Docker数据管理(一)

数据卷挂载

在生产环境中,须要对数据进行持久化,冗余化,或者在须要在多个容器之间进行数据共享node

数据卷:容器内数据直接映射到本地主机环境web

数据卷容器:使同特定容器维护数据卷docker

-v 进行映射vim

1.在容器内生成一个数据卷

docker run -id --rm --name dbdata  -v dbdata docker.io/busybox安全

2.挂载主机目录做为数据卷,  将webroot挂载到容器的test中(绝对路径)

 docker run -id --rm --name  -P web -v /root/webroot:/test docker.io/busybox分布式

3.挂载一个本机文件做为数据卷, 将web.xml挂载到容器的test中(不推荐)

docker run -id --rm --name  -P web -v /root/web.xml:/test docker.io/busybox.net

总结:

若是使用文件挂载,当使用vim或者sed  --in-place时候,可能形成inode改变,因此不推荐以文件挂载翻译


数据卷容器

生成一个专门放数据的容器,这个数据卷容器能够在多个容器之间共享一些持续更行的数据xml

1.生成数据卷容器

docker run -it --name dbdata -v /dbdata docker.io/busyboxblog

查看结果
/ # ls
bin     dbdata  dev     etc     home    proc    root    run     sys     tmp     usr     var

2.建立其余容器,其实可用到 --volumes-from来挂载dbdata容器中的数据卷

docker run -it --name web1 --volumes-from dbdata docker.io/busybox
docker run -it --name web2 --volumes-from dbdata docker.io/busybox

在其中一个容器中建立一个文件,能够在另外两个看到

总结:

能够屡次使用--volumes-from来挂载dbdata,也能够从其余已经挂载的容器卷的容器挂载数据卷

若是删除了挂载的容器(包括dbdata,web1,web2),数据卷并不会被删除.只有删除最后一个还挂载着它的容器 显示使用docker rm -v 命令来指定 同时删除关联的容器


利用数据卷来迁移数据


利用数据容器对其中的数据卷进行备份,恢复以实现数据迁移

1.备份


docker run --volumes-from dbdata -v /root/back:/backup --name back docker.io/busybox tar -cvf /backup/backup.tar /dbdata

利用目录挂载,就能够把备份放到物理机的/root/back里了

2.恢复


 docker run --volumes-from dbdata -v /root/back:/backup --name recover docker.io/busybox tar -xvf /backup/backup.tar

总结:
    经过数据卷和数据卷容器对容器内数据进行共享,备份,恢复等操做,即便出现了运行故障,用户也没必要担忧数据丢失,只须要快速建立容器便可
    在生产环境中,按期在物理机上进行数据备份,使用支持容错的存储系统(RAID,分布式文件系统{Ceph,GPFS,HDFS}).能够大大提高数据安全

 

入门容器操做见https://blog.csdn.net/Nedved_L/article/details/79067732

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