1. Dockerfile指令的本质

如果把Docker镜像比作预制菜，那么Dockerfile就是厨房里的菜谱。在这个菜谱中，RUN和CMD是最常用的两个"烹饪步骤"，但它们分工明确：

  • RUN：相当于炒菜时倒油、爆锅、翻炒的过程（构建时执行）
  • CMD：就像最后装盘时撒的葱花（运行时执行）
FROM ubuntu:22.04

# 构建阶段：安装必要软件（RUN）
RUN apt-get update && \
    apt-get install -y python3 pip

# 运行阶段：启动应用程序（CMD）
CMD ["python3", "app.py"]

2. RUN指令的深度探索

2.1 RUN的两种执行模式
# Shell格式（默认使用/bin/sh）
RUN pip install requests

# Exec格式（推荐用于复杂命令）
RUN ["/bin/bash", "-c", "echo '安装依赖' && pip install -r requirements.txt"]
2.2 典型应用场景
# 多步骤构建示例
RUN curl -O https://example.com/setup.sh && \
    chmod +x setup.sh && \
    ./setup.sh && \
    rm setup.sh

# 环境配置示例
RUN python3 -m venv /opt/venv && \
    . /opt/venv/bin/activate && \
    pip install --no-cache-dir uwsgi==2.0.21
2.3 层优化技巧
# 不良实践（产生多个镜像层）
RUN apt-get update
RUN apt-get install -y git
RUN rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# 优化实践（单层完成所有操作）
RUN apt-get update && \
    apt-get install -y git && \
    rm -rf /var/lib/apt/lists/*

3. CMD指令的奥秘揭秘

3.1 CMD的三种写法形式
# Exec格式（推荐）
CMD ["nginx", "-g", "daemon off;"]

# Shell格式
CMD service nginx start

# 参数传递形式
CMD ["$MODE"]  # 需要与ENTRYPOINT配合使用
3.2 运行时覆盖机制
# 原始Dockerfile
CMD ["python", "app.py"]

# 运行时覆盖
docker run myimage python debug.py  # 替换原有CMD
3.3 多CMD指令陷阱
# 错误示例：只有最后一个CMD生效
CMD ["echo", "Hello"]
CMD ["echo", "World"]  # 最终只会执行这个

# 正确实践：使用中间脚本
COPY entrypoint.sh /
RUN chmod +x /entrypoint.sh
CMD ["/entrypoint.sh"]

4. RUN vs CMD的对比实验

4.1 时间维度对比表
特征 RUN CMD
执行时机 镜像构建阶段 容器启动阶段
可被覆盖性 不可覆盖 可被docker run覆盖
出现次数 可多次使用 仅最后一次生效
典型用途 环境配置、安装软件 指定默认启动命令
4.2 组合使用案例
# 技术栈：Node.js应用
FROM node:18

# 构建阶段（RUN）
WORKDIR /app
COPY package*.json ./
RUN npm install --production

# 运行阶段（CMD）
COPY . .
CMD ["node", "server.js"]

# 健康检查（关联技术示例）
HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=3s \
  CMD curl -f http://localhost:3000/health || exit 1

5. 关联技术深度整合

5.1 ENTRYPOINT的黄金搭档
# 固定入口+可变参数模式
ENTRYPOINT ["/usr/bin/db-cli"]
CMD ["--help"]  # 默认显示帮助信息

# 运行时传递参数
docker run my-db-image backup  # 实际执行：/usr/bin/db-cli backup
5.2 多阶段构建中的指令应用
# 构建阶段
FROM golang:1.21 as builder
RUN go build -o /app .

# 运行阶段
FROM alpine:3.18
COPY --from=builder /app /app
CMD ["/app"]

6. 应用场景分析

RUN的典型场景：

  • 安装系统依赖包
  • 编译源代码
  • 创建系统用户
  • 配置文件修改

CMD的核心用途：

  • 定义容器默认行为
  • 指定服务启动命令
  • 配置健康检查
  • 提供默认参数

7. 技术优缺点对比

RUN的优势：

  • 固化构建过程
  • 支持层缓存
  • 确保环境一致性

CMD的局限：

  • 易被运行时参数覆盖
  • 无法直接修改镜像内容
  • 不支持条件逻辑

8. 避坑指南与最佳实践

  1. 缓存失效陷阱：
# 错误顺序导致缓存失效
COPY . .
RUN pip install -r requirements.txt  # 修改代码后需要重新安装依赖

# 正确顺序
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt
COPY . .
  1. 环境变量时效性：
# 环境变量在RUN阶段生效
ENV VERSION=1.0
RUN echo $VERSION > version.txt  # 正确记录1.0

# CMD中使用需要重新声明
ENV PORT=8080
CMD ["sh", "-c", "echo $PORT"]  # 需要Shell模式解析变量
  1. 信号传递问题：
# Exec格式才能正确接收SIGTERM
CMD ["python", "app.py"]  # 正确处理信号
# vs
CMD python app.py         # 可能无法正常退出

9. 技术演进观察

随着容器技术的发展，新的模式不断涌现：

  • 多阶段构建：分离构建时RUN和运行时CMD
  • Distroless镜像：精简RUN指令的使用
  • BuildKit特性：优化RUN指令的执行效率

10. 总结

理解RUN和CMD的区别就像掌握做菜的"火候"：

  • RUN是备菜时的精心准备（构建阶段）
  • CMD是上桌时的最后摆盘（运行阶段）
  • 两者的完美配合才能做出"米其林三星级"的容器镜像

通过本文的详细拆解，我们不仅掌握了基本用法，还深入理解了：

  • 指令执行的底层机制
  • 常见错误的避免方法
  • 性能优化的实践技巧
  • 与其他指令的配合策略