理解Docker(8):Docker 存储之卷(Volume) (转)

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隔壁老汪 发表于 2022/06/23 22:57:24 2022/06/23
【摘要】 理解Docker(8):Docker 存储之卷(Volume) (1)Docker 安装及基本用法 (2)Docker 镜像 (3)Docker 容器的隔离性 - 使用 Linux namespace 隔离容器的运行环境 (4)Docker 容器的隔离性 - 使用 cgroups 限制容器使用的资源 (5)Docker 网络 ...

理解Docker(8):Docker 存储之卷(Volume)

(1)Docker 安装及基本用法

(2)Docker 镜像

(3)Docker 容器的隔离性 - 使用 Linux namespace 隔离容器的运行环境

(4)Docker 容器的隔离性 - 使用 cgroups 限制容器使用的资源

(5)Docker 网络

(6)若干企业生产环境中的容器网络方案

(7)Docker 存储 - AUFS

(8)Docker 存储 - Volume

 

1. Docker volume 的几种形态

    有状态容器都有数据持久化需求。前一篇文章中提到过,Docker 采用 AFUS 分层文件系统时,文件系统的改动都是发生在最上面的容器层。在容器的生命周期内,它是持续的,包括容器在被停止后。但是,当容器被删除后,该数据层也随之被删除了。因此,Docker 采用 volume (卷)的形式来向容器提供持久化存储。Docker volume 有如下几种形态。

1.1 无 - 不使用 Docker volume

默认情况下,容器不使用任何 volume,此时,容器的数据被保存在容器之内,它只在容器的生命周期内存在,会随着容器的被删除而被删除。当然,也可以使用 docker commit 命令将它持久化为一个新的镜像。

1.2 Data volume (数据卷)

一个 data volume 是容器中绕过 Union 文件系统的一个特定的目录。它被设计用来保存数据,而不管容器的生命周期。因此,当你删除一个容器时,Docker 肯定不会自动地删除一个volume。有如下几种方式来使用 data volume:

(1)使用 “-v 容器内目录” 形式

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

使用 docker inspect 命令可以看出,Docker 将本地一个 _data 目录 mount 为容器内的 webapp 目录了:

 

"Mounts": [
            {
                "Name": "f143b7f379fb6d012a08656fc950bf6df4bf5a5b90c72f310644aa997620122b",
                "Source": "/var/lib/docker/volumes/f143b7f379fb6d012a08656fc950bf6df4bf5a5b90c72f310644aa997620122b/_data",
                "Destination": "/webapp",
                "Driver": "local",
                "Mode": "",
                "RW": true,
                "Propagation": ""
            }
        ],

 

其实,在 web 容器被删除后,/var/lib/docker/volumes/f143b7f379fb6d012a08656fc950bf6df4bf5a5b90c72f310644aa997620122b/_data 目录及其中的内容都还会保留下来,但是,新启动的容器无法再使用这个目录,也就是说,已有的数据不能自动地被重复使用了。

(2)使用 -v 来挂载一个主机上的目录到容器的目录

docker run -d -P --name web2 -v /src/webapp:/webapp training/webapp python app.py

主机上的目录可以是一个本地目录,也可以在一个 NFS share 内,或者在一个已经格式化好了的块设备上。

其实这种形式和第一种没有本质的区别,容器内对 /webapp 的操作都会反映到主机上的 /src/webapp 目录内。只是,重新启动容器时,可以再次使用同样的方式来将 /src/webapp 目录挂载到新的容器内,这样就可以实现数据持久化的目标。

(3)使用 -v 来挂载主机上的一个文件到容器内的一个文件

docker run --rm -it -v ~/.bash_history:/root/.bash_history ubuntu /bin/bash

1.3 使用 data container

如果要在容器之间共享数据,最好是使用 data container。这种 container 中不会跑应用,而只是挂载一个卷。比如:

创建一个 data container:

docker create -v /dbdata --name dbstore training/webapp  /bin/true

启动一个 app container:

docker run -d -P --name web3 --volumes-from dbstore training/webapp python app.py

其实,对 web3 这个容器来说,volume 的本质没变,它只是将 dbstore 容器的 /dbdata 目录映射的主机上的目录映射到自身的 /dbdata 目录。

 

"Mounts": [
            {
                "Name": "5341c03f3b94f13f4c86d88ccb0f3b63487adf30dea7ae6b2d06e947235e7330",
                "Source": "/var/lib/docker/volumes/5341c03f3b94f13f4c86d88ccb0f3b63487adf30dea7ae6b2d06e947235e7330/_data",
                "Destination": "/dbdata",
                "Driver": "local",
                "Mode": "",
                "RW": true,
                "Propagation": ""
            }
        ],

 

