使用纱线工作区在docker图像内部安装纱线

我正在使用Thread工作区，我的package.json中有以下包：

  "workspaces": ["packages/*"]

我正在尝试创建要部署的docker映像，我有以下Dockerfile：

# production dockerfile
FROM node:9.2

# add code
COPY ./packages/website/dist /cutting

WORKDIR /cutting

COPY package.json /cutting/
RUN yarn install --pure-lockfile && yarn cache clean --production

CMD npm run serve

但我得到了以下错误：

错误发生意外错误： “：找不到”

@cutting/util

是我的一个工作区包的名称

所以问题是docker映像中没有源代码，所以它试图从yarnpkg安装它

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当部署到docker映像时，处理工作区的最佳方法是什么。

此代码在docker vm之外不起作用，因此在docker中也会被拒绝

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问题是您已经构建了一个代码，并且复制了绑定的代码。纱线工作区正在寻找

package.json

，而

dist

文件夹中没有该文件。工作空间只是在公共

节点\u modules

文件夹中创建一个链接，链接到您正在使用的其他工作空间。那里需要源代码。（顺便说一句，为什么不在docker vm内部构建代码？这样，源代码和dist也可以使用。）

这是我的docker文件。我使用纱线工作区和勒纳，但没有勒纳应该是类似的。您希望构建共享库，然后通过在dist文件夹中运行代码，在本地测试构建是否有效

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# Step 1 : Builder image
FROM node:11 AS builder
WORKDIR /usr/src/app
ENV NODE_ENV production
RUN npm i -g yarn
RUN npm i -g lerna
COPY ./lerna.json .
COPY ./package* ./
COPY ./yarn* ./
COPY ./.env .
COPY ./packages/shared/ ./packages/shared
COPY ./packages/api/ ./packages/api
# Install dependencies and build whatever you have to build 
RUN yarn install --production
RUN lerna bootstrap
RUN cd /usr/src/app/packages/shared && yarn build
RUN cd /usr/src/app/packages/api && yarn build
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# Step 2 : Run image
FROM node:11
LABEL maintainer="Richard T"
LABEL version="1.0"
LABEL description="This is our dist docker image"
RUN npm i -g yarn
RUN npm i -g lerna
ENV NODE_ENV production
ENV NPM_CONFIG_LOGLEVEL error
ARG PORT=3001
ENV PORT $PORT 
WORKDIR /usr/src/app
COPY ./package* ./
COPY ./lerna.json ./
COPY ./.env ./
COPY ./yarn* ./
COPY --from=builder /usr/src/app/packages/shared ./packages/shared
COPY ./packages/api/package* ./packages/api/
COPY ./packages/api/.env* ./packages/api/
COPY --from=builder /usr/src/app/packages/api ./packages/api
RUN yarn install 
CMD cd ./packages/api && yarn start-production
EXPOSE $PORT
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dist

文件夹在这里包含什么@Glogodist是webpack build的捆绑javascript、css和index.html。任何示例项目git repo，我都可以尝试。一个可能的解决方案是将包直接复制到docker image

RUN Thread add file:./@cutting/util

，但一定有更好的方法，我最终发布了npm包并走上了这条路