绑定挂载(bind mounts)在 Docker 的早期就已经出现了。与卷相比,绑定挂载的功能有限。当您使用绑定挂载时,主机上的文件或目录将挂载到容器中。文件或目录由其在主机上的完整或相对路径引用。相反地,当您使用卷时,在主机上 Docker 的存储目录中创建一个新目录,Docker 管理该目录的内容。
接触 docker 的朋友都知道,docker 镜像是以 layer 概念存在的,一层一层的叠加,最终成为我们需要的镜像。但该镜像的每一层都是 ReadOnly 只读的。只有在我们运行容器的时候才会创建读写层。文件系统的隔离使得:
数据卷是一个可供容器使用的特殊目录,它将主机操作系统目录直接映射进容器,类似Linux中的mount行为。
Path的中文名称有路径的意思,所以Path类就是路径类,C#把Path设置为工具类,路径的实例被区分为文件和目录了。以下是它的定义:
Docker 是目前流行的一种容器化技术,通过容器隔离应用程序的运行环境,从而实现了应用程序的轻便、快速、可复制、可移植等优点。在 Docker 中,容器卷是一个重要的概念,它可以支持数据的持久化存储、容器之间的数据共享等功能,本文将详细讲解 Docker 容器卷的基础概念。
每条RUN指令将在当前镜像基础上执行指定命令,并提交为新的镜像,后续的RUN都在之前RUN提交后的镜像为基础,镜像是分层的,可以通过一个镜像的任何一个历史提交点来创建,类似源码的 版本控制 。
默认情况下,在Docker容器内创建的所有文件都只能在容器内部使用。容器删除后,数据也跟着删除,虽然通常我们不会删除容器,但是一旦宿主机发生故障,我们重新创建容器恢复服务,那么之前容器创建的文件就会丢失,这会为我们带来不必要的麻烦。另外,由于在容器中的文件对于Docker来说是卸载了“可写层”,性能也会下降,所以我们需要把数据写到宿主机,方便数据的存储、转移,以及容器间的数据共享,提高数据读写性能等等
对使用 Docker 搭建 Java Web 运行环境(利用 commit 理解镜像构成 来源:黄勇 )的博文的归纳:
我们在使用 docker 的时候会将一些数据(例如网站文件、配置文件、数据库文件等)存储在容器中。这样存在一个严重的问题,如果容器出现损坏(例如无法启动,被删除等)那么存储在容器中的数据就会丢失,即使我们进行了容器备份,数据也不可能恢复到故障发生时。如果要解决这个问题,我们就需要用到 docker 的数据管理。在 docker 中数据管理一共有两种方式,分别是数据卷和数据卷容器,下面我们来一一讲解。
数据卷 ( Data Volumes ) 是一个可供容器使用的特殊目录,它将主机操作系统目录直接映射进容器,类似于 Linux 中的 mount 行为 。
Docker-Compose项目是Docker官方的开源项目,负责实现对Docker容器集群的快速编排。 Docker-Compose将所管理的容器分为三层,分别是工程(project),服务(service)以及容器(container)。Docker-Compose运行目录下的所有文件(docker-compose.yml,extends文件或环境变量文件等)组成一个工程,若无特殊指定工程名即为当前目录名。一个工程当中可包含多个服务,每个服务中定义了容器运行的镜像,参数,依赖。一个服务当中可包括多个容器实例,Docker-Compose并没有解决负载均衡的问题,因此需要借助其它工具实现服务发现及负载均衡。 Docker-Compose的工程配置文件默认为docker-compose.yml,可通过环境变量COMPOSE_FILE或-f参数自定义配置文件,其定义了多个有依赖关系的服务及每个服务运行的容器。 使用一个Dockerfile模板文件,可以让用户很方便的定义一个单独的应用容器。在工作中,经常会碰到需要多个容器相互配合来完成某项任务的情况。例如要实现一个Web项目,除了Web服务容器本身,往往还需要再加上后端的数据库服务容器,甚至还包括负载均衡容器等。 Compose允许用户通过一个单独的docker-compose.yml模板文件(YAML 格式)来定义一组相关联的应用容器为一个项目(project)。 Docker-Compose项目由Python编写,调用Docker服务提供的API来对容器进行管理。因此,只要所操作的平台支持Docker API,就可以在其上利用Compose来进行编排管理。
Docker是什么? Docker是 Docker.Inc 公司开源的一个基于 LXC技术之上构建的Container容器引擎,基于Go语言并遵从Apache2.0协议开源。 开发者可以搭建他们的应用
定义创建镜像过程中使用的变量。格式为 ARG <name> [=<default value>]。 在执行 docker build 时,可以通过 -build-arg [=] 来为变量赋值。 当镜像编译成功后, ARG 指定的变量将不再存在 (ENV 指定的变量将在镜像中保留)。
Docker Compose 项目是 Docker 官方的开源项目,Compose 定位是 「定义和运行多个 Docker 容器的应用(Defining and running multi-container Docker applications)」,来源于之前的 Fig 项目,使用 Python 语言编写。负责实现对 Docker 容器集群的快速编排。项目地址为:https://github.com/docker/compose/releases
