1. 项目概述：一个被“遗忘”的宝藏工具

最近在整理自己的开发工具链时，又翻出了 aazirani/clawon 这个项目。说实话，第一次看到这个仓库名，我也有点懵——“clawon”？这既不像一个常见的英文单词，也不像某个流行框架的缩写。但点进去看源码和文档，你会发现它其实是一个设计相当精巧、解决了一个非常具体且高频痛点的命令行工具。简单来说， Clawon 是一个用于快速、安全地清理 Docker 系统资源的命令行工具 。

如果你和我一样，日常开发、测试甚至生产环境都重度依赖 Docker，那你一定对下面这个场景不陌生：本地机器上跑着十几个不同的项目容器，每个项目又有自己的数据库、缓存、网络；CI/CD 流水线每天构建几十个临时镜像；时间一长， docker ps -a 列出的列表长得吓人， docker images 里堆满了 <none> 的中间镜像和旧版本镜像，磁盘空间被一点点蚕食。手动清理？ docker system prune 太粗暴，怕误删；写脚本？每次都要斟酌过滤条件，挺麻烦。Clawon 就是在这个背景下诞生的，它不是一个要取代 docker system prune 的巨无霸，而是一个更智能、更可控的“外科手术刀”。

它的核心价值在于 “精准”和“安全” 。它允许你通过非常灵活的规则（比如时间、标签、名称模式、状态）来筛选出需要清理的资源，并且提供预览模式，让你在真正执行删除前，清楚地知道哪些东西会被动。这对于维护一个干净、高效的 Docker 工作环境至关重要，尤其是对于团队协作和自动化脚本集成。接下来，我就结合自己近一年的使用经验，从设计思路到实操细节，把这个“宝藏工具”彻底讲透。

2. 核心设计理念与竞品对比

2.1 为什么需要另一个 Docker 清理工具？

Docker 官方和社区已经有不少清理方案，比如自带的 docker system prune ， 第三方工具如 docker-gc 、 docker-cleanup 等。Clawon 的出现，并不是为了重复造轮子，而是针对现有方案的几个痛点进行了精准改进：

1. 粒度控制不足 ： docker system prune -a 会清理所有未使用的镜像、容器、网络和构建缓存，这是一把“火烧连营”的大刀。很多时候，我们只想清理特定项目（比如标签包含 test- 的）、特定时间之前（比如一周前）的，或者处于特定状态（比如 exited 超过3天）的资源。Clawon 通过丰富的过滤条件提供了这种外科手术式的精度。

2. 安全性欠缺 ：直接运行 prune 命令是有风险的，尤其是在脚本中。你可能一不小心就把还在用的中间镜像，或者某个暂时停止但还有数据的容器给删了。Clawon 强制性的 “预览（Preview）模式” 是其一大特色。任何清理操作前，它都会先列出所有符合筛选条件的待删除项，并明确提示资源数量及类型，需要用户确认（或通过 -f 强制跳过）才会执行。这相当于多了一道保险。

3. 可集成性弱 ：虽然可以写 Shell 脚本组合 docker 命令来实现复杂清理，但脚本的维护、可读性和跨平台一致性是个问题。Clawon 提供了一个统一的、配置化的命令行接口，它的筛选规则可以通过命令行参数或配置文件来定义，更容易嵌入到 CI/CD 流水线（如 GitLab CI、Jenkins）或定时任务（如 crontab）中，实现自动化治理。

4. 资源关联性处理 ：这是 Clawon 一个非常聪明的设计。Docker 资源之间存在依赖关系，例如，一个容器使用了某个镜像，一个网络被多个容器共享。粗暴删除可能会失败或留下“孤儿”资源。Clawon 在内部逻辑上会考虑这些关联性，例如，在删除镜像前，会确保没有容器依赖它（除非使用强制删除选项），这比手动写脚本处理要可靠得多。

2.2 Clawon 的核心架构与工作流程

Clawon 本身是一个用 Go 编写的单文件二进制工具，这带来了极好的分发和部署体验。它的架构可以理解为 “过滤器+执行器” 模式。

1. 资源收集器 ：首先，Clawon 会通过 Docker Engine API（和你使用 docker ps 、 docker images 命令一样）获取当前主机上所有的目标资源列表，包括容器、镜像、网络和卷（Volume）。

