сделано. Используя слоистую архитектуру, Docker может переиспользовать слои и не стричь Федю каждый раз, а сделать это один раз и сохранить результат. Похожим образом работает и запуск контейнеров из образа: Docker не хранит отдельно каждый образ, а сохраняет слои и последовательность их применений для каждого образа, что значительно снижает затраты по памяти. Таким образом, сегодня мы с вами на примере котиков посмотрели на то, как устроены образы Docker. Если вам интересно погрузиться еще глубже, то оставляйте ваши комментарии, и я продолжу раскрывать тему, а также запишу видео!

Всем привет! Меня зовут Константин Носорев, я backend-инженер с более чем 5-летним опытом. На текущий момент я работаю в Yandex Fintech, где занимаюсь разработкой Яндекс Пей. До этого я успел поработать в таких компаниях, как GoodLine, VK Tarantool, Huawei и Домклик. Кроме работы, я веду лекции в DeepSchool, где рассказываю про построение сервисов. Этот канал посвящен моим мыслям о современных тенденциях в IT, рассказам про инструменты и подходы, а также инсайтам из моего опыта. Здесь вас ждут еженедельные посты, видеоролики и ссылки на мои внешние статьи и доклады. Кроме IT, я увлекаюсь настольными играми (особенно настольно-ролевыми), учусь играть на барабанах и катаюсь на сноуборде. Так что в этом канале вы также можете периодически видеть посты на эти темы. Подписывайтесь на канал, чтобы не пропустить новые публикации! Буду рад вашим обсуждениям в комментариях и вашим предложениям! По всем вопросам вы можете связаться со мной @kNosorev. А пока я пишу первые посты, можете почитать мою статью на Habr про Kubernetes-оператор для in-memory базы данных Tarantool. Статья получилась весьма технической, поэтому если вас пугают слова Kubernetes и docker — будьте осторожны 😀 Ваши комментарии и отзывы по статье приветствуются!

Channel created