在日常的Python开发中，针对一些有性能要求的逻辑，我们可能会采用C/C++来实现，然后在python脚本层进行调用。而对于C/C++编译出来动态链接库，我们要如何进行调试呢？

面对一个卡住的进程我们要怎么定位是哪里卡住了，当服务异常退出了我们要怎么从coredump分析原因，没有IDE我又要如何来做断点调试？对于服务器开发而言，诸多摸不着头脑的问题都可以通过gdb这把利器来解决。

当我们采用容器化来部署项目时，对于大部分的程序（除开脚本语言）我们一般需要将源码编译成二进制的可执行文件，再将可执行文件打包成docker镜像。如果在一个Docker镜像中完成整个流程，那构建出来的镜像文件必然很大（包含了编译环境）；如果把编译过程和最终的可执行文件拆分为两个镜像，又会增加维护成本。那么有什么方法来解决这个问题呢？

Docker 通过读取我们编写的 Dockerfile 来自动构建一个镜像，镜像的每一层对应着 Dockerfile 的指令，我们应该遵循一些规则和最佳实践来保证构建出更加高效的镜像。