2. 规则过滤器 ：这是核心环节。它根据用户提供的筛选条件（规则），对收集到的资源列表进行逐项过滤。这些规则是“与”的关系，即资源必须满足所有条件才会被选中。过滤过程是在内存中完成的，速度很快。

3. 预览与确认 ：过滤出的资源列表会以清晰易读的格式输出到终端，并统计数量。此时，Clawon 会暂停，等待用户确认。这个步骤是防止误操作的关键。

4. 安全执行器 ：用户确认后，Clawon 开始执行删除操作。它不是简单粗暴地并发删除，而是遵循一定的安全顺序（例如，先尝试删除容器，再删除其关联的镜像），并在删除每个资源前进行最后一次存在性检查，避免在预览和执行的间隙资源状态发生变化导致的错误。

整个流程如下图所示（逻辑描述）：

用户输入命令及过滤规则 -> Clawon调用Docker API获取资源 -> 应用过滤规则 -> 生成待删除预览列表 -> 用户确认 -> 按安全顺序执行删除 -> 输出结果报告

注意 ：Clawon 的所有操作都是基于 Docker API 的，这意味着你需要有相应的 Docker 守护进程访问权限。在生产环境使用时要特别注意权限控制，最好限制在特定的、受信任的用户或服务账户下运行。

3. 安装与快速上手

3.1 多种安装方式

Clawon 的安装非常灵活，适合不同场景：

方式一：直接下载二进制文件（推荐） 这是最快捷的方式。前往项目的 GitHub Releases 页面，根据你的操作系统和架构下载对应的 clawon 二进制文件。比如在 Linux x86_64 上：

# 下载最新版本
wget https://github.com/aazirani/clawon/releases/latest/download/clawon-linux-amd64 -O clawon
# 添加执行权限
chmod +x clawon
# 移动到系统路径（可选，方便全局调用）
sudo mv clawon /usr/local/bin/

验证安装： clawon --version 。

方式二：通过包管理器 对于 macOS 用户，如果安装了 Homebrew，可以将其添加到自定义 Tap 后安装（具体请参考项目 README，可能不是官方维护）。Linux 用户也可以将其放入自定义的 apt/yum 仓库。

方式三：从源码构建 如果你需要修改代码或针对特定环境编译：

git clone https://github.com/aazirani/clawon.git
cd clawon
make build # 或者 go build -o clawon main.go

这需要你的机器上安装有 Go 开发环境（1.16+）。

3.2 你的第一次清理：一个安全演示

安装完成后，我们不做任何危险操作，先来一次完全安全的“预览”体验，看看 Clawon 能发现什么。

# 预览所有已退出的容器
clawon containers --filter state=exited --preview

这条命令会做以下几件事：

1. containers ：指定操作对象是容器。
2. --filter state=exited ：设置过滤条件，只筛选状态为“已退出”的容器。
3. --preview ：关键参数！它告诉 Clawon 只进行预览，不执行实际删除。

执行后，终端会输出一个列表，显示所有匹配的容器 ID、名称、镜像、创建时间和状态。最后一行会总结，例如： Preview: 5 containers would be removed. 。看到这个，你就知道如果执行删除，会动哪5个容器。 在真正熟悉之前，永远先加上 --preview 跑一遍。

实操心得 ：我习惯在编写自动化脚本时，将第一次运行设置为 --preview 模式，并将输出记录到日志。确认无误后，再移除 --preview 或添加 --force （跳过确认提示）进行正式清理。这能有效避免在 CI/CD 环境中因镜像标签变更等意外情况导致的误删。

4. 核心功能深度解析与实战

Clawon 的强大在于其丰富的过滤条件。下面我们分资源类型，结合实战场景，详细拆解。

4.1 容器清理：从简单到复杂

容器是我们最常清理的资源。Clawon 提供了多种维度的过滤。

场景一：清理所有已退出的临时容器 这是最基本的需求。开发调试时，经常用 docker run -it --rm 跑临时容器，但有时忘记加 --rm ，或者容器异常退出，就会留下一堆 Exited 状态的容器。

