Docker是一种开源的应用容器引擎,基于Go语言并遵从Apache2.0协议开源。Docker的核心概念包括镜像(Image)、容器(Container)和仓库(Repository)。
很久很久以前,就曾经尝试过使用 Docker 。但是由于没有足够的动力学习,导致多次半途而废(就像学 vim 一样)。 终于,在想要使用 gitbook 转换开源书籍时,被放弃维护的 gitbook-cli 给教育了。因此重燃起学习 Docker 的动力。
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。
这一章介绍如何在 Docker 内部以及容器之间管理数据,在容器中管理数据主要有两种方式:
ContainerViewer does not support full SVG 1.1
由于容器本身是非持久化的,因此需要解决在容器中运行应用程序遇到的一些问题。首先,当容器崩溃时,kubelet将重新启动容器,但是写入容器的文件将会丢失,容器将会以镜像的初始状态重新开始;第二,在通过一个Pod中一起运行的容器,通常需要共享容器之间一些文件。Kubernetes通过存储卷解决上述的两个问题。
上一节我们讲述了SQL Server容器化实践(注意,SQL Server现在也支持跨平台),本节将讲述如何持久保存数据,并且接下来将逐步讲解其他数据库(MySql、Redis、Mongodb等等)的容器化实践,中间再穿插一些知识点和实践细节。由于实践需要花费大量的时间,而目目前业务繁忙,只能加班来进行一些实践并编写,如果编写比较慢,请多多海涵。
上一节我们讲述了SQL Server容器化实践(注意,SQL Server现在也支持跨平台),本节将讲述如何持久保存数据,并且接下来将逐步讲解其他数据库(MySql、Redis、Mongodb等等)的容器化实践,中间再穿插一些知识点和实践细节。
卷(volumes)是 Docker 容器生产和使用持久化数据的首选机制。绑定挂载(bind mounts)依赖于主机的目录结构,卷(volumes)完全由 Docker 管理。卷与绑定挂载相比有几个优势:
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。
数据 不应该放在容器中,因为容器一旦删除,数据就会丢失! 数据卷就相当于数据可持久化。
Docker 可以运行隔离的容器,包括应用程序和其依赖项,与主机操作系统分离。默认情况下,容器是临时的,这意味着容器中存储的任何数据在终止后都将丢失。为了解决这个问题并在容器生命周期内保留数据,Docker 提供了各种数据持久化方法。
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
本文介绍如何在 Docker 内部以及容器之间管理数据,在容器中管理数据主要有两种方式:
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。
在深入操作之前,简要回顾一下 Docker 数据卷的基本概念。数据卷是 Docker 管理的、与容器生命周期解耦的持久化存储区域。它们可以存在于宿主机的文件系统中,也可以存储在远程存储服务上。数据卷的主要优势在于数据不依赖于容器的生命周期,即使容器被删除,数据依然得以保存。
一. 前言 上一篇介绍到如何构建镜像以及镜像管理,不知道大家学到现在有没有疑问?比如我运行web服务产生的日志,我如何在宿主机上看到?我想安装mysql或者redis等,配置文件如何配置,可以进到容器
数据是一切应用和服务的核心,特别是目睹了一次次“删库跑路”引发的惨剧之后,我们更能深入体会到数据存储与备份的重要性。Docker 也为我们提供了方便且强大的方式去处理容器的数据。在这一篇文章中,我们将带你通过理论和实战的方式掌握 Docker 的两种常用的数据管理方式:数据卷(Volume)和绑定挂载(Bind Mount),从而能够游刃有余地处理好数据,为你的应用提供强有力的支撑和保障。
在构建容器化的应用时,开发人员往往需要某种方法来引导启动目标容器,以对其进行代码级别的测试。尽管业界有许多方法可以实现该目的,但Docker Compose是目前最受欢迎的一种方法。它能够让如下两个方面变得容易实现:
cgroups,其名称源自控制组群(control groups)的简写,是 Linux 内核的一个功能,用来限制、控制与分离一个进程组能够使用的资源上限,包括CPU、内存、磁盘、网络带宽等等。此外,还能够对进程进行优先级设置,资源的计量以及资源的控制(比如:将进程挂起和恢复等操作)。
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:
Docker是一个开源的应用容器引擎,它允许开发者将应用及其依赖打包到一个轻量级、可移植的容器中,然后发布到任何流行的Linux机器或Windows机器上,也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口。
Docker 是基于容器技术实现的,由于 Docker 的火热流行,可能很多人会认为容器是 Docker 独有的技术。
大家好,我是潇潇雨声。在之前的文章中,我们探讨了在 Windows 上安装 Docker 的方法。今天,我将简要介绍一个开源的轻量级容器管理工具——Portainer,它类似于 navicat。Portainer 是一个与 navicat 类似的工具,但专注于容器管理。在下面的文章中,我们将简单的使用一下。
从docker仓库下载镜像到本地,镜像名称格式为【名称:版本号】,如果版本号不指定则是最新的版本,如果不指定镜像版本,可以去docker hub搜索。
