✏️【本日實作紀錄：Docker 容器多階段建構與輕量化瘦身】

在 Day 20 完成 SQLite 資料庫自動熱備份 與 災難復原工具 後，PrescriptionVLM 系統的核心功能、無障礙 UX、資安防衛與資料備援機制已建置完畢。

隨著專案進入尾聲，我們需要將系統打包為適合生產環境部署的容器映像檔。原本的 Dockerfile 包含了完整的 Python 構建工具與編譯依賴，導致打包出來的映像檔體積高達 1 GB。這會增加伺服器拉取映像檔的頻寬成本，且包含了執行期不需要的開發工具。

今天我們將為 PrescriptionVLM 系統導入 Docker 多階段建構（Multi-Stage Build） 技術。完成項目包含：

• Builder 與 Final 雙階段隔離 — 將編譯安裝 Python 套件的環境與最終執行環境分離。
• 以 python:3.11-slim 為基礎映像檔 — 移除不必要的系統編譯器，縮減映像檔體積。
• 最小權限原則 (Non-Root User) — 建立非 root 權限使用者執行容器，提升安全性。

一、Docker 多階段建構的設計

在生產環境的 Docker 最佳實踐中，多階段建構有以下好處：

• 映像檔瘦身：將原本 1 GB 的映像檔壓縮至 300 MB 以下，節省 60% 的空間與傳輸時間。
• 資安防護：正式環境的容器中不包含 gcc、g++ 等編譯工具，降低被利用的風險。
• 快取優化：將 Python 套件編譯層與應用程式碼層分開，修改 app.py 時能快速重建。

二、改寫輕量化 Dockerfile

請開啟專案根目錄的 Dockerfile，將原本單一階段的內容替換為多階段建構結構：

# ── 階段 1: Builder 構建環境 ──
FROM python:3.11-slim AS builder

WORKDIR /app

# 安裝基礎編譯工具（僅用於安裝/編譯 Python 套件）
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
    build-essential \
    curl \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# 先複製 requirements.txt 利用 Docker 快取機制
COPY requirements.txt .

# 將套件安裝至指定 Wheels/Site-Packages 目錄
RUN pip install --no-cache-dir --prefix=/install -r requirements.txt


# ── 階段 2: Production 執行環境 ──
FROM python:3.11-slim AS final

WORKDIR /app

# 安裝必要的執行期系統庫（如 ffmpeg 或 curl）
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
    curl \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# 從 Builder 階段複製已安裝好的 Python 套件
COPY --from=builder /install /usr/local

# 建立非 root 專用使用者，提升安全性
RUN useradd -m -u 1000 appuser && \
    mkdir -p /app/backups && \
    chown -R appuser:appuser /app

# 複製應用程式原始碼
COPY --chown=appuser:appuser . .

# 切換為非 root 使用者執行
USER appuser

EXPOSE 5000

CMD ["python", "app.py"]

三、更新 .dockerignore 排除不必要檔案

為了確保 Docker 建構時不會把不必要的快取檔與本地測試資料打入映像檔，請更新專案根目錄的 .dockerignore：

__pycache__/
*.pyc
*.pyo
*.pyd
.git/
.gitignore
.env
venv/
.venv/
backups/
*.db
*.db.enc
*.log

四、更新 docker-compose.yml 服務配置

確認根目錄的 docker-compose.yml 能正常使用優化後的 Dockerfile：

version: '3.8'

services:
  redis:
    image: redis:7.2-alpine
    container_name: prescription_redis
    ports:
      - "6379:6379"
    restart: always

  web:
    build:
      context: .
      dockerfile: Dockerfile
    container_name: prescription_service
    ports:
      - "5000:5000"
    env_file:
      - .env
    environment:
      - REDIS_HOST=redis
      - REDIS_PORT=6379
    depends_on:
      - redis
    restart: always

五、測試與瘦身成果驗證

1. 執行多階段 Docker 重建

在 Terminal 執行命令啟動編譯：

docker-compose build --no-cache

• 觀察過程：Terminal 會分成 [stage-0 1/5] (Builder) 與 [stage-1 1/6] (Final) 兩個階段循序構建。

2. 檢查映像檔體積縮減幅度

在 Terminal 查看生成的 Docker 映像檔大小：

docker images | grep prescription

• 預期成果：原本的映像檔體積約在 850MB~950MB，優化後的 Multi-Stage 映像檔體積約 250MB~320MB，瘦身 60% 以上。

3. 容器運作功能測試

啟動容器並確認 API 服務正常：

docker-compose up -d
curl -i http://127.0.0.1:5000/dashboard

• 預期成果：回傳 HTTP 200，儀表板與 API 均正常運作。

六、版本控制與提交 GitHub

測試通過後，將 Day 21 的修改提交至 GitHub：

git add Dockerfile .dockerignore docker-compose.yml

git commit -m "保留雙引號 改填寫自己要記錄的標記 ex.鐵人賽第二十一天"

git push

七、本日小結與明日預告

今天我們透過 Docker 多階段建構 與 最小權限使用者設置，將 PrescriptionVLM 系統的映像檔體積縮減 60% 以上，不僅加速了部署與升級流程，也提升了生產環境的安全性。

明天（Day 22），我們將實作 GitHub Actions CI/CD 自動化建構與測試流水線，讓每次 git push 都自動觸發單元測試與 Docker 映像檔打包！