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Docker 很占用空间，每当我们运行容器、拉取镜像、部署应用、构建自己的镜像时，我们的磁盘空间会被大量占用。
如果你也被这个问题所困扰，咱们就一起看一下 Docker 是如何使用磁盘空间的，以及如何回收。
docker 占用的空间可以通过下面的命令查看：
$ docker system df
TYPE 列出了docker 使用磁盘的 4 种类型：
Images：所有镜像占用的空间，包括拉取下来的镜像，和本地构建的。
Containers：运行的容器占用的空间，表示每个容器的读写层的空间。
Local Volumes：容器挂载本地数据卷的空间。
Build Cache：镜像构建过程中产生的缓存空间（只有在使用 BuildKit 时才有，Docker 18.09 以后可用）。
最后的 RECLAIMABLE 是可回收大小。
下面就分别了解一下这几个类型。
容器的磁盘占用
每次创建一个容器时，都会有一些文件和目录被创建，例如：
/var/lib/docker/containers/ID目录，如果容器使用了默认的日志模式，他的所有日志都会以JSON形式保存到此目录下。/var/lib/docker/overlay2目录下含有容器的读写层，如果容器使用自己的文件系统保存了数据，那么就会写到此目录下。
现在我们从一个完全干净的系统开始，假设 docker 刚刚安装：
首先，我们启动一个 NGINX 容器：
现在运行 df 命令后，就会看到：
一个镜像，126MB
一个容器
此时没有可回收空间，因为容器在运行，镜像正被使用。
现在，我们在容器内创建一个 100MB 的空文件：
$ docker exec -ti www \dd if=/dev/zero of=test.img bs=1024 count=0 seek=$[1024*100]
再次查看空间：
可以看到容器占用的空间增加了，这个文件保存在本机哪里呢？
和上面说的一样，是保存在容器的读写层。
当停止容器后，容器占用的空间就会变为可回收的：
如何回收呢？删除容器时会删除其关联的读写层占用的空间。
也可以一键删除所有已经停止的容器：
$ docker container prune
删除容器后，镜像也可以回收了：
上面的 docker container prune 命令是删除停止的容器，如果想删除所有容器（包括停止的、正在运行的），可以使用下面这2个命令：
$ docker rm -f $(docker ps -aq)$ docker container rm -f $(docker container ls -aq)
镜像的磁盘占用
有一些镜像是隐形的：
子镜像，就是被其他镜像引用的中间镜像，不能被删除。
悬挂状态的镜像，就是不会再被使用的镜像，可以被删除。
下面的命令列出所有悬挂状态的镜像：
$ docker image ls -f dangling=true
删除这类镜像：
$ docker image rm $(docker image ls -f dangling=true -q)
或者：
$ docker image prune
如果想删除所有镜像，可以使用下面的命令：
$ docker image rm $(docker image ls -q)
注意，正在被容器使用的镜像是不能被删除的。
数据卷的磁盘占用
数据卷是容器自身文件体统之外的数据存储。
例如容器中的应用有上传图片的功能，上传之后肯定不能保存在容器内部，因为容器内部的数据会随着容器的死掉而被删除，所以，这些图片要保存在容器之外，也就是数据卷。
比如我们运行了一个 MongoDB 容器做测试，导入了很多测试数据，这些数据就不是在容器内部的，是在数据卷中，因为 MongoDB 的 Dockerfile 中使用了数据卷。
测试完成后，删除了这个 MongoDB 容器，但测试数据还在，没被删除。
删除不再使用的数据卷：
$ docker volume rm $(docker volume ls -q)
或者：
$ docker volume prune
Build Cache 的磁盘占用
Docker 18.09 引入了 BuildKit，提升了构建过程的性能、安全、存储管理等能力。
删除 build cache 可以使用命令：
$ docker builder prune
一键清理
通过上面的说明，我们知道了像容器、镜像、数据卷都提供了 prune这个子命令，帮助我们回收空间。
其实，docker 系统层面也有 prune 这个子命令，可以一键清理没用的空间：
$ docker system prune
定期执行这个命令是个好习惯。
翻译整理自：
https://medium.com/better-programming/docker-tips-clean-up-your-local-machine-35f370a01a78
本文转载自：「性能与架构」，原文：https://url.cn/5oKds4b，版权归原作者所有。欢迎投稿，投稿邮箱:
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