1. 什么是微服务 在介绍微服务时,首先得先理解什么是微服务, 顾名思义,微服务得从两个方面去理解,什么是"微"、什么是"服务", 微 狭义来讲就是体积小、单个服务的设计。 而所谓服务,一定要区别于系统, 服务一个或者一组相对较小且独立的功能单元,是用户可以感知最小功能集。 微服务,关键其实不仅仅是微服务本身,而是系统要提供一套基础的架构,这种架构使得微服务可以独立的部署、运行、升级, 不仅如此,这个系统架构还让微服务与微服务之间在结构上“松耦合”, 而在功能上则表现为一个统一的整体。这种所谓的
在介绍微服务时,首先得先理解什么是微服务,顾名思义,微服务得从两个方面去理解,什么是"微"、什么是"服务", 微 狭义来讲就是体积小、单个服务的设计。 而所谓服务,一定要区别于系统,服务一个或者一组相对较小且独立的功能单元,是用户可以感知最小功能集。
Docker Compose官方文档:https://docs.docker.com/compose/
COPY 指令从上下文命令中<源路径>的文件/目录复制到向的一层镜像内的<目标路径位置>、
在生产环境中使用 Docker ,往往需要对数据进行持久化,或者需要在多个容器之间进行 数据共享,这必然涉及容器的数据管理操作
Compose is a tool for defining and running multi-container Docker applications. With Compose, you use a YAML file to configure your application’s services. Then, with a single command, you create and start all the services from your configuration.
本节学习的内容是如何管理容器中的数据以及容器之间的数据,我们将要学习如下两个主要方式:
容器中数据持久化主要有两种方式: 数据卷(Data Volumes) 数据卷容器(Data Volumes Dontainers) 数据卷 数据卷是一个可供一个或多个容器使用的特殊目录,可以绕过UFS(Unix File System)。 数据卷可以在容器之间共享和重用 对数据卷的修改会立马生效 对数据卷的更新,不会影响镜像 数据卷默认会一直存在,即使容器被删除 一个容器可以挂载多个数据卷 注意:数据卷的使用,类似于 Linux 下对目录或文件进行 mount。 创建数据卷 示例: docker run -
使用docker搭建一个php、redis、mysql、nginx的常用实例,基础好的同学可直接跳过前面的基础讲解,直接开始实战,其中解决了Mac docker中实例间网络不通的问题,对docker宿主机的磁盘映射、网络通信有了更深层次的理解。
一个文件有两个关键属性:文件名(通常写成一个单词)和路径。路径指定文件在计算机上的位置。例如,我的 Windows 笔记本电脑上有一个文件名为project.docx的文件,路径为C:\Users\Al\Documents。最后一个句点之后的文件名部分称为文件的扩展名,它告诉您文件的类型。文件名project.docx为 Word 文档,Users、Al、Documents均是文件夹(也称目录)。文件夹可以包含文件和其他文件夹。例如,project.docx在Documents文件夹中,该文件夹在Al文件夹中,该文件夹在Users文件夹中。图 9-1 显示了该文件夹的组织结构。
之前有想过,将文件放入 Onedrive 中备份,但是 Onedrive 备份只能实现固定的几个文件夹,而不是用户自己选择的文件夹。如果要将文件全部存入 Onedrive 能备份的文件夹中,或者是将文件直接放入 Onedrive 的文件夹,这样十分的不优雅。
数据卷 是一个可供一个或多个容器使用的特殊目录,它绕过 UFS,可以提供很多有用的特性:
文主要是介绍使用prerender-spa-plugin插件在针对前端代码进行预渲染。
这个文件主要是version,services,networks三个部分,version没啥好说的,就是版本号。
在前面我们简单提到了如何使用Dockerfile文件来创建镜像,鉴于这种方式在日常工作中使用的较为频繁,因此这里专门拿出一篇文章来研究如何使用Dockerfile配置文件来创建镜像。这里会介绍Dockerfile比较典型的基本结构及其支持的众多指令,然后通过这些指令来编写定制镜像的Dockerfile文件,接着便使用该Dockerfile文件来生成镜像,最后会结合笔者自身工作经验来谈谈一些使用Dockerfile的最佳实践。
我们已经熟悉了 -v 或者 --volume,官方最近建议( Docker 17.06+ ) 使用 --mount。 官方文档:https://docs.docker.com/engine/admin/volumes/ 类型 bind volume tmpfs source source 或 src destination destination 或 dst 或 target volumes 创建 volume $ docker volume create VOLUME_NAME $ dock
Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您实现动态服务发现、服务配置管理、服务及流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。 Nacos 是构建以“服务”为中心的现代应用架构(例如微服务范式、云原生范式)的服务基础设施。
微信发布了小程序的自动化测试框架Minium,提供了多种运行验证方式,其特点:
这样挨个启动容器,是不是很烦人,能不能写个脚本,按照依赖顺序依次启动相应容器呢?
