Docker 映像檔的層次化設計是其輕量、高效與可攜性的基石。此架構不僅實現了資源的極致共享，更透過聯合檔案系統將檔案變更隔離於頂層的可寫層，確保了底層映像檔的不可變性與一致性。這種設計哲學使得映像檔的建構、分發與版本控制變得極為高效，每一次的變更僅需新增一個薄層，而非複製整個檔案系統。理解映像檔的查詢、移除、匯出與載入等生命週期管理指令，是開發者與維運人員掌握容器化工作流程的關鍵。本文將深入解析這些核心指令的操作原理與應用場景，闡明其在日常開發、持續整合與部署流程中所扮演的重要角色，協助讀者建立扎實的映像檔管理知識體系。
Docker映像檔管理：層次結構、生命週期與檔案操作
Docker映像檔的層次結構與儲存機制
Docker映像檔並非單一的巨型檔案，而是由一系列**唯讀檔案系統層 (read-only filesystem layers)堆疊而成。這些層透過聯合檔案系統 (union filesystem)**技術（例如AUFS、OverlayFS等）合併，對容器內的進程呈現為一個單一的、可讀寫的檔案系統。
映像檔與容器的層次關係
- 唯讀層 (Read-only Layers): 每個映像檔都由一個或多個唯讀層組成。這些層一旦創建便不可更改，代表了映像檔的歷史版本和構成元素。
- 可寫層 (Writable Layer): 當一個容器從映像檔啟動時，Docker會在最頂部創建一個新的可寫層。容器內所有的檔案系統變更（新增、修改、刪除檔案）都發生在這個可寫層中。底層的唯讀層保持不變。
- 提交操作 (Commit): 當您使用
docker commit指令將容器提交為新映像檔時，實際上是將該容器的可寫層「凍結」並轉換為一個新的唯讀層，堆疊在原有的唯讀層之上，形成一個新的映像檔。當從這個新映像檔啟動另一個容器時，又會在最頂部創建一個新的可寫層。
範例：code.it映像檔的層次示意
假設我們的shrikrishna/code.it映像檔是這樣構建的：
shrikrishna/code.it：我們的應用程式新增的層。dockerfile/nodejs：包含最新Node.js版本的層。dockerfile/ubuntu：包含build-essential,curl,git,htop,vim,wget等工具的層。ubuntu:14.04：基礎Ubuntu作業系統層。- 主機核心 (Host Kernel)：所有容器共享主機的核心。
層次過多的問題: 雖然層次結構提供了高效的儲存和版本控制，但過多的層次可能會導致效能問題或達到某些聯合檔案系統的限制（例如AUFS的42層限制）。因此，在構建映像檔時，應盡量優化Dockerfile，減少不必要的層次。
Docker映像檔的查詢與移除
docker images指令：列出本地映像檔
docker images指令用於列出本地系統中所有已下載的映像檔。
語法：
$ docker images [選項] [名稱]
常用選項：
-a, --all: 顯示所有映像檔，包括中間層映像檔。-f, --filter=[]: 根據條件過濾映像檔，例如dangling=true可以列出懸空映像檔（即沒有被任何標籤引用的映像檔）。--no-trunc: 不截斷輸出，顯示完整的映像檔ID。-q, --quiet: 僅顯示映像檔ID。
範例：
$ docker images
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED VIRTUAL SIZE
shrikrishna/code.it v1 a7cb6737a2f6 6 minutes ago 704.4 MB
這會列出頂層映像檔、其儲存庫名稱、標籤、映像檔ID、創建時間和虛擬大小。
範例：列出懸空映像檔
$ docker images -f "dangling=true"
懸空映像檔是沒有被任何標籤引用的映像檔，它們通常是舊版本或構建失敗的殘留，佔用磁碟空間。
docker rmi指令：移除映像檔
docker rmi指令用於從本地系統中移除一個或多個映像檔。移除映像檔時，也會移除其所依賴且不再被其他映像檔引用的底層映像檔。
語法：
$ docker rmi [選項] {映像檔名稱或ID}
常用選項：
-f, --force: 強制移除映像檔，即使它被容器引用。--no-prune: 不刪除未標記的父映像檔。
範例：
$ docker rmi test_image
Docker映像檔的匯出與載入
docker save指令：將映像檔保存為tar歸檔
docker save指令用於將一個或多個映像檔（包括其所有父層和元數據）保存為一個tar歸檔檔案，並預設輸出到標準輸出。
語法：
$ docker save [選項] 映像檔名稱或ID
常用選項：
-o, --output: 指定輸出檔案的路徑，而不是標準輸出。
範例：
$ docker save -o codeit.tar shrikrishna/code.it:v1
這會將shrikrishna/code.it:v1映像檔保存到codeit.tar檔案中。這個檔案可以用於備份、離線傳輸或在沒有網路連接的環境中載入。
docker load指令：從tar歸檔載入映像檔
docker load指令用於從tar歸檔檔案中載入映像檔，恢復其檔案系統層和相關元數據。
語法：
$ docker load [選項]
常用選項：
-i, --input: 指定輸入檔案的路徑，而不是標準輸入。
範例：
$ docker load -i codeit.tar
這會從codeit.tar檔案中載入映像檔到本地Docker系統。
Docker映像檔層次與管理流程圖
此圖示展示了Docker映像檔的層次結構，以及如何透過相關指令進行查詢、移除、保存和載入。
@startuml
!define DISABLE_LINK
!define PLANTUML_FORMAT svg
!theme _none_
skinparam dpi auto
skinparam shadowing false
skinparam linetype ortho
skinparam roundcorner 5
skinparam defaultFontName "Microsoft JhengHei UI"
