Docker数据卷
1、数据卷概念
默认情况下容器不使用任何 volume。此时容器的数据、文件系统的改动都是发生在最上面的容器层，数据与容器的生命周期同步，随着容器的被删除而被删除。虽然可使用 docker commit 命令将它持久化为一个新的镜像，但无法单独将数据持久化。
生产环境中使用Docker的过程中，往往需要对数据进行持久化，或者需要在多个容器之间进行数据共享，这必然要求容器要支持对数据的管理操作。
容器中管理数据主要有两种方式：
数据卷（Data Volumes）：容器内数据直接映射到本地主机环境；如何在容器内创建数据卷，并且把本地的目录或文件挂载到容器内的数据卷中。
数据卷容器（Data Volume Containers）：使用特定容器维护数据卷。如何使用数据卷容器在容器和主机、容器和容器之间共享数据，并实现数据的备份和恢复。
2、数据卷
数据卷是一个可供容器使用的特殊目录，它将主机操作系统目录直接映射进容器，类似于Linux的mount操作。
数据卷特性：
（1） 数据卷可以在容器之间共享和重用，容器间传递数据将变得高效方便；
（2） 对数据卷内数据的修改会立马生效，无论是容器内操作还是本地操作；
（3） 对数据卷的更新不会影响镜像，解耦了应用和数据；
（4） 卷会一直存在，直到没有容器使用，可以安全地卸载它。
2.1、绑定数据卷
绑定数据卷：就是在创建容器时将主机本地的任意路径挂载到容器内作为数据卷。
##创建数据卷，语法：docker run -it -v [宿主机的绝对目录]:[容器内目录] [镜像名]，文件不存在时将默认创建
docker run -d -P --name web --mount type=bind,source=/webapp,destination=/opt/webapp training/webapp python app.py
##上等同于下
docker run -d -P --name web -v /webapp:/opt/webapp training/webapp python app.py
--mount：表明使用数据卷，type参数指定数据卷的类型；
type=volume : 普通数据卷，映射到主机路径 /var/lib/docker/volumes 下；
type=bind : 绑定数据卷，映射到主机指定路径下；
type=tmpfs : 临时数据卷，只存在内存中。
本地目录的路径必须为绝对路径，容器内路径可以为相对路径。如果目录不存在，Docker会自动创建。绑定完成后，停止容器并在主机目录下修改文件，待容器启动后，可同步更新修改后的数据文件。
Docker挂载数据卷的默认权限是读写(rw)，可显示指定为只读(ro)，使用“:ro”参数。注意：该权限指的是容器内操作对挂载数据卷的权限，而不是本地用户。：
docker run -d -P --name web -v /webapp:/opt/webapp:ro training/webapp python app.py
可使用 docker inspect 命令查看数据卷的挂载情况：
docker inspect centos:v1.0
下图中：主机目录/docker/centos/dateVolume和容器目录/dateVolume下的数据文件可共享。
注意：出于可移植和分享的考虑，-v的方式不能直接在Dockerfile中实现。
另外：Docker挂载主机目录Docker访问出现cannot open directory：permission denied 的错误， 请使用 --privileged=true 参数：
docker run -it -v /docker/centos/dateVolume:/dateVolume --privileged=true centos:v1.0
2.2、dockerfile配置数据卷
##1、在宿主机目录下新建文件夹
mkdir -p /docker
##2、在上述目录下创建Dockerfile文件，并添加如下内容
FROM centos
VOLUME ["/dataVolumeContainer1","/dataVolumeContainer2"]
CMD echo "finished,-------success"
CMD /bin/ bash
##3、使用上述文件构建新的镜像
docker build -f /docker/Dockerfile -t dis/centos .
##4、启动镜像
docker run -it dis/centos /bin/bash
##5、进入跟目录可查看自定义容器卷
ls -lrt /
##6、查看数据卷默认对应的宿主机目录
docker inspect dis/centos
3、数据卷容器
如果你需要在多个容器之间共享一些持续更新的数据，最简单的方式就是使用数据卷容器————一个专门用来提供数据卷给其他容器挂载的容器，其它容器通过挂载这个(父容器)实现数据共享。
（1）创建一个数据卷容器dbdata，并在其中创建一个数据卷挂载到 /dbdata：
docker run -it -v/dbdata --name dbdata ubuntu
（2）在其他容器中使用 --volumes-from 命令挂载dbdata容器中的数据卷：
##创建db1容器，并从dbdata容器挂载数据卷
docker run -it --volumes-from dbdata --name db1 ubuntu
##创建db2容器，并从dbdata容器挂载数据卷
docker run -it --volumes-from dbdata --name db2 ubuntu
注意：
使用--volumes-from参数所挂载数据卷的容器自身并不需要保持在运行状态；
删除了挂载的容器，数据卷并不会被删除；
若要删除一个数据卷，必须在删除最后一个还挂载着它的容器显式的使用 docker rm -v 命令;
容器之间配置信息的传递，数据卷的声明周期一直持续到没有容器使用它为止。
4、利用数据卷容器迁移数据
4.1、数据卷的备份
docker run --volumes-from dbdata -v ${pwd}:/backup --name worker ubuntu tar cvf /backup/backup.tar /dbdata
上述命令首先利用ubuntu镜像创建一个容器worker，使用--volumes-from dbdata参数让worker容器挂载dbdata容器的数据卷，使用-v ${pwd}:/backup参数来挂载本地的当前目录到worker容器的/backup目录。待worker容器启动后，使用tar cvf /backup/backup.tar /dbdata 命令将 /dbdata下内容备份为容器内的/backup/backup.tar，即宿主主机当前目录下的backup
.tar文件。
4.2、数据卷的恢复
（1）创建一个带有数据卷的容器dbdata2
docker run -v /dbdata --name dbdata2 ubuntu /bin/bash
（2）创建一个新容器，挂载到dbdata2容器上，并使用untar解压备份文件到所挂载的容器卷中
docker run --volumes-from dbdata2 -v ${pwd}:backup busybox tar xvf /back/back.tar
参考资料
出处： https://www.cnblogs.com/DeepInThought
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