耶耶耶耶耶 发表于 2024-1-19 02:16:24

五、容器数据卷(Volume)

1.什么是容器数据卷

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。
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
3.作用


[*]容器的持久化
[*]容器间的继承+共享数据
4. 数据卷

4.1 命令添加


[*]语法:docker run -it -v /宿主机绝对路径:/容器内目录 镜像名
mkdir redis
cd redis
docker run -it -v /redis/data:/data --name=c_redis redis:3.2 
[*]查看数据卷是否挂载成功:docker inspect 容器ID
例如:
docker inspect registry
"Mounts": [
            {
            "Type": "bind",
                "Source": "/opt/registry",
                "Destination": "/var/lib/registry",
                "Mode": "",
                "RW": true,
                "Propagation": "rprivate"
            },
            {
                "Type": "bind",
                "Source": "/opt/registry/config.yml",
                "Destination": "/etc/docker/registry/config.yml",
                "Mode": "",
                "RW": true,
                "Propagation": "rprivate"
            }
      ], 
 
4.2 容器内的读写规则

rw: 英文全称read write的缩写,表示可读可写(默认规则)
ro: 英文全称read only 的缩写,表示只读
例:
docker run -id -v /redis/data:/data:ro --name=redis1 redis:3.2 
读写规则只是限制容器内部,宿主机不会被限制
 
4.3 容器卷的继承

语法:
docker run -id --volumes-from 父类 --name='Container2' 镜像名字或容器ID:版本号
docker run -id --volumes-from redis1 --name=redis2 redis:3.2 
课堂演示:
(1) 在容器redis1中创建一个test1.txt 文件,分别查看宿主机/redis/data 目录与容器redis2中的 /data目录
(2) 在容器redis2中创建一个test2.txt 文件,分别查看宿主机/redis/data 目录与容器redis1中的 /data目录
(3) 宿主机/redis/data 目录创建文件test_data.txt,分别在redis1,redis2 容器的/data 目录中查看情况
(4) 将redis1 容器停止,在宿主机中创建一个test_stop.txt文件,然后再将redis1容器开启,分别查看情况
 
4.4 Dockerfile添加

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。
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