docker数据持久化主要有两种方式:
Docker中的数据可以存储在类似于虚拟机磁盘的介质中,在Docker中称为数据卷(Data Volume)。数据卷可以用来存储Docker应用的数据,也可以用来在Docker容器间进行数据共享。数据卷呈现给Docker容器的形式就是一个目录,支持多个容器间共享,修改也不会影响镜像。使用Docker的数据卷,类似在系统中使用 mount 挂载一个文件系统。操作Docker数据卷,需要理解以下几点:
一个数据卷是一个特别指定的目录,该目录利用容器的overlay2(17.06版本以上或linux4.x内核以上)文件系统可以为容器提供一些稳定的特性或者数据共享。数据卷可以在多个容器之间共享。
创建数据卷,只要在docker run命令后面跟上-v参数即可创建一个数据卷,当然也可以跟多个-v参数来创建多个数据卷,当创建好带有数据卷的容器后,就可以在其他容器中通过--volumes-froms参数来挂载该数据卷了,而不管该容器是否运行。也可以在Dockerfile中通过VOLUME指令来增加一个或者多个数据卷。
如果有一些数据想在多个容器间共享,或者想在一些临时性的容器中使用该数据,那么最好的方案就是你创建一个数据卷容器,然后从该临时性的容器中挂载该数据卷容器的数据。这样,即使删除了刚开始的第一个数据卷容器或者中间层的数据卷容器,只要有其他容器使用数据卷,数据卷都不会被删除的。
不能使用docker export、save、cp等命令来备份数据卷的内容,因为数据卷是存在于镜像之外的。备份方法: 创建一个新容器,挂载数据卷容器,同时挂载一个本地目录,然后把远程数据卷容器的数据卷通过备份命令备份到映射的本地目录里面。如下:
# docker run --rm --volumes-from DATA -v $(pwd):/backup busybox tar cvf /backup/backup.tar /data
可以把一个本地主机的目录当做数据卷挂载在容器上,同样是在docker run后面跟-v参数,不过-v后面跟的不再是单独的目录了,它是[host-dir]:[container-dir]:[rw|ro]这样格式的,其中host-dir是一个绝对路径的地址,如果host-dir不存在,则docker会创建一个新的数据卷,如果host-dir存在,但是指向的是一个不存在的目录,则docker也会创建该目录,然后使用该目录做数据源。
用户在使用Docker的过程中,往往需要能查看容器内应用产生的数据,或者需要把容器内的数据进行备份,甚至多个容器之间进行数据的共享,这必然涉及容器的数据管理操作。
容器中管理数据主要有两种方式:数据卷和数据卷容器
数据卷是一个可供一个或多个容器使用的特殊目录,可以绕过UFS(Unix File System)。
如果有数据需要在多个容器之间共享,此时可考虑使用数据卷容器。
容器Volume使用语法:
Docker-managed volume
docker run -it --name CONTAINER_NAME -v VOLUMEDIR IMAGE_NAME
Bind mount volume
docker run -it --name CONTAINER_NAME -v HOSTDIR:VOLUMEDIR IMAGE_NAME
在容器内创建一个数据卷
下面使用nginx镜像创建一个web容器,并创建一个数据卷挂载到容器的/webapp目录下:
[root@localhost ~]# docker run -d -P --name web -v /webapp nginx
这里的-P是允许外部访问容器需要暴露的端口。
挂载一个主机目录作为数据卷
[root@localhost ~]# docker run -d -P --name web1 -v /var/www/html:/webapp nginx
上面的命令加载主机的/var/www/html
目录到容器的/webapp
目录:
这个功能在进行测试的时候非常方便,比如用户可以放置一些程序或数据到本地目录中,然后在容器内运行和使用。另外,本地目录的路径必须是绝对路径,如果目录不存在,Docker会自动创建。
Docker挂载数据卷的默认权限是读写(rw),用户也可以通过(ro)指定为只读:
[root@localhost ~]# docker run -d -P --name web2 -v /var/www/html:/webapp:ro nginx
加了:ro以后,容器内挂载的数据卷的数据就无法修改了。
挂载一个本地主机文件作为数据卷
-v选项也可以从主机挂载单个文件到容器中作为数据卷:
[root@localhost ~]# docker run -it --rm -v ~/.bash_history:/.bash_history centos /bin/bash
这样就可以记录在容器输入过的命令历史了。
如果直接挂载一个文件到容器,使用文件编辑工具,包括vi或者sed去修改文件内容的时候,可能会造成inode的改变,这样将会导致错误。所以推荐的方式是直接挂载文件所在的目录。
如果用户需要在容器之间共享一些持续更新的数据,最简单的方式是使用数据卷容器。数据卷容器其实就是一个普通的容器,专门用它提供数据卷供其他容器挂载使用,方法如下:
首先,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:
[root@localhost ~]# docker run -it -d --name dbdata -v /dbdata centos
然后可以在其他容器中使用--volumes-from来挂载dbdata容器中的数据卷,例如创建db1和db2两个容器,并从dbdata容器挂载数据卷:
[root@localhost ~]# docker run -d --name db1 --volumes-from dbdata centos
[root@localhost ~]# docker run -d --name db2 --volumes-from dbdata centos
此时,容器db1和db2都挂载同一个数据卷到相同的/dbdata目录。三个容器任何一方在该目录下的写入,其他容器都可以看到。
例如,在db1容器中创建一个test文件:
[root@localhost ~]# docker exec -it db1 /bin/bash
[root@75b50c43ce20 /]# ls
bin dbdata dev etc home lib lib64 lost+found media mnt opt proc root run sbin srv sys tmp usr var
[root@75b50c43ce20 /]# cd dbdata/
[root@75b50c43ce20 dbdata]# touch test
[root@75b50c43ce20 dbdata]# ls
test
在db2容器中查看:
[root@localhost ~]# docker exec -it db2 /bin/bash
[root@c0b4bb5ff5b9 /]# ls dbdata/
test
可以多次使用--volumes-from参数来从多个容器挂载多个数据卷。还可以从其他已挂载了容器卷的容器来挂载数据卷:
[root@localhost ~]# docker run -d --name db3 --volumes-from db1 centos
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。
如果删除了挂载的容器(包括dbdata、db1和db2),数据卷并不会被自动删除。如果要删除一个数据卷,必须在删除最后一个还挂载着它的容器时显式使用docker rm -v命令来指定同时删除关联的容器。
可以利用数据卷容器对其中的数据卷进行备份、恢复,以实现数据的迁移。
备份
使用下面的命令来备份dbdata数据卷容器内的数据卷:
[root@localhost ~]# docker run --name worker --volumes-from dbdata -v $(pwd):/backup centos tar cvf /backup/backup.tar /dbdata
这个命令稍微有点复杂,具体分析下。
首先利用centos镜像创建了一个容器worker。使用--volumes-from dbdata参数来让worker容器挂载dbdata容器的数据卷(即dbdata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。
worker容器启动后,使用了tar cvf /backup/backup.tar /dbdata命令来将/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。
恢复
如果要恢复数据到一个容器,可以按照下面的操作。首先创建一个带有数据卷的容器dbdata2:
[root@localhost ~]# docker run -it --name dbdata2 -v /dbdata centos /bin/bash
然后创建另一个新的容器,挂载dbdata2容器,并使用untar解压备份文件到所挂载的容器卷中即可:
[root@localhost ~]# docker run --volumes-from dbdata2 -v $(pwd):/backup busybox tar xvf /backup/backup.tar
原文:https://www.cnblogs.com/shipment/p/13585142.html