最详细的整理docker数据卷教程

最详细的整理docker数据卷教程,第1张

最详细的整理docker数据卷教程 本篇文章给大家带来了关于docker中数据卷的相关知识,数据卷可以在容器之间共享或重用数据,数据卷中的更改不会包含在镜像的更新中,希望对大家有帮助。

推荐学习:《docker视频教程》

什么是数据卷

使用docker容器的时候,会产生一系列的数据文件,这些数据文件在删除docker容器时是会消失的,但是其中产生的部分内容是希望能够把它给保存起来另作用途的,Docker将应用与运行环境打包成容器发布,程序员希望在运行过程钟产生的部分数据是可以持久化的的,而且容器之间我们希望能够实现数据共享。

一般地来说,docker容器数据卷可以看成常用的u盘,它存在于一个或多个的容器中,由docker挂载到容器,但不属于联合文件系统,Docker不会在容器删除时删除其挂载的数据卷。

数据卷的特点

数据卷可以在容器之间共享或重用数据

数据卷中的更改可以立即生效

数据卷中的更改不会包含在镜像的更新中

数据卷默认会一直存在,即使容器被删除

数据卷的生命周期一直持续到没有容器使用它为止

容器中的管理数据

数据卷:Data Volumes 容器内数据直接映射到本地主机环境

数据卷容器:Data Volume Containers 使用特定容器维护数据卷

docker常用命令cp

语法

宿主机文件复制到容器内

docker cp [OPTIONS] SRC_PATH CONTAINER:DEST_PATH

容器内文件复制到宿主机

docker cp [OPTIONS] CONTAINER:SRC_PATH DEST_PATH

常用参数

-L :保持源目标中的链接

基本使用

宿主机文件复制到容器内

docker cp /data/index.html nginx:/usr/share/nginx/html/index.html

容器内文件复制到宿主机

docker cp nginx:/etc/nginx/nginx.conf /data
docker数据卷

数据卷(Data Volumes)是一个可供一个或多个容器使用的特殊目录,它将主机 *** 作系统目录直接映射进容器。

数据卷注意事项

挂载数据卷,最好是通过run而非create/start创建启动容器,create/start命令创建启动容器 后,再挂载数据卷相当麻烦,要修改很多配置文件,但并非不可以。

docker官网推荐尽量进行目录挂载,不要进行文件挂载

数据卷类型

宿主机数据卷:直接在宿主机的文件系统中但是容器可以访问(bind mount)

命名的数据卷:磁盘上Docker管理的数据卷,但是这个卷有个名字。

匿名数据卷:磁盘上Docker管理的数据卷,因为没有名字想要找到不容易,Docker来管理这些文件。

宿主机数据卷

bind mounts:容器内的数据被存放到宿主机文件系统的任意位置,甚至存放到一些重要的系统目录或 文件中。除了docker之外的进程也可以任意对他们进行修改。

当使用bind mounts时,宿主机的目录或文件被挂载到容器中。容器将按照挂载目录或文件的绝对路径 来使用或修改宿主机的数据。宿主机中的目录或文件不需要预先存在,在需要的使用会自动创建。

使用bind mounts在性能上是非常好的,但这依赖于宿主机有一个目录妥善结构化的文件系统。

使用bind mounts的容器可以在通过容器内部的进程对主机文件系统进行修改,包括创建,修改和删除 重要的系统文件和目录,这个功能虽然很强大,但显然也会造成安全方面的影响,包括影响到宿主机上 Docker以外的进程

注意事项

如果挂载一个空的数据卷到容器中的一个非空目录中,那么这个目录下的文件会被复制到数据卷中

如果挂载一个非空的数据卷到容器中的一个目录中,那么容器中的目录会显示数据卷中的数据。如果原来容器中的目录有数据,那么原始数据会被隐藏掉

基本使用

语法

docker run -v /宿主机绝对路径目录:/容器内目录 镜像名

基本使用

docker run -itd --name mysql --restart always --privileged=true -p 3306:3306 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=admin
-v /data/mysql:/var/lib/mysql mysql:5.7.31 --character-set-server=utf8 --collation-server=utf8_general_ci

容器目录权限

通过 -v 容器内路径: ro rw 改变读写权限 ro:readonly 只读

rw:readwrite 可读可写

docker run -it -v /宿主机绝对路径目录:/容器内目录:ro 镜像名

docker run -it -v /宿主机绝对路径目录:/容器内目录:rw 镜像名

例如:

docker run -d -P --name nginx05 -v nginx1:/etc/nginx:ro nginx
docker run -d -P --name nginx05 -v nginx2:/etc/nginx:rw nginx

ro 只要看到ro就说明这个路径只能通过宿主机来 *** 作,容器内部是无法 *** 作!

命名的数据卷

基本使用

docker run -itd --name nginx -p 80:80 -v lagouedu-nginx:/etc/nginx nginx:1.19.3-

alpine

查看docker数据卷 docker volume ls

查看lagouedu-nginx宿主机目录

docker volume inspect lagouedu-nginx

进入docker数据卷默认目录

cd /var/lib/docker/volumes/lagouedu-nginx

查看文件

ls

所有的文件docker默认保存在_data目录中 cd _data

删除容器

docker rm $(docker stop $(docker ps -aq))

查看挂载数据是否还存在,通过查看数据,发现删除容器后,宿主机中的数据还存在

ls

匿名数据卷

基本使用

docker run -itd --name nginx -p 80:80 -v /etc/nginx nginx:1.19.3-alpine 查看docker数据卷
docker volume ls

查看宿主机目录

docker volume inspect dbd07daa4e40148b11....

进入docker数据卷默认目录

cd /var/lib/docker/volumes/dbd07daa4e40148b11....

查看文件

ls

所有的文件docker默认保存在_data目录中 cd _data

删除容器

docker rm $(docker stop $(docker ps -aq))

查看挂载数据是否还存在,通过查看数据,发现删除容器后,宿主机中的数据还存在

ls

数据卷容器

run命令

常用参数

--volumes-from

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。

发现创建好的数据卷容器是处于停止运行的状态,因为使用 —volumes-from 参数所挂载数据卷的容器 自己并不需要保持在运行状态。

基本使用

docker run -d --name data-volume -v /data/nginx:/usr/share/nginx/html -v
/data/mysql:/var/lib/mysql centos:7.8.2003
docker run -itd --name nginx01 -p 80:80 --volumes-from data-volume nginx:1.19.3-
alpine
echo "nginx" > /data/nginx/index.html
http://192.168.198.100
docker run -itd --name nginx02 -p 81:80 --volumes-from data-volume nginx:1.19.3-
alpine
http://192.168.198.100:81
docker run -itd --name mysql01 --restart always --privileged=true -p 3306:3306
 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=admin --volumes-from data-volume mysql:5.7.31 --
character-set-server=utf8 --collation-server=utf8_general_ci
docker run -itd --name mysql02 --restart always --privileged=true -p 3307:3306
 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=admin --volumes-from data-volume mysql:5.7.31 --
character-set-server=utf8 --collation-server=utf8_general_ci

推荐学习:《docker视频教程》

以上就是最详细的整理docker数据卷教程的详细内容,

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原文地址: http://outofmemory.cn/yw/708455.html

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