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在项目运维的过程中，偶尔会遇到某个docker image打包时候的Dockerfile版本管理不善无法与image对应的问题，抑或需要分析某个三方docker image的构建过程，这时，就希望能够通过image反推构建时的instruction.

想实现这个过程可以使用一些三方工具比如 dive，但是需要额外的安装，其实docker本身也有可用的功能 docker history，能帮助我们分析image的构建命令.

docker history 命令

docker history 命令是一个非常有用的 Docker 工具,它可以帮助我们了解 Docker 镜像的构建过程和历史。以下是对这个命令的详细介绍:

1. 功能: docker history 命令可以显示 Docker 镜像的构建历史,包括每一层的操作指令、大小、创建时间等信息。这些信息对于理解和维护 Docker 镜像非常重要。

2. 语法:

   docker history [OPTIONS] IMAGE
   

   其中 OPTIONS 包括:

   • -H, --human: 以人类可读的格式显示镜像大小
   • -q, --quiet: 只显示镜像 ID
   • -no-trunc: 不截断输出

3. 示例:

   docker history nginx:latest
   

   这个命令会显示 nginx:latest 镜像的构建历史,包括每一层的操作指令、大小、创建时间等信息。

4. 输出解读:

   • IMAGE ID: 每一层镜像的 ID
   • CREATED: 每一层镜像的创建时间
   • CREATED BY: 每一层镜像的构建指令
   • SIZE: 每一层镜像的大小
   • COMMENT: 每一层镜像的注释信息

5. 应用场景:

   • 了解镜像的构建过程,帮助诊断和修复问题
   • 优化镜像大小,删除无用的中间层
   • 分析镜像的变更历史,方便回滚和迭代
   • 从镜像中反推出 Dockerfile

在使用的过程中，一般需要加上--no-trunc 不截断输出，因为有些命令长度较长，例如RUN 命令，这里笔者给出一个示例：

RUN /bin/sh -c pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ &&     pip install edge-tts PyMCubes imageio[ffmpeg] torch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 torch-ema &&     pip install numpy~=1.26.0 pyaudio~=0.2.13 soundfile~=0.12.1 resampy~=0.4.2 transformers~=4.32.1 requests~=2.31.0 scipy~=1.11.3 tqdm~=4.65.0 tensorboardx~=2.6.2.2 pandas~=2.1.1 opencv-python~=4.8.1.78 matplotlib~=3.8.1 trimesh~=4.0.2 imageio~=2.31.6 lpips~=0.1.4 rich~=13.6.0 packaging~=23.1 pillow~=10.0.1 setuptools~=68.0.0 jinja2~=3.1.2 pyyaml~=6.0.1 tabulate~=0.9.0 loguru~=0.7.2 pydub~=0.25.1 flask~=2.2.2 websockets flask-sock dynaconf~=3.2.4 torchvision~=0.15.2 nbformat~=5.9.2 beautifulsoup4~=4.12.2 nbconvert~=7.10.0 gradio~=4.18.0 # buildkit 

从这些输出中就可以尽量去反推构建的过程，尤其是一些依赖包的安装过程.

其他工具

除了上面提到的dive，还有一些其他工具可以帮助分析构建命令实现反推dockerfile,比如dfimage,Whaler,Dedockify 等，可以根据自己的分析需求来选择.