06容器的数据管理

Docker数据管理

容器中的管理数据主要有两种方式：

方式	描述	特性
1:数据卷（Data Volumes）	容器内数据直接映射到本地主机的目录，相似于挂载	1：数据卷能够在容器之间共享和重用 2: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 3:对数据卷的更新不会影响镜像，解耦开应用和数据 4:卷会一直存在，直到没有容器使用，能够安全地卸载它
2:数据卷容器（Data Volume Containers）	使用特定容器维护数据卷	1：多个容器之间共享一些会持续更新的数据

查看帮助文档

[root@docker ~]# docker volume --help

Usage:  docker volume COMMAND

Manage volumes

Commands:
  create      Create a volume
  inspect     Display detailed information on one or more volumes
  ls          List volumes
  prune       Remove all unused local volumes
  rm          Remove one or more volumes

或者:
[root@docker ~]# man docker-volume-create    #查看子命令

一：数据卷操做

1:建立数据卷
[root@docker ~]# docker volume create -d local  test
test
#-d, --driver="local" :Specify volume driver name

# /var/lib/docker/volumes会有一个建立的数据卷
[root@docker volumes]# ls -l /var/lib/docker/volumes/
total 24
-rw------- 1 root root 32768 Nov 16 13:37 metadata.db
drwxr-xr-x 3 root root    18 Nov 16 13:37 test

2：绑定数据卷：在建立容器的时候将主机的本地任意路径  挂载到 容器内做为数据卷
2.1:
[root@docker ~]# docker pull training/webapp
Using default tag: latest
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Image docker.io/training/webapp:latest uses outdated schema1 manifest format.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

2.2:建立目录
[root@docker ~]# mkdir /webapp

2.3:绑定本地目录/webapp到容器的/opt/webapp目录
[root@docker /]# docker run -d -P --name web --mount type=bind,source=/webapp,destination=/opt/webapp training/webapp python app.py
ff6c0af55c8b73fa4b117d067280d53aca423e1bd658b65e445114e85fe6d3da
#-P[大写]:在宿主机上经过随机端口映射容器内启用端口
#-d:run the container in the background and print the new container ID
#本地目录必须是绝对路径，容器路径没有就会自动建立

#不建议使用training/webapp测试，建立数据卷以后，死活不能再进入容器
#使用
ubuntu@ubuntu:~$ sudo docker run -d -p 82:80 -v /src/webapp:/opt/webapp nginx
245633eb9cea1a5833ff3e6b74b2905f11890f604d7c45e2fc3ec8f6aef2dfc2
ubuntu@ubuntu:~$ docker ps -al
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS                   NAMES
245633eb9cea        nginx               "nginx -g 'daemon of…"   5 seconds ago       Up 4 seconds        0.0.0.0:82->80/tcp      trusting_goldberg
ubuntu@ubuntu:~$ docker exec -it 2456 /bin/bash   #进入容器，并打开一个shell交互伪终端
root@245633eb9cea:/# ls
bin   dev  home  lib64  mnt  proc  run   srv  tmp  var
boot  etc  lib   media  opt  root  sbin  sys  usr
root@245633eb9cea:/# cd opt/
root@245633eb9cea:/opt# ls
webapp
root@245633eb9cea:/opt# cd webapp/
root@245633eb9cea:/opt/webapp# ls
root@245633eb9cea:/opt/webapp# touch test
root@245633eb9cea:/opt/webapp# echo "I love you " >>test 
root@245633eb9cea:/opt/webapp# 

#从新开一个终端
ubuntu@ubuntu:~$ cd /src/webapp/
ubuntu@ubuntu:/src/webapp$ cat test 
I love  you 


下面这条命令效果同样：-v参数
#格式： docker -it -v /宿主机绝对路径:/容器内目录  镜像
[root@docker /]# docker run -d -P --name web -v /webapp:/opt/webapp training/webapp python app.py

二：数据卷容器：

1：建立一个数据卷容器dbdata，并将其中一个数据卷挂载到容器内的/dbdata
[root@docker /]# docker run -it -v /dbdata --name dbdata  ubuntu:18.04
root@075058f48803:/# cd /dbdata/
root@075058f48803:/dbdata# ls
#v|--volume[=[[HOST-DIR:]CONTAINER-DIR[:OPTIONS]]]
#The CONTAINER-DIR must be an absolute path such
# /dbdata 是容器内的路径  

2:使用--volumes-from 来挂载dbdata容器中的数据卷
[root@docker /]# docker run -it --volumes-from dbdata --name db1 ubuntu:18.04
root@47a22834f404:/# ls
bin  boot  dbdata  dev  etc  home  lib  lib64  media  mnt  opt  proc  root  run  sbin  srv  sys  tmp  usr  var
root@47a22834f404:/# cd /dbdata/
root@47a22834f404:/dbdata# ls
[root@docker /]# docker run -it --volumes-from dbdata --name db2 ubuntu:18.04

# 容器db1和容器db2都挂载到同一个数据卷到相同的/dbdata目录，三个容器共享这个目录。



[root@docker /]# docker start 47a22834f404    #启动一个退出的容器
[root@docker /]# docker exec  -it 47a22834f404 /bin/bash      #进入一个已经运行的容器。

三：利用容器来迁移数据

1:备份：使用下面的命令来备份dbdata数据卷容器-内的-数据卷
[root@docker /]# docker run --volumes-from dbdata -v $(pwd):/backup --name worker ubuntu:18.04 tar -cvf /backup/backup.tar /dbdata
tar: Removing leading `/' from member names
/dbdata/
/dbdata/zz

#建立一个容器，挂载，tar包到新建立的容器内，实现迁移
#1：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）
#2：使用-v $(pwd):/backup参数来挂载本地的当前目录 到worker容器的/backup目录
#3：worker容器启动后，使用tar cvf /backup/backup.tar /dbdata命令将/dbdata下内容备份为容器内的/backup/backup.tar

2：恢复：若是要恢复数据到一个容器，能够按照下面的操做
#首先建立一个带有数据卷的容器dbdata2
[root@docker /]# docker run -v /dbdata --name dbdata2 ubuntu:18.04 /bin/bash
[root@docker /]# ls -l backup.tar    #本地当前目录的文件backup.tar 
-rw-r--r-- 1 root root 10240 Nov 16 14:35 backup.tar  

[root@docker /]#  docker run -itd --volumes-from dbdata2 -v  $(pwd):/backup  busybox  tar xvf    /backup/backup.tar
Unable to find image 'busybox:latest' locally
latest: Pulling from library/busybox
Digest: sha256:1303dbf110c57f3edf68d9f5a16c082ec06c4cf7604831669faf2c712260b5a0
Status: Downloaded newer image for busybox:latest
dbdata/
dbdata/zz


#使用-v $(pwd):/backup参数来挂载本地的当前目录 到busybox容器的/backup目录

# 查看/验证恢复的数据，能够再启动一个容器挂载一样的容器卷来查看

[root@docker /]# docker run --volumes-from dbdata2 busybox /bin/ls /dbdata
zz


 docker run --volumes-from dbdata2 -v  $(pwd):/backup  busybox  tar xvf    /backup/backup.tar