文章目录
- 前言
- 一、数据卷
-
- 1.什么是数据卷
- 2.创建数据卷（volume create）
- 3.挂载数据卷
- 二、数据卷容器
-
- 1.什么是数据卷容器
- 2.数据卷容器的创建及挂载
- 三、数据卷容器对数据的操作
-
- 1.备份数据
- 2.恢复数据
- 总结
在生产环境中使用Docker的时候，往往要在多个容器中进行数据共享，这就涉及到了容器的管理操作。而在Docker中，有两种数据管理的方法，就是下面将要介绍的数据卷及数据卷容器。
数据卷是一个可供容器用的一个目录，实在本地宿主机上创建的，可以挂载到所有的容器中。
命令格式：
docker volume create [OPTIONS] [VOLUME]
Options:
-d, --driver string 指定卷驱动程序名称
–label list 设置卷的元数据
-o, --opt map 设置驱动程序特定选项
这里来试一下：
[root@localhost ~]# docker volume create vltest
vltest
[root@localhost ~]# ls /var/lib/docker/volumes/
metadata.db vltest/
[root@localhost ~]# ls /var/lib/docker/volumes/vltest/
_data
[root@localhost ~]# docker volume ls
DRIVER VOLUME NAME
local vltest
创建出来的数据卷，位于宿主机/var/lib/docker/volumes/下
除此之外，volume下还支持其余子命令来管理卷，下载来一起说一下，格式：
docker volume COMMAND
Commands:
create 创建一个卷
inspect 显示一个或多个卷的详细信息
ls 列出卷
prune 删除所有未使用的本地卷
rm 删除一个或多个卷
当我们需要在容器内挂载数据卷时，一般都是在创建容器run时添加-v选项
例如将本地/app目录挂载到容器内的/下，一般来说，用绝对路径即可。
docker run -it -d -v 本地目录:容器内目录 镜像iD
docker run -it -d -v /app:/ 镜像iD
docker run -it -d -v /app:/:ro 镜像iD **默认权限是读写(rw)，这样的话 是只读（ro）**
我是不太喜欢用数据卷的，以为如果是只挂载一个文件时，若用vi修改的时候，可能会造成文件inode的改变，所以推荐是直接挂载文件所在的目录到容器内，这也是我为什么用数据卷容器多的原因。
数据卷容器其实也是容器，只不过他的作用就只是用在来提供数据卷供其他容器进行挂载。一般来说，这种情况更适合于要在多个容器之间共享一些数据来使用。
上面说了，所谓的是数据卷容器，其实就是个容器，单纯的做一个数据卷容器来供别人来挂载的。下面将示例一下数据卷容器的挂载及创建，可以看到示例依靠run命令，所以平时要多实践一下docker run --help看看，多练多了解下子命令，
[root@localhost ~]# docker images #查看本地镜像，
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
newnginx newtar 4bb46517cac3 4 weeks ago 133MB
nginx 1.19.2 4bb46517cac3 4 weeks ago 133MB
centos centos7.3.1611 c5d48e81b986 18 months ago 192MB
[root@localhost ~]# docker run -it -d -v /data --name data c5
24afaab595ad86f0c0d7dc82b6e9f7d5044c3d510793c89626e318679eaaf41f
[root@localhost ~]# docker ps
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
24afaab595ad c5 "/bin/bash" 12 seconds ago Up 11 seconds data
[root@localhost ~]# docker attach 24 #进入容器
[root@24afaab595ad /]# ls #可以看到/data目录已经被创建了
anaconda-post.log bin data dev etc home lib lib64 lost+found media mnt opt proc root run sbin srv sys tmp usr var
[root@24afaab595ad /]# cd data/
[root@24afaab595ad data]# touch test.txt
[root@24afaab595ad data]# mkdir testdir
[root@24afaab595ad data]# ls
test.txt testdir
然后可以创建两个新的容器，通过--volumes-from来挂载数据卷
[root@localhost ~]# docker run -it -d --volumes-from 24 --name db1 c5
24f24c01b5b3040e83831ab9fb00398f570023b566f8f8fffeb4396104f19b87
[root@localhost ~]# docker run -it -d --volumes-from 24af --name db2 c5
22a8b32cf265067a604f1067b917bbee47ec9dd5731180ce5e37377fc53b443c
[root@localhost ~]# docker ps
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
22a8b32cf265 c5 "/bin/bash" 40 seconds ago Up 39 seconds db2
24f24c01b5b3 c5 "/bin/bash" 2 minutes ago Up 2 minutes db1
24afaab595ad c5 "/bin/bash" 10 minutes ago Up 10 minutes data
进入db1看看挂载的数据卷，可看到跟数据卷容器内文件是相同的
[root@localhost ~]# docker attach db1
[root@24f24c01b5b3 /]# ls
anaconda-post.log bin data dev etc home lib lib64 lost+found media mnt opt proc root run sbin srv sys tmp usr var
[root@24f24c01b5b3 /]# ls data/
test.txt testdir
如果删除了挂载的容器（包括 data db 1和 db2 ），数据卷并不会被自动删除 如果删除一个数据卷，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。这里有一点要注意，使用 --volumes-from所挂载数据卷的容器并不需要保持在运行状态下。
同时，使用数据卷容器可以自由的更新和移动数据卷，这也是我为什么喜欢用数据卷 容器的第二原因。
备份数据的原理很简单，但是也有点绕。下面我先贴一下备份data数据卷容器内的数据卷。
docker run --volumes-from data -v /back:/back --name dabaoji c5 tar cvf /back/back.tar /data
我们一点点拆开来看。
首先，我基于c5镜像创建了一个新的名叫dabaoji容器docker run --name dabaoji c5，让他挂载数据卷容器data里的数据卷--volumes-from data，然后做了个跟宿主机做了个目录映射-v /back:/back，容器启动后，将会执行打包命令tar cvf /back/back.tar /data,将包放到了容器内的/back下，即宿主机的/back下。
由于没有加其余参数，这个容器将会在执行完打包命令后自动关闭。
恢复的话，就有很多种方式了，比如cp命令发送到容器内，或者新建容器时挂载数据卷容器内的数据卷。这里就不多做赘述了。
数据无价，保护好数据责无旁贷的。数据卷的机制也是如此。这篇介绍了通过数据卷和数据卷容器对容器内的数据进行共享、备份和恢复等操作 ，通过这些机制，即使容器在运行中出现故障，用户也不必担心数据发生丢失，只需要快速地重新创建容器即可。只要保证数据卷容器不发生故障即可。
当然，在生产环境下，最好将主机本地数据进行备份，或者用分布式文件系统，如NFS。这个云时代，注意定期快照，尽可能的将损失降到最小甚至损失为0，使我们每个运维的职责。
另外，有些时候不希望将数据保存在宿主机或容器中，还可以使用 tmpfs 类型的数据卷，其中数据只存在于内存中，容器退出后自动删除