docker中如何管理容器数据

这篇文章给大家分享的是有关docker中如何管理容器数据的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。

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主要有两种方法来管理docker数据。

Data volumes, and

Data volume containers.

数据卷的作用：

Data volumes

A data volume is a specially-designated directory within one or more containers that bypasses the Union File System to provide several useful features for persistent or shared data（在一个或多个容器中一个特别指定的目录，通过绕过联合文件系统提供多个有用的特性用于储存或共享数据）:

Data volumes can be shared and reused between containers（可分享，可重用）

Changes to a data volume are made directly（直接的更改）

Changes to a data volume will not be included when you update an image（当你更新镜像时，对volume的更改不会被包含其中）

Volumes persist until no containers use them（保存至容器不再使用它）

实质：不就是一个目录嘛

实践：

使用-v在容器内增加一个数据卷（即/webapp目录）：

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

进入容器查看（需要先安装nsenter，这里我用了脚本）：

root@docker:~# accessdock
Please input the specific container's name:web
root@831a05306ec7:/# ls
bin   dev  home  lib64  mnt  proc  run   selinux  sys  usr  webapp
boot  etc  lib   media  opt  root  sbin  srv      tmp  var
root@831a05306ec7:/#

可以看到在容器根目录下多了一个webapp文件夹。

关于在dockerfile中的用法（使用VOLUME）标识：

You can also use the VOLUME instruction in a Dockerfile to add one or more new volumes to any container created from that image.

使用-v挂载本地目录到容器内作为数据卷（如果该目录不在，docker会自动创建）：

PS:在我的试验中，官方手册中这个命令会导致容器自己退出，把"/opt"更改为其他目录就不会出问题了：

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

看看效果：

root@docker:~# docker run -d -P --name web -v /src/webapp:/webapp training/webapp python app.py           #":"前的是本地目录，":"后的是容器内目录
a1c6d9d20eb47a77e526d8b6f8af2926a253afd9112ec32480b5c060fceceff7
root@docker:~# cd /src/webapp/
root@docker:/src/webapp# ls
root@docker:/src/webapp#

我的宿主机本来没有/src/webapp目录，但是docker自动创建了它。

先进入容器看看：

root@docker:~# accessdock 
Please input the specific container's name:web
root@7d201fd35578:/# ls
bin   dev  home  lib64  mnt  proc  run   selinux  sys  usr  webapp
boot  etc  lib   media  opt  root  sbin  srv      tmp  var
root@7d201fd35578:/# cd webapp/
root@7d201fd35578:/webapp# touch hellp
root@7d201fd35578:/webapp# ls
hellp
root@7d201fd35578:/webapp# exit
logout
root@docker:~# cd /src/webapp/
root@docker:/src/webapp# ls
hellp

通过这样的试验，可以了解到数据卷的共享特性。在容器内的数据卷创建文件，宿主机上也会看到。

默认情况下，容器对这个目录是可读可写的。如果你想让容器对/src/webapp只有读属性，使用以下命令：

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

在容器目录后加上一个":ro"即可。

当我想从容器删除hellp文件时，提示只能读：

root@08fae41a534b:/webapp# rm hellp
rm: cannot remove `hellp': Read-only file system

在容器之间共享数据卷：

在某些情况下，需要为多个容器提供共享数据，你可以启动一个数据卷容器并把数据挂载到此。这样一来，其他连接到此数据卷容器的容器都可以访问那些被挂载的数据。在这里，我先启动一个数据卷容器并把主机的/var/data挂载上去。再启动其他容器，使他们能访问数据卷容器的共享数据卷。

启动数据卷容器：

docker run -d -p 1000:5000 -v /var/data:/data --name data1 training/webapp python app.py

启动一个附加容器：

docker run -d -p 2000:5000 --volumes-from data1 --name data2 training/webapp python app.py

这里我们使用了--volumes-from标识（指定数据卷容器），把它和data1连接起来，因此，在data2中也会有相同的/data目录。

进行验证：

root@docker:/var/data# mkdir test
root@docker:/var/data# touch test/hello
root@docker:/var/data# ls                                             #在数据卷中创建点东西
abc  test
root@docker:/var/data# ls test/
hello
root@docker:/var/data# accessdock
Please input the specific container's name:data1
root@9795da386459:/# cd /data
root@9795da386459:/data# ls
abc  test
root@9795da386459:/data# cd test/
root@9795da386459:/data/test# ls                                      #在data1上也能访问
hello
root@9795da386459:/data/test# 
root@9795da386459:/data/test# exit
logout
root@docker:/var/data# accessdock
Please input the specific container's name:data2
root@2b383ccacd05:/# cd data/
root@2b383ccacd05:/data# ls
abc  test
root@2b383ccacd05:/data# cd test/
root@2b383ccacd05:/data/test# ls                                      #在data2上也能访问
hello

当你删除挂载卷的data1容器，包括初始化数据化容器，或者随后的容器，该卷将不会被删除,直到没有容器使用该卷。这允许你升级，或者把有效的数据卷在容器之间迁移。

思考：我尝试把可执行文件放到共享数据卷中，设置了read-only。但是依然能在容器中执行该文件。恐怕这在生产环境中是个问题可能出现的地方，必须采取限制访问等方式，即使容器的操作对主机构成威胁，也可以保护主机不受影响。这个问题必须得到重视。

感谢各位的阅读！关于“docker中如何管理容器数据”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，让大家可以学到更多知识，如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到吧！

网站标题：docker中如何管理容器数据
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