diving最新使用使用rust重构，程序体积更小，性能更快，此重构版本特性如下：
- 支持命令行与网页两种模式
- 基于HTTP API的形式获取镜像数据，不再需要安装docker程序
- 支持多个平台，包括：linux，windows，macos
- 也直接分析导出的镜像数据，如：diving file:///tmp/redis.tar
使用diving精简docker镜像
在docker支持多阶段构建(multi-stage builds)之后，构建运行时的镜像仅将在最后阶段复制依赖的文件即可，对于golang与rust等仅需要复制运行文件即可。基于alpine为基础镜像构建，基本均在20MB以下。
镜像Layer汇总
docker镜像由一层层的layer构成，第一层为基础镜像，而后面的镜像为构建脚本时生成的，在针对layer分析时需要一层层的来优化考虑。
基础镜像为运行镜像的最底层，建议考虑选择alpine等精简的镜像，也仅安装运行时所依赖的模块，减少引入各种漏洞的风险。
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首先可以先看镜像汇总，其包括4项指标：
分数: 根据layer中浪费的空间等数据计算的分值，可作为镜像优化的直观指标镜像大小: 镜像所有层级的汇总以及保存时压缩的大小其它层级总大小: 除基础镜像层的其它层级汇总，等同于项目构建所有添加的数据大小浪费的空间大小: 其它层级重复出现、修改或删除的文件汇总大小，此为主要优化点
由上面的4点指标可快速得出Layer的分析结论，明确第一层基础镜像是否过大（如果是可选择基于alpine），其它层级总大小是否符合预期（如果比项目预期过大则按层分析所添加数据），浪费的空间大小是否可避免（对于后续层级重复更新、删除等文件是否无效操作）。
镜像Layer层级分析
若感觉某个layer数据不合理时，如何针对其做具体分析呢？docker hub提供了构建镜像每个layer对应的命令，简单的分析可直接查看命令是否合理。而layer包括了哪些文件，以及具体相关文件的具体信息则需要具体解析layer的目录树才可获取，docker运行时则是将所有layer解析后层级重叠汇总完整目录树。
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如上所示，镜像分层数据可按层级选择、按文件大小过滤、按是否更新或删除过滤（每层的文件均为新增，因此无需提供是否新增过滤）、文件名称搜索等功能，通过以上的筛选配置，则可快速分析该层数据是否有优化空间。常用的方法如下：
选择分层+勾选更新或删除选项+展开所有目录: 查看每层更新或者删除了的文件，确认此类操作是否可以精简，避免无效数据的产生选择分层+勾选文件大小>=1MB+展开所有目录: 查看每层较大的文件(可按场景选择不同的大小过滤)，判断此类文件是否应用运行时所需，若非必须可在生成时避免此类大文件的生产选择分层+关键字筛选: 可以筛选每层中的无效文件，例如压缩包、文本文件等(需要注意明确是否的确无需使用) ，也可下载该文件确认内容 ![]()
小结
diving提供快速便捷的镜像分析方式，可以定期针对项目镜像汇总生成分析报告，优化镜像构建逻辑，精简避免无效镜像数据。diving提供了terminal与以web形式，web的测试地址可以直接使用以下地址：https://diving.npmtrend.com/
