第5章 Docker容器数据卷

1.1 是什么

先来看看Docker的理念:
*  将运用与运行的环境打包形成容器运行 ,运行可以伴随着容器,但是我们对数据的要求希望是持久化的
*  容器之间希望有可能共享数据
 
 
Docker容器产生的数据,如果不通过docker commit生成新的镜像,使得数据做为镜像的一部分保存下来,
那么当容器删除后,数据自然也就没有了。


为了能保存数据在docker中我们使用卷。

一句话:有点类似我们Redis里面的rdb和aof文件

 

1.2 能干嘛 

 
卷就是目录或文件,存在于一个或多个容器中,由docker挂载到容器,但不属于联合文件系统,因此能够绕过Union File System提供一些用于持续存储或共享数据的特性:
 
 卷的设计目的就是数据的持久化,完全独立于容器的生存周期,因此Docker不会在容器删除时删除其挂载的数据卷


特点:
1:数据卷可在容器之间共享或重用数据
2:卷中的更改可以直接生效
3:数据卷中的更改不会包含在镜像的更新中
4:数据卷的生命周期一直持续到没有容器使用它为止

● 容器的持久化

● 容器间继承+共享数据

 

 

1.3 数据卷:容器内添加

1.3.1 直接命令添加

1.3.1.1 命令

 docker run -it -v /宿主机目录:/容器内目录 centos /bin/bash
即 docker run -it -v /宿主机绝对路径目录:/容器内目录      镜像名

1.3.1.2 查看数据卷是否挂载成功

docker inspect 容器ID

1.3.1.3 容器和宿主机之间数据共享

1.3.1.4 容器停止退出后,主机修改后数据是否同步

1.3.1.5 命令(带权限)

 docker run -it -v /宿主机绝对路径目录:/容器内目录:ro 镜像名

 

1.3.2 DockerFile添加

1.3.2.1 根目录下新建mydocker文件夹并进入

1.3.2.2 可在Dockerfile中使用VOLUME指令来给镜像添加一个或多个数据卷

VOLUME["/dataVolumeContainer","/dataVolumeContainer2","/dataVolumeContainer3"]
 
说明:
 
出于可移植和分享的考虑,用-v 主机目录:容器目录这种方法不能够直接在Dockerfile中实现。
由于宿主机目录是依赖于特定宿主机的,并不能够保证在所有的宿主机上都存在这样的特定目录。

1.3.2.3 File构建

# volume test
FROM centos
VOLUME ["/dataVolumeContainer1","/dataVolumeContainer2"]
CMD echo "finished,--------success1"
CMD /bin/bash

1.3.2.4 build后生成镜像

获得一个新镜像zzyy/centos

1.3.2.5 run容器

1.3.2.6 通过上述步骤,容器内的卷目录地址已经知道对应的主机目录地址哪??

1.3.2.7 主机对应默认地址

 

1.3.3 备注

Docker挂载主机目录Docker访问出现cannot open directory .: Permission denied
解决办法:在挂载目录后多加一个--privileged=true参数即可

 

 

1.4 数据卷容器

1.4.1 是什么

命名的容器挂载数据卷,其它容器通过挂载这个(父容器)实现数据共享,挂载数据卷的容器,称之为数据卷容器

1.4.2 总体介绍

以上一步新建的镜像zzyy/centos为模板并运行容器dc01/dc02/dc03

它们已经具有容器卷

● /dataVolumeContainer1

● /dataVolumeContainer2

1.4.3 容器间传递共享(--volumes-from)

1.4.3.1 先启动一个父容器dc01:在dataVolumeContainer2新增内容

1.4.3.2 dc02/dc03继承自dc01

--volumes-from

命令:docker run -it --name dc02 --volumes-from dc01 zzyy/centos

dc02/dc03分别在dataVolumeContainer2各自新增内容

1.4.3.3 回到dc01可以看到02/03各自添加的都能共享了

1.4.3.4 删除dc01,dc02修改后dc03可否访问

1.4.3.5 删除dc02后dc03可否访问,再进一步

1.4.3.6 新建dc04继承dc03后再删除dc03

1.4.3.7 结论:容器之间配置信息的传递,数据卷的生命周期一直持续到没有容器使用它为止

 

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