注意:这里使用的是oracle的JRE,版本是1.8。

1、解压jre包,删除根目录下文本文件,然后删除其他不必要文件。

#解压

tar xvcf jre-8u161-linux-x64.tar.gz

#进入目录

cd jre1.8.0_161/

#删除文本文件

rm -rf COPYRIGHT LICENSE README release THIRDPARTYLICENSEREADME-JAVAFX.txtTHIRDPARTYLICENSEREADME.txt Welcome.html

#删除其他无用文件

rm -rf lib/plugin.jar \

  lib/ext/jfxrt.jar \

  bin/javaws \

  lib/javaws.jar \

  lib/desktop \

  plugin \

  lib/deploy* \

  lib/*javafx* \

  lib/*jfx* \

  lib/amd64/libdecora_sse.so \

  lib/amd64/libprism_*.so \

  lib/amd64/libfxplugins.so \

  lib/amd64/libglass.so \

  lib/amd64/libgstreamer-lite.so \

  lib/amd64/libjavafx*.so \

  lib/amd64/libjfx*.so

2、重新打包所有文件(不打包也可以,在Dockerfile里ADD这个目录即可,当前精简完jre目录大小是107M,压缩后是41M)

  tar zcvf jre8.tar.gz *

3、创建Dockerfile

# 基础镜像

FROM 内网ip/仓库名/alpine:3.10

# 作者

MAINTAINER xiaobao2

# 添加glibc依赖

RUN apk --no-cache add ca-certificates && \

  wget -q -O /etc/apk/keys/sgerrand.rsa.pub https://alpine-pkgs.sgerrand.com/sgerrand.rsa.pub && \

  wget https://github.com/sgerrand/alpine-pkg-glibc/releases/download/2.29-r0/glibc-2.29-r0.apk && \

  apk add glibc-2.29-r0.apk

# 安装jre

ADD jre8.tar.gz /usr/java/jdk/

# 设置变量

ENV JAVA_HOME /usr/java/jdk

ENV PATH ${PATH}:${JAVA_HOME}/bin

# 运行容器的工作目录

WORKDIR /opt 

4、构建(整体大小大概是125M)

docker build -t 内网ip/仓库名/java:8 .

5、测试运行

# docker run -it 内网ip/仓库名/java:8 /opt

# java -version

使用alpine制作最小化的JDK基础镜像的更多相关文章

  1. 支持HTTP2的cURL——基于Alpine的最小化Docker镜像

    cURL是我喜欢的开源软件之一.虽然cURL的强大常常被认为是理所当然的,但我真心地认为它值得感谢和尊重.如果我们的工具箱失去了curl,那些需要和网络重度交互的人(我们大多数人都是这样的)将会陷入到 ...

  2. docker学习系列-jdk基础镜像制作

    准备一台安装有docker服务的机器 1.编辑Dockerfile   vim Dockerfile FROM centos:latest ADD ./jdk-8u141-linux-x64.tar. ...

  3. docker 系列 - 基础镜像环境和Docker常用命令整理

    =======================docker 基础镜像环境 alpine=======================可以使用 docker search 命令搜索指定的 image, ...

  4. 使用jdk 容器镜像注意默认编码问题

    最近在使用一个开源数据pipeline 处理的工具的时候,发现了jdk容器镜像编码的一些问题 以下是一个简单的描述 问题 使用了streamsets 工具,使用容器运行,默认使用了adoptopenj ...

  5. alpine制作jdk、jre镜像、自定义镜像上传阿里云

    alpine制作jdk镜像 alpine Linux简介 1.Alpine Linux是一个轻型Linux发行版,它不同于通常的Linux发行版,Alpine采用了musl libc 和 BusyBo ...

  6. 测试环境docker化(一)—基于ndp部署模式的docker基础镜像制作

    本文来自网易云社区 作者:孙婷婷 背景 我所在测试项目组目前的测试环境只有一套,在项目版本迭代过程中,开发或产品偶尔会在测试环境进行数据校验,QA人数在不断增加,各个人员在负责不同模块工作时也会产生脏 ...