# 预览并清理所有已退出容器
clawon containers --filter state=exited --preview
# 确认列表无误后，执行删除（会要求确认）
clawon containers --filter state=exited
# 或者强制删除（跳过确认提示，用于脚本）
clawon containers --filter state=exited --force

场景二：清理指定时间之前创建的旧容器 比如，你想清理一周前创建的所有容器（无论状态）。

# 清理创建时间早于7天前的所有容器
clawon containers --filter created-before=7d

时间单位支持 s (秒), m (分钟), h (小时), d (天), w (周)。 created-before=168h 和 7d 是等价的。

场景三：按名称或标签过滤 这是精准清理的关键。假设你的项目容器名称都包含 myapp- 前缀，并且用标签 env=staging 来标记测试环境容器。

# 清理名称包含‘myapp-’且已退出的容器
clawon containers --filter name=myapp- --filter state=exited
# 清理所有带有标签 env=staging 的容器
clawon containers --filter label=env=staging
# 组合条件：清理 staging 环境下，创建超过3天的已退出容器
clawon containers --filter label=env=staging --filter state=exited --filter created-before=3d

注意事项 ： --filter 参数可以多次使用，它们之间是 “逻辑与（AND）” 的关系。上面的例子中，容器必须同时满足“有标签 env=staging ”、“状态为 exited ”、“创建于3天前”这三个条件才会被选中。如果你需要“或（OR）”逻辑，目前需要运行多次命令。

4.2 镜像清理：解决磁盘空间难题

Docker 镜像占用的磁盘空间通常是最大的。Clawon 的镜像清理功能非常实用。

场景一：清理所有悬虚（dangling）镜像 悬虚镜像是那些没有标签（显示为 <none>:<none> ）的中间构建层。它们通常是无用的。

clawon images --filter dangling=true

这等价于 docker image prune ，但同样有预览和安全确认。

场景二：清理未被任何容器引用的镜像 这比 dangling 范围更广，包括那些有标签但当前没有任何容器（无论运行还是停止）使用的镜像。

clawon images --filter unused=true

这是一个需要谨慎使用的选项 ，尤其是在生产环境。因为有些镜像可能是基础镜像，或者准备下次部署用的。务必先 --preview 。

场景三：按模式清理特定镜像 比如，清理所有仓库名包含 test-registry.com/ 的镜像，或者所有标签为 latest 的旧镜像（保留最新的一个）。

# 清理来自特定私有仓库的所有镜像
clawon images --filter reference=test-registry.com/*
# 注意：Clawon 可能不直接支持‘保留最新N个’的语义，这通常需要结合其他工具或脚本。
# 更常见的做法是清理特定标签模式，如所有以‘-dev’结尾的标签
clawon images --filter reference=*:*-dev --filter created-before=2d

场景四：综合清理——释放最大空间 一个常见的维护任务是：清理所有悬虚镜像 + 清理所有创建超过30天且未被使用的镜像。

# 分两步执行更安全
clawon images --filter dangling=true
clawon images --filter unused=true --filter created-before=30d

4.3 网络与卷的清理

网络和卷的清理相对较少，但同样重要，特别是对于自动化的测试环境。

网络清理 ：Docker 会自动创建一些默认网络（bridge, host, none），自定义的未使用网络可以清理。

# 清理所有未被任何容器使用的自定义网络
clawon networks --filter unused=true

注意 ：这不会删除正在被容器使用的网络，也不会删除 Docker 的默认网络。

卷清理 ：数据卷（Volume）存储着持久化数据，清理必须格外小心。Clawon 通常只清理未被任何容器引用的“悬虚卷”。

# 预览并清理所有悬虚卷
clawon volumes --filter dangling=true --preview

重要警告 ：卷清理是最高风险操作！一个“悬虚”的卷可能包含重要的数据库备份、上传的文件等。在执行 volumes 清理前， 必须 使用 --preview 仔细核对列表，并确保你有其他备份或确认这些数据确实不再需要。我个人的策略是，除非磁盘空间告急，否则几乎从不自动化清理卷，而是手动处理。

