多阶段构建是一项新功能，需要守护程序和客户端上使用docker 17.05或更高版本。多级构建对于在优化Dockerfile的同时使其易于阅读和维护的任何人都非常有用。
在进行多阶段构建之前
关于构建镜像，最具挑战性的事情之一是保持镜像尺寸变小。Dockerfile中的每条指令都会在映像上添加一层，您需要记住在移至下一层之前清除不需要的任何工件。为了编写一个真正有效的Dockerfile，传统上，您需要使用Shell技巧和其他逻辑来使各层尽可能小，并确保每一层都具有上一层所需的工件，而没有其他任何东西。
实际上，通常只有一个Dockerfile用于开发（包含构建应用程序所需的一切），而精简的Dockerfile用于生产时，仅包含您的应用程序以及运行该应用程序所需的内容。这被称为“构建器模式”。维护两个Dockerfile是不理想的。
这是一个Dockerfile.build和Dockerfile的例子，它遵循上面的模式：
Dockerfile.build：
FROM golang:1.7.3
WORKDIR /go/src/github.com/alexellis/href-counter/
COPY app.go .
RUN go get -d -v golang.org/x/net/html \\\\
&& CGO_ENABLED=0 GOOS=linux go build -a -installsuffix cgo -o app .
请注意，此示例还RUN使用Bash&&运算符将两个命令人工压缩在一起，以避免在镜像中创建额外的图层。这是容易失败的并且难以维护。
Dockerfile：
FROM alpine:latest
RUN apk –no-cache add ca-certificates
WORKDIR /root/
COPY app .
CMD [./app]
build.sh：
#!/bin/sh
echo Building alexellis2/href-counter:build
docker build –build-arg https_proxy=$https_proxy –build-arg http_proxy=$http_proxy \\\\
-t alexellis2/href-counter:build . -f Dockerfile.build
docker container create –name extract alexellis2/href-counter:build
docker container cp extract:/go/src/github.com/alexellis/href-counter/app ./app
docker container rm -f extract
echo Building alexellis2/href-counter:latest
docker build –no-cache -t alexellis2/href-counter:latest .
rm ./app
运行build.sh脚本时，它需要构建第一个镜像，从中创建一个容器以复制工件，然后构建第二个镜像。这两个映像都占用了系统空间，并且app 本地磁盘上也仍然有工件。
多阶段构建极大地简化了这种情况！
使用多阶段构建
通过多阶段构建，您可以FROM在Dockerfile中使用多个语句。每个FROM指令可以使用不同的基础，并且每个指令都
开始构建的新阶段。您可以有选择地将工件从一个阶段复制到另一个阶段，从而在最终图像中留下不需要的所有内
容。为了展示它是如何工作的，让我们改编上一部分中的Dockerfile以使用多阶段构建。
Dockerfile：
FROM golang:1.7.3
WORKDIR /go/src/github.com/alexellis/href-counter/
RUN go get -d -v golang.org/x/net/html
COPY app.go .
RUN CGO_ENABLED=0 GOOS=linux go build -a -installsuffix cgo -o app .
FROM alpine:latest
RUN apk –no-cache add ca-certificates
WORKDIR /root/
COPY –from=0 /go/src/github.com/alexellis/href-counter/app .
CMD [./app]
您只需要单个Dockerfile。您也不需要单独的构建脚本。只需运行docker build：
$ docker build -t alexellis2/href-counter:latest .
最终结果是与之前的镜像大小相同，并大大降低了复杂性。您无需创建任何中间映像，也不需要将任何工件提取到本地系统。
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