optimize-docker-build-cache
О программе
Этот навык предоставляет техники оптимизации сборки Docker с использованием кэширования слоёв, многоэтапных сборок и BuildKit для значительного сокращения времени сборки. Он предназначен для проектов на R, Node.js и Python, где повторные установки зависимостей и большой размер образов замедляют разработку. Используйте его, когда изменения кода вызывают полные пересборки или когда конвейеры CI/CD становятся узкими местами.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanacgit clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/optimize-docker-build-cacheСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
Optimize Docker Build Cache
Reduce Docker build times through effective layer caching and build optimization.
When to Use
- Docker builds are slow due to repeated package installations
- Rebuilds reinstall all dependencies on every code change
- Image sizes are unnecessarily large
- CI/CD pipeline builds are a bottleneck
Inputs
- Required: Existing Dockerfile to optimize
- Optional: Target build time improvement
- Optional: Target image size reduction
Procedure
Step 1: Order Layers by Change Frequency
Place least-changing layers first:
# 1. Base image (rarely changes)
FROM rocker/r-ver:4.5.0
# 2. System dependencies (change occasionally)
RUN apt-get update && apt-get install -y \
libcurl4-openssl-dev \
libssl-dev \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
# 3. Dependency files only (change when deps change)
COPY renv.lock renv.lock
COPY renv/activate.R renv/activate.R
RUN R -e "renv::restore()"
# 4. Source code (changes frequently)
COPY . .
Key principle: Docker caches each layer. When a layer changes, all subsequent layers are rebuilt. Dependency installation should come before source code copy.
Got: The Dockerfile layers are ordered from least-changing (base image, system deps) to most-changing (source code), with dependency lockfiles copied before the full source.
If fail: If builds still reinstall dependencies on every code change, verify that COPY . . comes after the dependency installation RUN command, not before.
Step 2: Separate Dependency Installation from Code
Bad (rebuilds packages on every code change):
COPY . .
RUN R -e "renv::restore()"
Good (only rebuilds packages when lockfile changes):
COPY renv.lock renv.lock
RUN R -e "renv::restore()"
COPY . .
Same pattern for Node.js:
COPY package.json package-lock.json ./
RUN npm ci
COPY . .
Got: Dependency lockfile (renv.lock, package-lock.json, requirements.txt) is copied and installed in a separate layer before the full source code COPY . ..
If fail: If the lockfile copy fails, ensure the file exists in the build context and is not excluded by .dockerignore.
Step 3: Use Multi-Stage Builds
Separate build dependencies from runtime:
# Build stage - includes dev tools
FROM rocker/r-ver:4.5.0 AS builder
RUN apt-get update && apt-get install -y \
libcurl4-openssl-dev libssl-dev build-essential
COPY renv.lock .
RUN R -e "install.packages('renv'); renv::restore()"
# Runtime stage - minimal image
FROM rocker/r-ver:4.5.0
RUN apt-get update && apt-get install -y \
libcurl4 libssl3 \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
COPY --from=builder /usr/local/lib/R/site-library /usr/local/lib/R/site-library
COPY . /app
WORKDIR /app
CMD ["Rscript", "main.R"]
Got: The Dockerfile has a builder stage with dev tools and a runtime stage with only production dependencies. The final image is significantly smaller than a single-stage build.
If fail: If COPY --from=builder fails to find libraries, verify the install path matches between stages. Use docker build --target builder . to debug the build stage independently.
Step 4: Combine RUN Commands
Each RUN creates a layer. Combine related commands:
Bad (3 layers, apt cache persists):
RUN apt-get update
RUN apt-get install -y curl git
RUN rm -rf /var/lib/apt/lists/*
Good (1 layer, clean cache):
RUN apt-get update && apt-get install -y \
curl \
git \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
Got: Related apt-get or package install commands are combined into single RUN instructions, each ending with cache cleanup (rm -rf /var/lib/apt/lists/*).
If fail: If a combined RUN command fails midway, temporarily split it to identify the failing command, then recombine after fixing.
Step 5: Use .dockerignore
Prevent unnecessary files from entering the build context:
.git
.Rproj.user
.Rhistory
.RData
renv/library
renv/cache
node_modules
docs/
*.tar.gz
.env
Got: A .dockerignore file exists in the project root excluding .git, node_modules, renv/library, build artifacts, and environment files. Build context size is noticeably smaller.