4.4 使用配置文件进行批量操作

对于固定的清理策略，每次都敲一长串命令很麻烦，也容易出错。Clawon 支持使用 YAML 或 JSON 格式的配置文件。

创建一个 cleanup-policy.yaml 文件：

# cleanup-policy.yaml
version: '1'
policies:
  - name: "daily-container-cleanup"
    resource: "containers"
    filters:
      - "state=exited"
      - "created-before=1d"
    action: "delete"
    force: false # 是否跳过确认

  - name: "weekly-image-cleanup"
    resource: "images"
    filters:
      - "dangling=true"
      - "unused=true"
      - "created-before=7d"
    action: "delete"
    force: false

  - name: "aggressive-test-cleanup"
    resource: "all" # 同时清理容器、镜像、网络、卷
    filters:
      - "label=environment=ci"
      - "created-before=2h"
    action: "delete"
    force: true # 在CI环境中，我们通常跳过确认

然后运行：

clawon --config cleanup-policy.yaml --policy daily-container-cleanup --preview
clawon --config cleanup-policy.yaml --policy aggressive-test-cleanup

通过配置文件，你可以将清理策略代码化、版本化，并在不同环境（开发、测试、CI）中应用不同的策略，实现标准化运维。

5. 集成到自动化流程：CI/CD 与定时任务

Clawon 的真正威力在于自动化。手动运行只是小打小闹，把它集成到系统中才能持续发挥价值。

5.1 集成到 GitLab CI/CD

假设你在 GitLab 上运行 CI，每次流水线都会构建新的镜像并运行测试容器。你可以在流水线最后添加一个清理阶段，专门清理本次流水线产生的资源。

# .gitlab-ci.yml
stages:
  - build
  - test
  - cleanup

cleanup_job:
  stage: cleanup
  script:
    # 安装 clawon
    - curl -L -o clawon https://github.com/aazirani/clawon/releases/latest/download/clawon-linux-amd64 && chmod +x clawon
    # 清理所有由本次流水线创建的、带有当前CI流水线ID标签的资源
    # 假设你在构建和测试阶段为所有资源打上了标签 `ci-job=$CI_JOB_ID`
    - ./clawon containers --filter label=ci-job=$CI_JOB_ID --force
    - ./clawon images --filter label=ci-job=$CI_JOB_ID --force
  rules:
    - when: always # 无论成功失败，都执行清理

这样，每次流水线结束后，无论成功与否，都会自动清理自己产生的“垃圾”，保持 Runner 节点的清洁。

5.2 通过 Systemd Timer 或 Crontab 设置定时清理

对于开发机或长期运行的服务器，可以设置定时任务，执行日常或每周清理。

使用 Systemd Timer (Linux) 创建服务文件 /etc/systemd/system/clawon-daily.service ：

[Unit]
Description=Daily Docker cleanup with Clawon
After=docker.service

[Service]
Type=oneshot
ExecStart=/usr/local/bin/clawon containers --filter state=exited --filter created-before=2d --force
ExecStart=/usr/local/bin/clawon images --filter dangling=true --force
ExecStart=/usr/local/bin/clawon images --filter unused=true --filter created-before=30d --force
# 注意：这里没有清理 volumes，因为风险高

创建定时器文件 /etc/systemd/system/clawon-daily.timer ：

[Unit]
Description=Run daily Docker cleanup

[Timer]
OnCalendar=daily
Persistent=true

[Install]
WantedBy=timers.target

然后启用： sudo systemctl enable --now clawon-daily.timer

使用 Crontab 更传统的方式，在 crontab 中添加一行：

# 每天凌晨3点，执行清理脚本
0 3 * * * /usr/local/bin/clawon containers --filter state=exited --filter created-before=2d --force >> /var/log/clawon.log 2>&1

实操心得 ：在自动化脚本中使用 --force 参数跳过确认是必要的，但必须确保你的过滤条件 绝对精确 。我建议先在目标机器上以 --preview 模式运行一段时间（比如一周），每天检查日志，确认筛选结果符合预期，然后再切换到 --force 模式。同时，将清理操作的重度（如清理周期、保留天数）设置得相对保守一些，宁松勿紧。

