这两种实现在大多数情况下都是可替换的。这就是为什么在大多数情况下，你可以从 Ubuntu 切换到 Alpine，而不会注意到任何不同。

但是再微小的差异也可能导致悲剧。其中主要的问题源于 musl 处理 DNS 的方式，更具体地说，musl（在设计上）不支持 DNS-over- tcp。

通常你不会注意到这个区别，因为大多数情况下，一个 UDP 数据包（512字节）就足以解析主机名……直到它不够用了。

之前正常工作了数月的应用程序（运行在 Kubernetes 上），突然开始抛出一个特定(非常关键)主机名的“未知主机”异常。

最糟糕的是，这可能是随机出现的，可能发生在任何时候，当一些外部网络变化导致某些特定域的分辨率需要超过单个 UDP 数据包中可用的 512 字节。

如果你运行数十个甚至数百个基于 Alpine 的微服务/应用程序，它们都突然停止工作，唯一的解决办法是切换到不同的 Linux 发行版，这需要重新构建所有应用程序并重新部署它们，那么你可能会面临一个令人抓狂的现实——强破坏性的、持续多日的停机。

总而言之，这个 DNS 问题不会在 Docker 容器中暴露出来。这只会发生在 Kubernetes 中，所以如果你在本地测试，一切都会正常工作，并且只有在将应用程序部署到集群时才会发现不可修复的问题。此外，Kubernetes 文档声称 DNS 问题只与“Alpine 3.3 或更早版本”相关，但我在 Alpine 3.16 上也遇到了上述问题，所以无需赘言。

另外，值得一提的是，许多流行的工具，例如 nicolaka/netshoot 或 giantswarm/tiny-tools，也使用 Alpine 作为基本镜像，前者是用于容器网络问题的解决工具。可以想象，当你的故障排除工具也坏了的时候，那只能祝你好运了。

交叉编译的风险

虽然 DNS 是 musl 最常见的问题，但有更多理由需要你审慎考虑。Alpine 使用 Musl Libc 作为传统的 glibc 的替代，编译软件的时候可能会遇到一些不可预知的问题，这一点会导致我们耗费不少不必要的时间。任何依赖于 C 标准库的编程语言或其库都会受到 musl 和 glibc 之间差异的影响。

例如，对于 Python，许多流行的库(如 NumPy 或 Cryptography)都依赖于 C 代码进行优化。幸运的是，至少对于 Numpy 这样的一些库，你可能会找到基于 alpine 的编译包和相关依赖项。

然而，对于不太受欢迎的编译器，你可能不得不自己编译。这样做真的值得吗?在我看来，不值得。此外，即使你设法构建了一个包含 numpy 的镜像，其大小将是 400MB 左右，在这种情况下，因为体积小而使用 Alpine 的理由无疑也站不住脚了。

此外，构建这样一个镜像的时间将是残酷的。你可以自己试试，下面的 Dockerfile 构建大约需要 10 分钟：

FROM python:3.11-alpine

RUN apk --update add gcc build-base

RUN pip install --no-cache-dir numpy

显然，类似的问题在其他语言中也会发生。例如，Node.js 使用附加组件，这些附加组件是用 C++ 编写的，并使用 node-gyp 编译，这些附加组件将依赖于 C 库，因此依赖于 glibc。

另一个例子是 Golang，它的标准库——或者更具体地说是 net/http 或 os/user 模块——依赖于 C 库，因此依赖于 glibc。如果应用程序需要 CGO_ENABLED=1，即使不使用这些特定的模块，使用 Alpine 显然也会遇到问题。

此外，不可忽视的一点是，在 Docker Hub 中，大部分镜像是没有 Alpine 版本的，比如 Mysql 和 PHP-Apache，如果我们需要基于这些环境开发，就不得不自己编写 Alpine 版本，或者找一些第三方镜像。

用什么替代

如果上述问题促使你重新考虑使用 Alpine，那么你可能想知道应该使用什么替代。有很多选择，它们都有一些利弊需要权衡。

Alpine 最大的吸引力在于它的体积小，所以如果你真的在乎这一点，那么 Wolfi(例如，cgrd .dev/chainguard/Wolfi -base只有 12MB)或 Distroless 都是不错的选择。

如果你正在寻找具有合理大小的通用基础镜像，而不是基于 musl，那么你可以考虑使用 Red Hat 公司的 UBI（通用基础镜像），它的“微型”版本(registry.access.redhat.com/ubi8-micro)只有 26.7MB，这也非常接近 Alpine。

选择 Alpine 的另一个原因是它的安全性。这也与它的小尺寸有关，因为小尺寸通常意味着更少的包，因此漏洞也更少。在这方面，上述的 Wolfi 是一个特别好的选择。

让我们实事求是地说，由于 Alpine 很小而节省几兆字节的空间并不重要，除非你要拉成千上万次镜像(你可能不应该这样做)，所以使用 Ubuntu 或基于 Debian 的基本镜像也不是一个糟糕的选择。

可能有人知道，Docker 官方的 Debian 镜像有个 slim 版本，这个版本的大小比默认的版本要小一倍多。

slim 顾名思义就是“瘦身版”。Debian-slim 是一个很好的折中方案，它比 Alpine 大，但也没那么大。

有一些上层的镜像会基于 Debian-slim 进行编写，比如 Python。如果我们开发 Python 的项目，可以使用 python:slim 这个基础镜像。

另外，在 Docker 17.05 版本以后，新引入了多阶段编译（multi-stage builds） 这一概念，这将会极大地简化所有操作。

简单来说，多阶段编译支持我们将 Docker 镜像的编译分成多个“阶段”。比如常见的软件编译的情况，我们可以将编译阶段单独提出来，软件编译完成后直接将二进制文件拷贝到一个新的基础镜像中，这样做最大的好处就是，第二个镜像不再包含任何编译阶段使用的中间依赖，干干净净明明白白。

结语

虽然使用 Alpine 没有什么问题，而且它可以作为基本容器镜像操作系统，但就我个人而言，由于前面描述的 DNS 问题，我可能永远不会再信任它，或者任何使用 musl 的操作系统。

本文的重点不是要诋毁 Alpine。相反，这是一种预警。虽然考虑到上面列出的问题，Alpine 似乎是一个不错的选择，但使用它至少是有风险的，你的决定可能是鲁莽的。不过这最终取决于你计划在哪里使用它。它满足了很多要求，也有很多优点，所以如果你不担心或不受本文所描述的问题的影响，你可能应该继续使用它。

综上所述，这里的结论应该是——在使用任何东西(无论是容器操作系统、框架还是库)之前进行合理的研究——它很受欢迎并受到好评并不一定意味着它就一定是一个好的选择。

参考链接：

https://betterprogramming.pub/why-i-will-never-use-alpine-linux-ever-again-a324fd0cbfd6返回搜狐，查看更多