  7. 安装完最小化 RHEL/CentOS 7 后需要做的 30 件事情7. 安装 PHP PHP 是用于 web 基础服务的服务器端脚本语言。它也经常被用作通用编程语言。在最小化安装的 CentOS 中安

    CentOS 是一个工业标准的 Linux 发行版,是红帽企业版 Linux 的衍生版本.你安装完后马上就可以使用,但是为了更好地使用你的系统,你需要进行一些升级.安装新的软件包.配置特定服务和应用程 ...

  8. C#窗口皮肤制作(二):创建窗口库项目以及最小化、最大化、关闭button的实现

    非常高兴有朋友关注这篇博客,同一时候也十分抱歉让关注的朋友久等了,隔上一篇博客也有3个月没有更新,主要是因为3月份辞职,4月份初离职到期离开了北京高德,来到了上海张江.眼下新工作也处于熟悉其中,希望大 ...

  9. Winform 基础二 最小化 最大化 关闭 点击任务栏隐藏显示 点击鼠标左键移动窗体

    一 最大化 二 最小化 三 关闭 四 点击任务栏隐藏显示 五 点击鼠标左键移动窗体 六 阴影效果鼠标左键移动窗口 #region UI设置 最大化.最小化.关闭.鼠标移动窗口.点击任务栏切换窗口 th ...

随机推荐

  1. Http请求头安全策略

    今天在网上浪了许久,只是为了找一个很简单的配置,却奈何怎么都找不到. 好不容易找到了,我觉得还是记录下来的好,或许省得许多人像我一样浪费时间. 1.X-Frame-Options 如果网站可以嵌入到I ...

  2. 「CH2501」 矩阵距离 解题报告

    CH2501 矩阵距离 描述 给定一个N行M列的01矩阵 A,\(A[i][j]\) 与 \(A[k][l]\) 之间的曼哈顿距离定义为: \(dist(A[i][j],A[k][l])=|i-k|+ ...

  3. Echarts大数据可视化物流航向省份流向迁徙动态图,开发全解+完美参数注释

    最近在研究Echarts的相关案例,毕竟现在大数据比较流行,比较了D3.js.superset等相关的图表插件,还是觉得echarts更简单上手些. 本文是以原生JS为基础,如果使用Vue.js的话, ...

  4. Scala实践6

    1  if表达式 Scala中if...else..表达式是有返回值的,如果if和else返回值类型不一样,则返回Any类型. scala> val a3=10 a3: Int = 10 sca ...

  5. 在Winform界面使用自定义用户控件及TabelPanel和StackPanel布局控件

    在很多时候,我们做一些非常规化的界面的时候,往往需要创建一些用户控件,在其中绘制好一些基础的界面块,作为后续重复使用的一个单元,用户控件同时也可以封装处理一些简单的逻辑.在开发Winform各种类型项 ...

  6. HTTP图解笔记(六)—— 第6章 HTTP首部

    前言 为啥第一章直接跳到第六章呢,因为...博主当初看书的时候挑着看..只看了第一章和第六章┗( ▔, ▔ )┛ HTTP图解对于不熟悉HTTP的小伙伴来说是很好的书籍,建议入手! 一. HTTP报文 ...

  7. 使用vscode运行python出现中文乱码的解决方法

    前提:自己安装了code runner的插件 快捷键Ctrl+Shift+P,打开设置Open Settings (JSON):

  8. 《利用python进行数据分析》——Numpy基础

    一.创建数组 1.创建数组的函数 array:将输入数据(列表.元组.数组或其他序列类型)转换为ndarray,可用dtype指定数据类型. >>> import numpy as ...

  9. python 线程池实用总结

    线程池的两张方法 submit 和map from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import time # def sayhello(a) ...

  10. python 栈

    栈的特点:先进后出 class Stack: def __init__(self): self.data = [] def push(self, val): self.data.append(val) ...