数据卷简介

Docker启动后，容器内的文件和宿主机是隔离的，如果不使用docker commit 操作提交容器为镜像把数据保存下来，数据就会因为容器的删除而丢失。而且尽量不使用 docker commit 提交镜像，因为会导致镜像无法通过Dockerfile 复现，不利于迁移、重新构建等情况。

为了可以保存数据，又不至于破坏镜像的可复现特性，Docker 提出了数据卷的概念。数据卷又分为两种，即数据卷和数据卷容器。

一、什么是数据卷

数据卷简单来讲就是一个目录，它是由Docker daemon 挂载到容器中的，因此数据卷并不属于联合文件系统。也就是说数据卷里面的内容不会因为容器的删除而丢失。

形象说明数据卷好比一个U盘，可以连接计算机，即使计算机硬盘坏了，只要不影响U盘的，U盘里面的数据不会被损坏。

二、数据卷特性

-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；

-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；

-对数据卷的更新不会影响镜像，解耦了应用和数据；

-卷会一直存在，直到没有容器使用，可以安全地卸载它。

三、数据卷的使用

1.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：

$ docker run -d -P --name web -v /webapp training/webapp python app.py

-P是将容器服务暴露的端口，是自动映射到本地主机的临时端口。

2.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）。

$ docker run -d -P --name web -v /src/webapp:/opt/webapp training/webapp python app.py

上面的命令加载主机的/src/webapp目录到容器的/opt/webapp目录。这个功能在进行测试的时候十分方便，比如用户可以将一些程序或数据放到本地目录中，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：

$ docker run -d -P --name web -v /src/webapp:/opt/webapp:ro training/webapp python app.py

加了:ro之后，容器内对所挂载数据卷内的数据就无法修改了。

3.挂载一个本地主机文件作为数据卷

-v标记也可以从主机挂载单个文件到容器中作为数据卷（不推荐）。

$ docker run --rm -it -v ~/.bash_history:/.bash_history ubuntu /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--in-place的时候，可能会造成文件inode的改变，从Docker 1.1.0起，这会导致报错误信息。所以推荐的方式是直接挂载文件所在的目录。

三、什么是数据卷容器

使用特定容器维护数据卷。如何使用数据卷容器在容器和主机、容器和容器之间共享数据，并实现数据的备份和恢复。

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容器。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。

四、数据卷容器实现数据迁移

1.备份

使用下面的命令来备份dbdata数据卷容器内的数据卷：

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

首先利用ubuntu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。

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：

$ docker run -v /dbdata --name dbdata2 ubuntu /bin/bash

然后创建另一个新的容器，挂载dbdata2的容器，并使用untar解压备份文件到所挂载的容器卷中：

$ docker run --volumes-from dbdata2 -v $(pwd):/backup --name worker ubuntu bashcd /dbdatatar xvf /backup/backup.tar