6. 高级技巧与疑难排查

6.1 过滤条件的组合与转义

过滤条件是 Clawon 的灵魂。理解其语法细节能让你事半功倍。

• 空格处理 ：如果过滤值包含空格，需要用引号包裹。

  # 错误：clawon containers --filter name=my app
  # 正确：clawon containers --filter name="my app"
  

• 通配符 ： * 支持有限，主要在 reference （镜像引用）过滤中比较有用，如 --filter reference=myrepo/*:latest 。
• 时间计算 ： created-before 和 created-after 非常强大。你可以使用绝对时间戳，但相对时间更常用。 7d 表示7天， 12h 表示12小时。Clawon 会将其转换为绝对时间与资源的 CreatedAt 时间戳进行比较。
• 标签过滤 ： --filter label=key=value 是精确匹配。如果你想匹配所有带有某个键（无论值是什么）的资源，可以使用 --filter label=key 。注意， label 过滤对镜像、容器、网络都有效。

6.2 性能考量与处理大量资源

当你的 Docker 宿主机上有成千上万个镜像或容器时，Clawon 的预览和过滤操作可能会消耗一定内存和 CPU。虽然 Go 语言效率很高，但在资源极其受限的环境或处理海量数据时，仍需注意：

1. 分而治之 ：不要试图用一条过于复杂的命令清理所有资源。可以按项目、按类型分批执行。例如，先清理 A 项目的旧容器，再清理 B 项目的。
2. 善用时间过滤 ： created-before 是最有效的缩小范围的条件之一。优先使用它，可以大幅减少需要扫描和过滤的资源数量。
3. 关注输出 ：如果预览列表非常长，终端输出可能会卡顿。可以考虑将预览结果重定向到文件进行查看： clawon ... --preview > preview_result.txt 。

6.3 常见问题与解决方案

问题1：执行删除时提示“资源不存在”或“删除失败”。

• 原因 ：在预览和实际执行删除的间隙，目标资源可能已被其他进程（如另一个 Docker 命令、容器自动重启等）删除或状态改变。
• 解决方案 ：这是 Clawon 安全机制的一部分，可以忽略。Clawon 会跳过这些资源并继续处理其他项。如果频繁出现，可能是你的清理策略与其他自动化流程有冲突，需要协调。

问题2：如何清理“所有资源”（容器、镜像、网络、卷）？

• 方法 ：使用 clawon all 命令。但 极度危险 ！务必结合严格的过滤条件，并先预览。

  # 危险！这将尝试清理所有未被使用的资源，包括可能重要的数据卷。
  # clawon all --filter unused=true --preview
  # 相对安全：清理所有已退出超过一周的容器、所有悬虚镜像和网络。
  clawon all --filter state=exited --filter created-before=7d --filter dangling=true --preview
  

问题3：Clawon 和 Docker 自带的 prune 命令，我该用哪个？

• 简单、快速、粗暴的清理 ：用 docker system prune -a --volumes （注意 --volumes 会删卷！）。适合在确定不需要任何闲置资源时使用。
• 精准、安全、可审计、可自动化的清理 ：用 Clawon。你需要对清理对象有明确的选择标准，并希望集成到脚本或流程中。

问题4：Clawon 能否在 Docker Swarm 或 Kubernetes 集群中使用？

• 答案 ：Clawon 直接与单个 Docker 守护进程通信。在 Docker Swarm 模式下，它只能管理当前节点上的资源，无法跨节点操作。对于 Kubernetes，它无法直接管理 Pod 和 Kubernetes 对象。它更适合用于管理开发机、CI Runner 节点或单个 Docker 主机上的资源。对于集群环境的镜像清理，可能需要结合集群的垃圾回收机制或使用专门的集群管理工具。

经过一段时间的深度使用，Clawon 已经成了我本地开发和维护测试服务器不可或缺的工具。它的设计哲学我很欣赏：不追求大而全，而是把一个痛点（精准安全清理）打透。最开始你可能觉得它只是 docker system prune 的语法糖，但当你开始用过滤规则组合出复杂的清理策略，并把它嵌入到你的自动化流程里时，你会体会到那种“一切尽在掌握”的清爽感。尤其是那个 --preview 功能，让我在写自动化脚本时心里特别踏实。如果你也受困于 Docker 环境的杂乱，不妨花半小时试试 Clawon，配置一个简单的每日清理任务，你会发现磁盘空间和心情都一起变好了。