skinparam defaultFontSize 16
skinparam minClassWidth 100
actor "使用者 (User)" as User
participant "Docker 客戶端 (Docker Client)" as Client
participant "Docker 守護進程 (Docker Daemon)" as Daemon
database "Docker 映像檔儲存 (Image Store)" as ImageStore
rectangle "映像檔層次結構 (Image Layer Structure)" as LayerStructure {
component "應用程式層 (App Layer)" as AppLayer
component "Node.js 運行時層 (Node.js Layer)" as NodejsLayer
component "工具集層 (Tools Layer)" as ToolsLayer
component "基礎作業系統層 (Base OS Layer)" as BaseOSLayer
}
User -> Client : `docker images [-a -f -q]`
Client -> Daemon : 請求映像檔列表
Daemon -> ImageStore : 查詢映像檔元數據
ImageStore --> Daemon : 返回映像檔資訊
Daemon -> Client : 返回映像檔列表
Client -> User : 顯示映像檔列表
User -> Client : `docker rmi <映像檔>`
Client -> Daemon : 請求移除映像檔
Daemon -> ImageStore : 檢查依賴並移除映像檔層
ImageStore --> Daemon : 移除結果
Daemon -> Client : 返回移除確認
Client -> User : 顯示移除確認
User -> Client : `docker save -o <檔案> <映像檔>`
Client -> Daemon : 請求保存映像檔
Daemon -> ImageStore : 讀取映像檔層和元數據
ImageStore --> Daemon : 映像檔數據流
Daemon -> Client : 將數據流寫入檔案
Client -> User : 顯示保存確認
User -> Client : `docker load -i <檔案>`
Client -> Daemon : 請求載入映像檔
Client -> Daemon : 讀取檔案數據流
Daemon -> ImageStore : 將數據流解析並寫入映像檔層
ImageStore --> Daemon : 載入結果
Daemon -> Client : 返回載入確認
Client -> User : 顯示載入確認
AppLayer -[hidden]up-> NodejsLayer
NodejsLayer -[hidden]up-> ToolsLayer
ToolsLayer -[hidden]up-> BaseOSLayer
BaseOSLayer ..> ImageStore : 儲存於
ToolsLayer ..> ImageStore : 儲存於
NodejsLayer ..> ImageStore : 儲存於
AppLayer ..> ImageStore : 儲存於
@enduml
看圖說話：
此圖示深入闡釋了Docker映像檔的層次結構及其相關的管理操作。映像檔由一系列唯讀層組成，例如基礎作業系統層、工具集層、Node.js運行時層和應用程式層，這些層共同構成了映像檔的完整內容並儲存在Docker映像檔儲存中。使用者透過Docker客戶端與Docker守護進程互動，執行各種映像檔管理指令。docker images指令用於查詢並顯示本地所有的映像檔列表，包括其儲存庫、標籤和大小。docker rmi指令則允許使用者移除不再需要的映像檔，守護進程會負責檢查依賴並安全地刪除相關層。為了實現映像檔的備份、分發或離線使用，docker save指令可以將映像檔的所有層和元數據打包成一個tar歸檔檔案，而docker load指令則能將這個tar歸檔檔案重新載入到Docker系統中。這些指令共同提供了一個全面且高效的映像檔管理解決方案。
結語
玄貓認為，深入理解Docker映像檔的層次結構是高效利用Docker的基礎。透過docker images指令我們可以清晰地掌握本地映像檔的狀態，而docker rmi則幫助我們清理不再需要的映像檔，釋放寶貴的儲存空間。更重要的是，docker save和docker load指令為映像檔的離線分發和備份提供了強大的機制，極大地提升了Docker在各種環境下的靈活性和可用性。掌握這些映像檔管理指令，將使您在Docker生態系統中如魚得水，無論是開發、測試還是生產部署，都能更加從容應對。
結論
縱觀現代化 DevOps 生態系統，Docker 映像檔已不僅是部署單元，更演化為影響開發速度與維運成本的核心技術資產。其分層結構的設計，本身就是一門關於資源複用與版本管理的精妙藝術，為敏捷開發與持續交付提供了底層支撐。
然而，層次結構既是效率之源，亦是潛在的技術負債。相較於傳統的單體式部署包，分層雖帶來儲存與傳輸優勢，卻也易引發映像檔臃腫、構建鏈路過長及安全掃描複雜化等挑戰。docker save 與 load 指令雖解決了離線分發的燃眉之急，但真正的管理瓶頸在於如何平衡開發便利性與生產環境的精實化需求，這需要跨越單純的指令操作，進入到 Dockerfile 的深度優化與基礎映像檔的標準化治理。
未來三至五年，映像檔管理的焦點將從手動維護，全面轉向自動化的生命週期治理。整合於 CI/CD 流程的漏洞掃描、多階段構建（multi-stage builds）的普及，以及基於 OCI 標準的跨平台註冊中心（Registry）協同，將成為衡量技術團隊成熟度的關鍵指標。
玄貓認為，高階管理者應將映像檔管理視為一項系統性的資產治理策略，建立從開發、測試到部署的全鏈路標準，才能將其潛在效能完全釋放，並轉化為組織的穩定競爭優勢。