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  • Docker-数据管理

    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(Data Volumns):容器内数据直接映射到本地主机环境
    数据卷容器(Data Volumns Contains):使用特定容器维护数据卷

    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中的mount操作
    数据卷可以提供很多有用的特性,如下
    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

    在容器内创建一个数据卷
    在用docker –run命令的时候,使用-v标记可以在容器内创建一个数据卷。多次重复使用-v标记可以创建多个数据卷
    下面使用training/webapp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

    FengZhen$ docker run -d -P --name web -v /webapp training/webapp python app.py
    Unable to find image 'training/webapp:latest' locally
    latest: Pulling from training/webapp
    e190868d63f8: Pull complete 
    909cd34c6fd7: Pull complete 
    0b9bfabab7c1: Pull complete 
    a3ed95caeb02: Pull complete 
    10bbbc0fc0ff: Pull complete 
    fca59b508e9f: Pull complete 
    e7ae2541b15b: Pull complete 
    9dd97ef58ce9: Pull complete 
    a4c1b0cb7af7: Pull complete 
    Digest: sha256:06e9c1983bd6d5db5fba376ccd63bfa529e8d02f23d5079b8f74a616308fb11d
    Status: Downloaded newer image for training/webapp:latest
    7e2b2d3e48f71944f1c4d6d639f457688e1393e53aed347b40814b99df909056

    -P是将容器服务暴露的端口,自动映射到本地主机的临时端口

    挂载一个主机目录作为数据卷
    使用-v标记也可以指定挂载一个本地的已有目录到容器中去作为数据卷(推荐方式)

    FengZhen$ docker run -d -P --name web -v /Users/FengZhen/Desktop/积累/docker:/opt/webapp training/webapp python app.py
    43bb3babe90603a941eaab0bd6f08b216face887c8481a5f3022319b6219f415
    FengZhen$ docker run -d -v /usr/bin:/test ubuntu:latest /bin/sh -c "while true;do echo fz; sleep 1;done"
    0dc0e44cf47d504900ebe65f0b763caecc640c6fcf67572175fb0ef76a5f7ece
    

    进入容器查看

    FengZhen$ docker exec -it 0dc0e44cf47d /bin/bash
    root@0dc0e44cf47d:/# ls
    bin boot dev etc home lib lib64 media mnt opt proc root run sbin srv sys test tmp usr var
    root@0dc0e44cf47d:/# ls /test/
    '[' chcon csplit factor hd kube-reset.sh logname lzless nsenter prlimit seq split truncate updatedb whereis xzless
    '[[' chmem curl fallocate head kube-restart.sh look lzma nslookup procan setarch ssl_client tsort upgrade.sh which xzmore


    发现有一个test目录,test目录下是本地/usr/bin下的数据
    用户可以将一些程序或数据放到本地目录中,然后再容器内运行和使用。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
    docker run -d -v /usr/bin:/test:ro ubuntu:latest /bin/sh -c "while true;do echo fz; sleep 1;done"
    加了ro之后,容器内对锁挂在数据卷内的数据就无法修改了

    数据卷容器

    如果用户需要在多个容器之间共享一些持续更新的数据,最简单的方式是使用数据卷。数据卷容器也是一个容器,但是它的目的是专门用来提供数据卷供其他容器挂载
    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

    FengZhen$ docker run -it -v /dbdata --name dbdata ubuntu
    root@c388eb9ba56c:/# ls
    bin boot dbdata dev etc home lib lib64 media mnt opt proc root run sbin srv sys tmp usr var

    然后,可以在其它容器中使用—volumns-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

    FengZhen$ docker run -it --volumes-from dbdata --name db1 ubuntu
    root@e03020fc3a00:/# ls
    bin boot dbdata dev etc home lib lib64 media mnt opt proc root run sbin srv sys tmp usr var
    root@e03020fc3a00:/# exit
    exit
    FengZhen$ docker run -it --volumes-from dbdata --name db2 ubuntu
    root@9c4c7382edf2:/# ls
    bin boot dbdata dev etc home lib lib64 media mnt opt proc root run sbin srv sys tmp usr var

    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dbdata容器中创建一个test文件

    root@c388eb9ba56c:/dbdata# touch test
    root@c388eb9ba56c:/dbdata# ls
    test
    

    在db2容器内查看

    root@9c4c7382edf2:/# cd dbdata/
    root@9c4c7382edf2:/dbdata# ls
    test
    

    可以多次使用--volumns-from参数来从多个容器挂载多个数据卷。还可以从其他已经挂载了容器卷的容器来挂载数据卷

    FengZhen$ docker run -d --name db3 --volumes-from db1 training/postgres
    Unable to find image 'training/postgres:latest' locally
    latest: Pulling from training/postgres
    a3ed95caeb02: Pull complete 
    6e71c809542e: Pull complete 
    2978d9af87ba: Pull complete 
    e1bca35b062f: Pull complete 
    500b6decf741: Pull complete 
    74b14ef2151f: Pull complete 
    7afd5ed3826e: Pull complete 
    3c69bb244f5e: Pull complete 
    d86f9ec5aedf: Pull complete 
    010fabf20157: Pull complete 
    Digest: sha256:a945dc6dcfbc8d009c3d972931608344b76c2870ce796da00a827bd50791907e
    Status: Downloaded newer image for training/postgres:latest
    8d0cf0041b3a61570ca03eb19594da985e4a1a2be1f0d24aa918ac0adf0b28f0
    FengZhen$ docker exec -it 8d0cf0041b3a /bin/bash
    root@8d0cf0041b3a:/# ls
    bin boot dbdata dev	etc home lib	lib64 media mnt opt	proc root run sbin srv sys tmp usr var
    root@8d0cf0041b3a:/# cd dbdata/
    root@8d0cf0041b3a:/dbdata# ls
    test

    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、db2),数据卷并不会自动删除。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

    利用数据卷容器来迁移数据

    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
    1. 备份

    docker run --volumes-from dbdata -v $(pwd):/backup --name worker ubuntu tar cvfP /backup/backup.tar /dbdata

    首先,利用Ubuntu镜像创建一个容器worker
    --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 $(pwd):/backup参数来挂载本地的当前目录到worker容器的/backup目录
    容器启动后,使用tar vcfP /backup/backup.tar /dbdata命令来将/dbdata下内容备份为容器内的/backup/backup.tar,即宿主主机当前目录下的backup.tar
    FengZhen$ ls
    backup.tar
    2. 恢复
    如果要将数据恢复到一个容器,可以按照下面的步骤操作。首先创建一个带有数据卷的容器dbdata2

    FengZhen$ docker run -v /dataBackup --name dbdata2 ubuntu /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中

    FengZhen$ docker run --volumes-from dbdata2 -v $(pwd):/backup --name untar ubuntu tar -xvPf /backup/backup.tar

    测试,新建一个容器,将untar容器挂载到新容器上

    FengZhen$ docker run -it --volumes-from untar --name untardata ubuntu /bin/bash
    root@35d6a16f1f3f:/# ls
    backup bin boot dbdata dev etc home lib lib64 media mnt opt proc root run sbin srv sys tmp usr var
    root@35d6a16f1f3f:/# cd dbdata/
    root@35d6a16f1f3f:/dbdata# ls
    test
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