但是,其好处是,可以不管其目录的临时性而不断地重复使用它。

1.4 使用 docker volume 命令

Docker 新版本中引入了 docker volume 命令来管理 Docker volume。

(1)使用默认的 ‘local’ driver 创建一个 volume

 

root@docker1:/home/sammy# docker volume create --name vol1
vol1
root@docker1:/home/sammy# docker volume inspect vol1
[
    {
        "Name": "vol1",
        "Driver": "local",
        "Mountpoint": "/var/lib/docker/volumes/vol1/_data",
        "Labels": {},
        "Scope": "local"
    }
]

 

(2)使用这个 volume

docker run -d -P --name web4 -v vol1:/volume training/webapp python app.p

结果还是一样的,即将 vol1 对应的主机上的目录挂载给容器内的 /volume 目录。

 

"Mounts": [
            {
                "Name": "vol1",
                "Source": "/var/lib/docker/volumes/vol1/_data",
                "Destination": "/volume",
                "Driver": "local",
                "Mode": "z",
                "RW": true,
                "Propagation": "rprivate"
            }
        ],

 

1.5 Volume 删除和孤单 volume 清理

1.5.1 在删除容器时删除 volume

可以使用 docker rm -v 命令在删除容器时删除该容器的卷。

 

root@docker1:/home/sammy# docker run -d -P --name web5 -v /webapp training/webapp python app.py
69199905a74cb360935e32f4e99f7f11319f6aa36033a920aa0bae25874f5c69
root@docker1:/home/sammy# docker volume ls
DRIVER              VOLUME NAME
local               5341c03f3b94f13f4c86d88ccb0f3b63487adf30dea7ae6b2d06e947235e7330
local               838f4dd99721a9445be22a6b42d35e04cb43ad145ecf26107a9025f428587f76
local               vol1
root@docker1:/home/sammy# docker rm -vf web5
web5
root@docker1:/home/sammy# docker volume ls
DRIVER              VOLUME NAME
local               5341c03f3b94f13f4c86d88ccb0f3b63487adf30dea7ae6b2d06e947235e7330
local               vol1

 

1.5.2 批量删除孤单 volumes

从上面的介绍可以看出,使用 docker run -v 启动的容器被删除以后,在主机上会遗留下来孤单的卷。可以使用下面的简单方法来做清理:

 

root@docker1:/home/sammy# docker volume ls -qf dangling=true
244a23f3ab11f17345a68e77f96bb46a8dbaf445760dd86ab0faa07dfbd84236
c864cfac232e8728b1805abc8c363d324124b38e6297544a8cbbf61d883c7e46
f143b7f379fb6d012a08656fc950bf6df4bf5a5b90c72f310644aa997620122b
root@docker1:/home/sammy# docker volume rm $(docker volume ls -qf dangling=true)
244a23f3ab11f17345a68e77f96bb46a8dbaf445760dd86ab0faa07dfbd84236
c864cfac232e8728b1805abc8c363d324124b38e6297544a8cbbf61d883c7e46
f143b7f379fb6d012a08656fc950bf6df4bf5a5b90c72f310644aa997620122b
root@docker1:/home/sammy# docker volume ls
DRIVER              VOLUME NAME
local               5341c03f3b94f13f4c86d88ccb0f3b63487adf30dea7ae6b2d06e947235e7330
local               vol1

 

github 上有很多脚本可以自动化地清理孤单卷,比如:

1.6 小结

对以上内容的两点小结:

  • 容器内的数据是临时性的,它会随着容器生命周期的结束而消失
  • 默认的 Docker volume (driver = ‘loclal’)不管是哪种形式,本质上都是将容器所在的主机上的一个目录 mount 到容器内的一个目录,因此,它不具备可移植性。

2. Flocker:容器的分布式存储平台

第一部分提到过,原生的 Docker volume 不具备可移植性。于是,出现了Docker 的分布式卷解决方案 Flocker。先来看看 Flocker volume 和 Docker 原生 volume 的对比:

启动一个使用 Flocker 卷的容器:

docker run --volume-driver flocker -v flocker-volume:/container/dir --name=container-xyz

它带来的好处包括:

  • 容器的数据会被写入 Flocker 后端存储而不是主机上,因此,在主机出现故障时可以保证数据不丢失
  • 在容器迁移时,Flocker 会自动地将卷从一个 host 移植到另一个 host

Flocker 的结构:

 

总结:docker容器中挂载目录 有两种方式 Dockerfile中 Volume /data 但不能指定主机路径

另一种方式是docker run -v /home/data:/data 

 

 

文章来源: blog.csdn.net,作者:隔壁老瓦,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。

原文链接:blog.csdn.net/wxb880114/article/details/82878187

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