数据管理

在真实环境中docker需要对数据进行持久化，或者多个容器之间进行数据共享，涉及到容器的数据管理操作。

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• 数据卷：容器内数据映射到本地主机环境
• 数据卷容器：使用特定容器维护数据卷数据卷

  数据卷（Data Volumes）是一个可供容器使用的特殊目录，通过主机操作系统目录直接映射进容器，类似mount
  特性：

• 可以在容器间共享，重用
• 对数据卷内数据的修改会立即生效，不论是在操作系统目录下还是容器内
• 对数据卷的更新不会影响容器
• 卷会一直存在，知道没有容器使用，可以卸载它

1、创建数据卷
docker提供了volume命令来管理数据卷,除了create（创建），还支持inspect（查看详细信息），ls（列出已有数据卷），prune（清理无用数据卷），rm（删除数据卷）等

[root@docker01 ~]# docker volume create -d local test
test
[root@docker01 ~]# ll /var/lib/docker/volumes/
total 24
drwxr-xr-x. 3 root root    19 Mar  9 23:21 1d300cc7b91123b4180bf8edb1f3ce130a8f317dba3332f21c55be23f27d0f30
-rw-------. 1 root root 32768 Mar 10 15:10 metadata.db
drwxr-xr-x. 3 root root    19 Mar 10 15:10 test
[root@docker01 ~]# docker volume ls
DRIVER              VOLUME NAME
local               1d300cc7b91123b4180bf8edb1f3ce130a8f317dba3332f21c55be23f27d0f30
local               test

2、绑定数据卷
可以在创建容器时将本地主机的任意路径挂载到容器内作为数据卷，这种形式创建的数据卷成为绑定数据卷，docker [container] run --mount选择使用数据卷。
-mount支持三种类型的数据卷：
volume：普通数据卷，映射到主机/var/lib/docker/volumes路径下
bind：绑定数据卷，映射到主机指定路径下
tmpfs：临时数据卷，只存在于内存中
使用training/weapp镜像创建一个web容器，并创建一个数据卷挂载到容器的/opt/webapp目录下。

[root@docker01 ~]# docker run -d -P --name web --mount type=bind,source=/webapp,destination=/opt/webapp:ro training/webapp python app.py
#加个ro或rw表示目录权限
[root@docker01 ~]# docker run -d -P --name web --mount type=bind,source=/webapp,destination=/opt/webapp training/webapp python app.py
Unable to find image 'training/webapp:latest' locally
latest: Pulling from training/webapp
Image docker.io/training/webapp:latest uses outdated schema1 manifest format. Please upgrade to a schema2 image for better future compatibility. More information at https://docs.docker.com/registry/spec/deprecated-schema-v1/
e190868d63f8: Pull complete 
909cd34c6fd7: Pull complete 
0b9bfabab7c1: Pull complete 
a3ed95caeb02: Pull complete 
10bbbc0fc0ff: Pull complete 
fca59b508e9f: Pull complete 
e7ae2541b15b: Pull complete 
9dd97ef58ce9: Pull complete 
a4c1b0cb7af7: Pull complete 
Digest: sha256:06e9c1983bd6d5db5fba376ccd63bfa529e8d02f23d5079b8f74a616308fb11d
Status: Downloaded newer image for training/webapp:latest
89b39b0e540a3fc4730f5d72c2606dc162d4e6fa3f74eaf3c9b441d4e664576b

数据卷容器

用户需要在多个容器之间共享一些持续更新的数据，可以使用数据卷容器，数据卷容器也是一个容器，但它是专门提供数据卷给其他容器挂载
创建一个数据容器卷dbdata,并在其中创建一个数据卷挂载到/dbdate

[root@docker01 ~]# docker run -it -v /dbdate --name dbdate ubuntu:18.04 
root@f046a96ec64d:/# ls
bin  boot  dbdate  dev  etc  home  lib  lib64  media  mnt  opt  proc  root  run

其他容器使用--volumes-from来挂载dbdate容器中的数据卷

[root@docker01 webapp]# docker run -it --volumes-from dbdate --name db1 ubuntu
root@fafd91f30ad1:/# ls
bin  boot  dbdate  dev  etc  home  lib  lib64  media  mnt  opt  proc  root  run

测试，互相可以看到创建的文件

root@f046a96ec64d:~# cd /dbdate/
root@f046a96ec64d:/dbdate# touch aa
root@f046a96ec64d:/dbdate# ls
aa

root@fafd91f30ad1:/# cd dbdate/
root@fafd91f30ad1:/dbdate# ls
aa

如果删除了dbdata和db1数据卷不会被自动删除，如果要删除使用docker rm -v来删除

名称栏目：docker容器的数据管理操作-创新互联
文章路径：http://chengdu.cdxwcx.cn/article/dipjpd.html