If fail: If needed files are missing in the container, check .dockerignore for overly broad patterns. Use docker build verbose output to verify which files are sent to the daemon.
Step 6: Enable BuildKit
DOCKER_BUILDKIT=1 docker build -t myimage .
Or in docker-compose.yml:
services:
app:
build:
context: .
dockerfile: Dockerfile
With COMPOSE_DOCKER_CLI_BUILD=1 and DOCKER_BUILDKIT=1 environment variables.
BuildKit enables:
- Parallel stage builds
- Better cache management
--mount=type=cachefor persistent package caches
Got: Builds run with BuildKit enabled (indicated by #1 [internal] load build definition style output). Multi-stage builds execute stages in parallel where possible.
If fail: If BuildKit is not active, verify the environment variables are exported before the build command. On older Docker versions, upgrade Docker Engine to 18.09+ for BuildKit support.
Step 7: Use Cache Mounts for Package Managers
# R packages with persistent cache
RUN --mount=type=cache,target=/usr/local/lib/R/site-library \
R -e "install.packages('dplyr')"
# npm with persistent cache
RUN --mount=type=cache,target=/root/.npm \
npm ci
Got: Subsequent builds reuse cached packages from the mount, dramatically reducing install times even when the layer is invalidated. Cache persists across builds.
If fail: If --mount=type=cache is not recognized, ensure BuildKit is enabled (DOCKER_BUILDKIT=1). The syntax requires BuildKit and is not supported by the legacy builder.
Validation
- Rebuilds after code-only changes are significantly faster
- Dependency installation layer is cached when lockfile has not changed
-
.dockerignoreexcludes unnecessary files - Image size is reduced compared to unoptimized build
- Multi-stage build (if used) separates build and runtime dependencies
Pitfalls
- Copying all files before installing deps: Invalidates the dependency cache on every code change
- Forgetting
.dockerignore: Large build contexts slow down every build - Too many layers: Each
RUN,COPY,ADDcreates a layer. Combine where logical. - Not cleaning apt cache: Always end apt-get installs with
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/* - Platform-specific caches: Cache layers are platform-specific. CI runners may not benefit from local caches.
Related Skills
create-r-dockerfile- initial Dockerfile creationsetup-docker-compose- compose build configurationcontainerize-mcp-server- apply optimizations to MCP server builds
GitHub репозиторий
Похожие навыки
content-collections
МетаЭтот навык предоставляет проверенную в продакшене настройку для Content Collections — TypeScript-ориентированного инструмента, который преобразует файлы Markdown/MDX в типобезопасные коллекции данных с валидацией Zod. Используйте его при создании блогов, сайтов документации или контентных приложений на Vite + React для обеспечения типобезопасности и автоматической проверки содержимого. Он охватывает всё: от настройки плагина Vite и компиляции MDX до оптимизации развертывания и валидации схем.
polymarket
МетаЭтот навык позволяет разработчикам создавать приложения на платформе прогнозных рынков Polymarket, включая интеграцию с API для торговли и получения рыночных данных. Он также обеспечивает потоковую передачу данных в реальном времени через WebSocket для отслеживания текущих сделок и рыночной активности. Используйте его для реализации торговых стратегий или создания инструментов, обрабатывающих обновления рынка в реальном времени.
creating-opencode-plugins
МетаЭтот навык помогает разработчикам создавать плагины OpenCode, которые подключаются к более чем 25 типам событий, таким как команды, файлы и операции LSP. Он предоставляет структуру плагина, спецификации API событий и шаблоны реализации для модулей на JavaScript/TypeScript. Используйте его, когда вам нужно перехватывать, отслеживать или расширять жизненный цикл ассистента OpenCode AI с помощью пользовательской событийно-ориентированной логики.
sglang
МетаSGLang — это высокопроизводительный фреймворк для обслуживания больших языковых моделей (LLM), специализирующийся на быстрой структурированной генерации JSON, regex и рабочих процессов агентов с использованием кэширования префиксов RadixAttention. Он обеспечивает значительно более высокую скорость вывода, особенно для задач с повторяющимися префиксами, что делает его идеальным для сложных структурированных результатов и многократных диалогов. Выбирайте SGLang вместо альтернатив, таких как vLLM, когда вам требуется ограниченное декодирование или вы создаете приложения с интенсивным совместным использованием префиксов.
