医生：通过重新编排指令来优化容器重建效率

《Proceedings of the ACM on Software Engineering》：Doctor: Optimizing Container Rebuild Efficiency by Instruction Re-orchestration

Dockerfile优化方法Doctor通过指令重排减少构建时间，依赖分析结合历史修改数据加权拓扑排序，实验显示92.75%的Dockerfile受益，平均减少26.5% rebuild time且86.2%保持功能等效。

　　

摘要

容器化技术彻底改变了软件部署的方式，其中Docker因其易用性和一致的运行时环境而处于领先地位。随着Docker使用的增加，优化Dockerfile的性能（尤其是减少重建时间）对于维护高效的持续集成/持续交付（CI/CD）流程变得至关重要。然而，现有的优化方法主要针对单次构建进行优化，没有考虑到修改和演进过程中反复重建所带来的成本，这限制了长期效率的提升。为了解决这一问题，我们提出了Doctor这一方法，通过重新排序指令来提高Dockerfile的构建效率，该方法解决了几个关键挑战：识别指令之间的依赖关系、预测未来的修改、确保行为等效性以及管理优化的计算复杂性。我们基于Dockerfile的语法和历史修改情况开发了一个全面的依赖关系分类体系，以确定哪些指令被频繁修改。Doctor利用加权拓扑排序算法来优化指令顺序，从而在保持功能的前提下最小化未来的重建时间。在对2000个GitHub仓库进行的实验中，发现Doctor改进了92.75%的Dockerfile，平均减少了26.5%的重建时间，其中有12.82%的文件重建时间减少了50%以上。值得注意的是，86.2%的文件在优化后仍保持了功能上的相似性。这些发现为Dockerfile的管理提供了最佳实践，使开发人员能够通过合理的优化策略来提升Docker的运行效率。

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