長話短說： 本次原創將向您展示在Docker中使用Layer Cache以加快鏡像構建。
這個話題的初衷在於：應用程序打包過程是很慢的(下載並安裝框架&第三方依賴包、生成assets)，這在Docker中也不例外。
About Layer Caching in Docker
Docker使用層layer創建鏡像，Dockerfile中每一個命令都會創建一個新的層，每層都包含執行命令前后的狀態之間鏡像的文件系統更改。
為了加快構建速度，Docker實現了緩存：
如果Dockerfile和相關文件未更改，則重建(rebuild)時可以重用本地鏡像緩存中的某些現有層。
但是，為了利用此緩存，您需要了解它的工作方式，這就是我們將在本文中介紹的內容。
The basic algorithm
當您構建Dockerfile時，Docker將查看它是否可以使用先前構建的緩存結果：
- 對於大多數命令，如果命令文本未更改，則將使用緩存中的版本。
- 對於COPY，它還會檢查您要復制的文件是否未更改。
我們來看一個使用以下Dockerfile的示例：
FROM python:3.7-slim-buster
COPY . .
RUN pip install --quiet -r requirements.txt
ENTRYPOINT ["python", "server.py"]
第一次運行時，所有命令都會運行：
$ docker build -t example1 .
Sending build context to Docker daemon 5.12kB
Step 1/4 : FROM python:3.7-slim-buster
---> f96c28b7013f
Step 2/4 : COPY . .
---> eff791eb839d
Step 3/4 : RUN pip install --quiet -r requirements.txt
---> Running in 591f97f47b6e
Removing intermediate container 591f97f47b6e
---> 02c7cf5a3d9a
Step 4/4 : ENTRYPOINT ["python", "server.py"]
---> Running in e3cf483c3381
Removing intermediate container e3cf483c3381
---> 598b0340cc90
Successfully built 598b0340cc90
Successfully tagged example1:latest
第二次構建時，因為沒有任何改變，docker構建將使用鏡像緩存：
$ docker build -t example1 .
Sending build context to Docker daemon 5.12kB
Step 1/4 : FROM python:3.7-slim-buster
---> f96c28b7013f
Step 2/4 : COPY . .
---> Using cache
---> eff791eb839d
Step 3/4 : RUN pip install --quiet -r requirements.txt
---> Using cache
---> 02c7cf5a3d9a
Step 4/4 : ENTRYPOINT ["python", "server.py"]
---> Using cache
---> 598b0340cc90
Successfully built 598b0340cc90
Successfully tagged example1:latest
請注意，上面顯示的Using cache加快了構建速度(無需從網絡下載任何pip依賴包)
如果我們刪除鏡像，則后續構建將從頭開始(沒有層緩存了)：
$ docker image rm example1
Untagged: example1:latest
Deleted: sha256:598b0340cc90967501c5c51862dc586ca69a01ca465f48232fc457d3ab122a73
Deleted: sha256:02c7cf5a3d9af1939b9f5286312b23898fd3ea12b7cb1d7a77251251740a806c
Deleted: sha256:d9e9602d9c3fd7381a8e1de301dc4345be2eb2b8488b5fc3e190eaacbb2f9596
Deleted: sha256:eff791eb839d00cbf46d139d8595b23867bc580bb9164b90253d0b2d9fcca236
Deleted: sha256:53d34b2ead0a465d229a4260fee2a845fb8551856d4019cd2e608dfe0e039e77
$ docker build -t example1 .
Sending build context to Docker daemon 5.12kB
Step 1/4 : FROM python:3.7-slim-buster
---> f96c28b7013f
Step 2/4 : COPY . .
---> 63c32b9b1af6
...
Taking advantage of caching
緩存算法還有一個更重要的規則：
- 如果某層無法應用層緩存，則后續層都不能從層緩存加載
在以下示例中，雖然前后兩次C層構建均未更改，但是由於上層B並不是從層緩存中加載，因此后置的C層仍然無法從緩存中加載：
層緩存對下面的Dockerfile意味着什么？
FROM python:3.7-slim-buster
COPY requirements.txt .
COPY server.py .
RUN pip install --quiet -r requirements.txt
ENTRYPOINT ["python", "server.py"]
如果COPY命令的任何文件改變了，則會使后續所有層緩存失效：我們需要重新運行pip install。
但是，如果server.py更改了，但requirements.txt卻沒有更改，為什么我們必須重做pip安裝？畢竟，pip安裝僅使用requirements.txt。
推及到現代編程語言：前端的依賴包文件packaage.json, dotnet的項目庫管理文件demo.csproj等，一般很少變更； 我們最好利用這些不變的管理文件，使用緩存加載難纏的庫文件； 對於可能變動的業務代碼，延后進入鏡像，減小層緩存失效的可能(后續層每次都要重新下載&安裝依賴)。
因此，您要做的是僅復制需要運行的下一步文件，以最大程度地減少緩存失效的機會。
FROM python:3.7-slim-buster
COPY requirements.txt .
RUN pip install --quiet -r requirements.txt
COPY server.py .
ENTRYPOINT ["python", "server.py"]
由於server.py僅在pip安裝后才復制到構建上下文，因此，只要requirements.txt不變，仍然可以從緩存加載由pip安裝創建的層。
Designing your Dockerfile for caching
如果您想通過重用之前緩存的層來進行快速構建，則需要適當地編寫Dockerfile：
- 僅復制下一步所需的文件，以最大程度地減少構建過程中的緩存失效。
- 盡量將文件可能變更的新增(ADD命令)、拷貝(COPY命令) 延遲到Dockerfile的后部。
DotnetCore福利時間
觀看Visual Studio web項目默認腳手架形成的Dockerfile：
正是基於Docker Layer Caching思維，做了兩次COPY命令。