VOLUME 一句话总结 作用:创建一个匿名数据卷挂载点 格式: VOLUME ["/data"] 详解:运行容器时可以从本地主机或其他容器挂载数据卷,一般用来存放数据库和需要保持的数据等 实际栗子 VOLUME ["/data"] 这里的 /data 目录就会在运行时自动挂载为匿名卷,任何向 /data 中写入的信息都不会记录进容器存储层,从而保证了容器存储层的无状态化 容器运行时使用 可以覆盖这个挂载设置【个人测试的时候貌似并不可以,不知道是不是姿势不对。。】 docker run -v myd
创建 Docker 卷是在 Docker 中管理持久化数据的重要步骤之一。通过 Docker 卷,可以将数据与容器解耦,实现数据的持久化存储,并且可以在容器之间共享数据。以下是创建 Docker 卷使用 docker volume create 命令创建卷
相当于redis里面的RDB和AOF持久化,挂载本地的一个目录到container里面,用来存放需要永久保存的数据
docker.jpg 查看版本号: win+R 输入 cmd 进入 dos 系统就可以看到
1.首先,bridge网络是Docker默认的网络模式。在这种模式下,每个容器都会分配一个独立的IP地址, 并且可以通过容器名或者IP地址进行访问。bridge网络还支持端口映射,可以将主机上的端口映射到容 器内部的端口上,从而实现容器与外部的通信。
Data Management,在使用Docker时候必然会在容器内产生数据,或者需要将容器内的数据进行备份,甚至多个容器之间进行数据共享,这时数据管理变得尤为重要;
虚拟化技术是一种计算机资源管理技术,是将计算机的各种实体资源,如服务器、网络、内存及存储等,予以抽象、转换后呈现出来。虚拟化技术打破了计算机实体结构间的,不可切割的障碍。使用户可以比原本的组态更好的方式,来应用这些资源。
在上一篇中,咱们对Docker中的容器数据卷做了介绍。已经知道了容器数据卷是什么?能干什么用。那么本篇咱们就来实战容器数据卷,Docker容器数据卷案例主要做以下三个案例
Docker Compose配置文件是Docker Compose的核心,用于定义服务、网络和数据卷。格式为YAML,默认路径为./docker-compose.yml,可以使用.yml或.yaml扩展名,目前Compose配置文件格式的最新版本为V3。Compose配置文件中涉及的配置项也比较多,但大部分配置项的含义跟docker run命令相关选项是类似的。
Docker 将应用程序与该程序的依赖,打包在一个文件里面。运行这个文件,就会生成一个虚拟容器。程序在这个虚拟容器里运行,就好像在真实的物理机上运行一样。有了 Docker,就不用担心环境问题。
本篇已加入《.NET Core on K8S学习实践系列文章索引》,可以点击查看更多容器化技术相关系列文章。
生产环境中使用Docker的过程中,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,容器管理中主要有两种方式,数据卷(Data Volumes),数据卷容器(Data Volume Containers),本小结将首先介绍如何在容器内创建数据卷,并且把本地的目录或文件挂载到容器内的数据卷中.接下来,会介绍如何使用数据卷容器在容器和主机、容器和容器之间共享数据,并实现数据的备份和恢复.
在 Linux 操作系统中,端口映射依赖于网络命名空间(Network Namespace)和 iptables 技术。每个网络命名空间都提供了一个隔离的网络环境,使得网络配置和接口与其他命名空间中的相同部分隔离开来。iptables 是一个强大的工具,它可以对进入和离开特定命名空间的网络流量进行细致的控制和转换。这对于容器化尤为重要,因为它允许多个容器拥有自己独立的网络配置而不相互冲突。
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
在前文,我们介绍了Docker学习的基本方法和原理,以及基础三大件:镜像、容器、仓库。
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:
第三种情况 (我们只设置了memory限制时300M,swap没有指定,默认被设置为与memory一样的值。memory+swap一共是600M)
获取镜像:首先,需要从Docker Hub或其他镜像仓库获取所需的镜像。可以使用docker pull命令来获取镜像,语法如下:
昨天我们知道了如何在服务器上部署自己的微服务的项目,但是对于很多命令,有小伙伴们就开始疑惑了,命令那么多,我到底应该怎么知道哪些是自己可能会用到的,而且也想了解一下这个命令都是用来做什么的,今天了不起就来给大家伙说说这个Docker 中的各项的命令。毕竟开发都离不开实战。
Docker 镜像是由多个文件系统(只读层)叠加而成。当我们启动一个容器的时候,Docker 会加载只读镜像层并在其上(镜像栈顶部)添加一个读写层。如果运行中的容器修改了现有的一个已经存在的文件,那该文件将会从读写层下面的只读层复制到读写层,该文件的只读版本仍然存在,只是已经被读写层中该文件的副本所隐藏。当删除Docker容器,并通过该镜像重新启动时,之前的更改将会丢失。
与 Dockerfile 一样,编写 Docker Compose 的配置文件是掌握和使用好 Docker Compose 的前提。编写 Docker Compose 配置文件,其本质就是根据我们所设计的应用架构,对不同应用容器进行配置并加以组合。在这一节中,我们就来谈谈如何编写 Docker Compose 的配置文件,了解其中常见配置项的使用方法。
实际开发中,数据的持久化以及数据交互都是十分重要的功能,所以Docker需要处理以下问题
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