数据卷挂载

在生产环境中,需要对数据进行持久化,冗余化,或者在需要在多个容器之间进行数据共享

数据卷:容器内数据直接映射到本地主机环境

数据卷容器:使同特定容器维护数据卷

-v 进行映射

docker run -id --rm --name dbdata  -v dbdata docker.io/busybox

docker run -id --rm --name  -P web -v /root/webroot:/test docker.io/busybox

docker run -id --rm --name  -P web -v /root/web.xml:/test docker.io/busybox

如果使用文件挂载,当使用vim或者sed  --in-place时候,可能造成inode改变,所以不推荐以文件挂载

数据卷容器

生成一个专门放数据的容器,这个数据卷容器可以在多个容器之间共享一些持续更行的数据

docker run -it --name dbdata -v /dbdata docker.io/busybox

查看结果

/ # ls

bin     dbdata  dev     etc     home    proc    root    run     sys     tmp     usr     var

docker run -it --name web1 --volumes-from dbdata docker.io/busybox

docker run -it --name web2 --volumes-from dbdata docker.io/busybox

在其中一个容器中创建一个文件,可以在另外两个看到

可以多次使用--volumes-from来挂载dbdata,也可以从其他已经挂载的容器卷的容器挂载数据卷

如果删除了挂载的容器(包括dbdata,web1,web2),数据卷并不会被删除.只有删除最后一个还挂载着它的容器 显示使用docker rm -v 命令来指定 同时删除关联的容器

利用数据卷来迁移数据

利用数据容器对其中的数据卷进行备份,恢复以实现数据迁移

docker run --volumes-from dbdata -v /root/back:/backup --name back docker.io/busybox tar -cvf /backup/backup.tar /dbdata

利用目录挂载,就可以把备份放到物理机的/root/back里了

docker run --volumes-from dbdata -v /root/back:/backup --name recover docker.io/busybox tar -xvf /backup/backup.tar

总结:

    通过数据卷和数据卷容器对容器内数据进行共享,备份,恢复等操作,即使出现了运行故障,用户也不必担心数据丢失,只需要快速创建容器即可

    在生产环境中,定期在物理机上进行数据备份,使用支持容错的存储系统(RAID,分布式文件系统{Ceph,GPFS,HDFS}).可以大大提升数据安全

入门容器操作见https://blog.csdn.net/Nedved_L/article/details/79067732