Docker实战(四)之Docker数据管理

在生产环境中使用Docker的过程当中，每每须要对数据进行持久化，或者须要在多个容器之间进行数据共享，这必然涉及到容器的数据管理操做。

容器中管理数据主要有两种形式:

数据卷:容器内数据直接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;

1.数据卷

数据卷是一个可供容器使用的特殊目录，它将主机操做系统目录直接映射进容器，相似于Linux中的mount操做。

数据卷能够提供不少有用的特性:以下:

a.数据卷能够在容器之间共享和重用，容器间传递数据将变得高效方便;

b.对数据卷内数据的修改会立马生效，不管是容器内操做仍是本地操做;

c.对数据卷的更新不会影响镜像，解耦了应用和数据;

d.卷会一直存在，直到没有容器使用，能够安全地卸载它;

 

(1)在容器内建立一个数据卷

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

注意: -P是将容器服务暴露的端口，是自动映射到本地主机大的临时端口。

(2)挂载一个主机目录做为数据卷

使用-v标记也能够指定挂载一个本地的已有目录到容器中去做为数据卷(推荐方式)

docker run -d -P --name web -v /src/webapp:/opt/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，好比用户能够将一些程序或数据放到本地目录中，而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，若是目录不存在Docker,会自动建立。

(3)挂载一个本地主机文件做为数据卷

-v标记也能够从主机挂载单个文件到容器中做为数据卷(不推荐)

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

这样就能够记录在容器输入过的命令历史了。

注意:若是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，可能会形成文件inode的改变,从Docker1.1.0起，这回致使报错误信息。因此推荐的方式是直接挂载文件所在的目录。

2.数据卷容器

若是用户须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，可是它的目的是专门用来提供数据卷供其余容器挂载。

首先，建立一个数据卷容器dbdata,并在其中建立一个数据卷挂载到/dbdata;

查看 data

ls

而后，能够在其余容器中使用--volumes-from来挂载dbdata容器中的数据卷，例如建立db1和db2两个容器，并从dbdata挂载数据卷:

docker run -it --volumes-from dbdata --name db1 ubuntu

docker run -it --volumes-from dbdata --name db2 ubuntu

此时，容器db1和db2都挂载同一个数据卷到相同的/dbdata目录。三个容器任何一方在该目录下的写入，其余容器均可以看到。

 能够屡次使用--volumes-from参数来从多个容器挂载多个数据卷。还能够从其余已经挂载了容器卷的容器来挂载数据卷。

注意:使用--volumes-from参数所挂载数据卷的容器自身并不须要保持在运行状态。

若是删除挂载了挂载的容器(包括dbdata,db1和db2)，数据卷并不会被自动删除。若是要删除一个数据卷，必须在删除最后一个还挂载着它的容器时显式使用docker rm -v命令来指定同时删除关联的容器。

使用数据卷容器可让用户在容器之间自由地升级和移动数据卷。

 

3.利用数据卷容器来迁移数据

能够利用数据卷容器对其中的数据卷进行备份、恢复，以实现数据的迁移。

(1)备份

使用下面的命令来备份dbdata数据容器内的数据卷:

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

这个命令有点复杂，具体分析:

首先利用ubuntu镜像建立了一个容器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的backup.tar。

(2)恢复

若是要将数据恢复到一个容器，能够按照下面的步骤操做。首先建立一个带有数据卷的容器dbdata2;

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

而后建立另一个新的容器，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 busybox tar xvf /backup/backup.tar

数据是最宝贵的资源。Docker在设计上考虑这点，为数据管理提供了充分的操做支持。