Docker镜像(Image),就相当于是一个 root 文件系统。比如官方镜像 ubuntu:16.04 就包含了完整的一套 Ubuntu16.04 最小系统的 root 文件系统。
早在2008年,Solomon Hykes 和他的朋友 Kamel Founadi、Sebastien Pahl 共同创立了一家名为 DotCloud 的公司,目标是利用一种叫做容器的技术来创建他们称作是“大规模的创新工具”:任何人都可以使用的编程工具。
最近推出DCOS之Marathon相关文章,主要介绍DCOS系统选用Marathon作为应用管理工具使用情况,上周我们介绍了应用相关基础知识,接下来请阅读第四遍文章:DCOS之Marathon应用拓展篇
数据是应用程序重要的产出,所以很好的管理和存储数据,是对应用程序劳动结果的尊重。特别是在大数据时代,所有的数据都是重要的资产,保护好数据是每个开发者必须掌握的技能。我们知道,在 Docker 里,容器运行的文件系统处于沙盒环境中,与外界其实是隔离的,那么我们又要如何在 Docker 中合理的通过文件与外界进行数据交换呢?在这一小节中,我们就来介绍 Docker 中与文件数据有关的内容。
参考官方:https://docs.docker.com/compose/compose-file/
在前面我们详细学习了docker的三大核心概念:镜像、容器和仓库,接下来开始学习如何管理数据。在实际工作中使用docker,往往需要对数据进行持久化,或者需要在多个容器之间进行数据共享,此时必然会使用到容器数据管理的各种操作。
官方地址如下:https://git.weixin.qq.com/minitest/minium-doc/tree/master
官方地址如下:https://git.weixin.qq.com/minitest/minium-doc/tree/masterminium 是为小程序专门开发的自动化框架, 提供了 Python 和 JavaScript 版本。使用 minium 可以进行小程序 UI 自动化测试, 但是 minium 的功能不止于仅仅是 UI 自动化, 甚至可以使用 minium 来进行函数的 mock, 可以直接跳转到小程序某个页面并设置页面数据, 做针对性的全面测试, 这些都得益于我们开放了部分小程序 API 的能力。除此之外,小程序有部分组件使用了系统原生的组件,对于这部分的组件,我们也基于 uiautomator 和 wda 做了补充。
用 man 命令可以看到其帮助信息。我本地是macOS看到是下面这个,只是提示了是内建builtin命令。
构建镜像有docker commit和docker file两种,而docker file是现在使用最主要的方式,这里记录下docker file的基础指令
Docker映像由一系列层组成。 每层代表图像的Dockerfile中的一条指令。 除最后一层外的每一层都是只读的。 如以下Dockerfile:
大家可以编写Python程序来与文件系统进行交互,以完成一些很酷的工作。然而如何做到这一点并不总是非常清楚。本文将重点介绍10个基本的os操作和shutil命令,这样您就可以编写脚本来自动化与文件系统的交互。os模块是与操作系统交互的主要Python模块。shutil模块还包含高级文件操作。一般而言,您可以使用os创建目录,但使用shutil移动和复制它们。
概念(重点) 基于Go语言的容器技术 作用(重点) 1)解决环境不一致问题 2)环境迁移和备份、快速恢复 3)应用自动化部署 角色 Docker client 客户端(安装了docker软件就可以称为docker客户端) Hosts 本地仓库 Repository 远程仓库(中央仓库、私服:国内私服、公司内部私服服务器) image 镜像(包含软件的文件系统) container 容器(运行的安装了软件
前几天同事遇到一个问题,代码修改完本地可以运行,提交到 gitlab ,Jenkins 构建失败,报错找不到文件(图片)。
卷就是目录或文件,存在于一个或多个容器中,由docker挂载到容器,但不属于联合文件系统,因此能够绕过Union File System提供一些用于持续存储或共享数据的特性: 卷的设计目的就是数据的持久化,完全独立于容器的生存周期,因此Docker不会在容器删除时删除其挂载的数据卷
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