在docker中,它的存储文件系统是在dockerhost上原有的xfs或ext4架设了一层文件系统:overlay2,通过docker info命令可以查看出主机上docker相关的信息,包括支持的网络类型、系统版本、内核版本、docker主机的cpu、内存等信息。如下:
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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)。
该命令是通过一个镜像启动一个容器。 用--name指定容器的名称; 用-v指定宿主机的某目录作为数据卷挂载到容器中,使该容器与宿主机共享此目录 。
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。
在本文中,我们将介绍Docker数据卷的概念:它们是什么,它们有用的原因,不同类型的卷,如何使用它们以及何时使用它们。我们还将通过docker命令行工具介绍如何使用Docker卷的一些示例。
Docker Compose 简介 Docker Compose 是 Docker 官方编排(Orchestration)项目之一,负责快速的部署分布式应用。 Compose 定位是 「定义和运行多个 Docker 容器的应用(Defining and running multicontainerDocker applications)」 在日常工作中,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
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。
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
描述:利用 docker info 命令 Docker Client && Docker Server 信息一览:
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:
Compose和Docker兼容性: Compose 文件格式有3个版本,分别为1, 2.x 和 3.x 目前主流的为 3.x 其支持 docker 1.13.0 及其以上的版本 常用参数: version # 指定 compose 文件的版本 services # 定义所有的 service 信息, services 下面的第一级别的 key 既是一个 service 的名称 build # 指定包含构建上下文的路径, 或作为
容器数据卷就是目录的挂载,将我们的容器的目录挂载到宿主机上,从而实现打通宿主机和容器之间的文件共享功能;
Docker 官方命令学习文档: https://docs.docker.com/engine/reference/commandline/cli/
一、基础配置命令 shell # 查看所有容器 docker ps -a # 查看运行中的容器 docker ps # 启动容器 docker start 容器名或ID # 进入容器 docker attach 容器名或ID dokcer run命令 shell docker run <相关参数> <镜像 ID> <初始命令> -i:表示以“交互模式”运行容器 -t:表示容器启动后会进入其命令行 -v:表示需要将本地哪个目录挂载到容器中,格式:-v <宿主机目录>:<容器目录> Usage: docke
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;
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
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 。
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)
| 导语 通过前面的文章学会后,我们运行一个容器,打包制作一个镜像没啥问题了。但是要真正在生产上运用docker,我们还差两招很重要的。一个是数据卷的配置,还有一个是docker网络配置。这两个学会之后,基本上能开车慢慢上路了。
现在有那么的一个需求:一些小伙伴想本地运行一套springcloud的应用。线上的都docker化部署在kubernetes集群中了。应用呢使用了statefulset的方式部署(他想考主机名hostname去在nacos中注册)。然后本地idea开发呢。主机名都是一个。故他觉得跑不了多个应用(有8个应用吧),最后的结果就是每个人电脑上面都启动了不同的应用去搞.......是不是很反人类?windows本机能跑kubernetes但是我也觉得麻烦啊......怎么搞重新捡起来一下docker compose的使用吧,犹记得上次使用docker compose还是2016年测试跑一个gitlab。从此以后基本就跟docker compose无缘了
Shipyard是一个集成管理docker容器、镜像、Registries的系统,它具有以下特点:
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 Compose 是 Docker 官方编排(Orchestration)项目之一,负责快速的部署分布式应用。 本章将介绍 Compose 项目情况以及安装和使用。
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:
摘要总结:本文主要介绍了如何使用Docker进行数据库的部署和运维,包括Docker Compose、数据卷的使用等。通过使用Docker,可以简化数据库的部署和运维,提高效率和可靠性。同时,还介绍了如何通过数据卷在不同的容器之间共享数据,以及如何使用Docker进行数据的备份和恢复。
在生产环境中使用 Docker,一方面,需要对数据进行保存或者在多个容器之间进行数据共享;另一方面,在 Docker 的容器被删除后,并不会保留容器的状态信息。那么如何实现信息的持久化呢?这必然涉及容器的数据管理。
一、docker的数据管理 在docker中,为了方便查看容器内产生的数据或者将多个容器之间的数据实现共享,会涉及到容器的数据管理操作,管理docker容器中的数据主要有两种方式:数据卷和数据卷容器。
Docker提供了多个容器直接访问的方法,最简单的方式是直接使用端口映射-p参数指定映射的端口或者-P映射所有端口,多个容器直接通过网络端口进行访问。
http://os.51cto.com/art/201406/443516.htm 到目前我们介绍了一些Docker的基础概念, 知道了如何使用Docker的p_w_picpath, 也知道了如何在多个container间通过网络通讯. 在这章里我们将介绍如何在docker的container内管理数据以及如何在不同的container间共享数据。 我们将介绍两种主要的在docker中管理数据的方法: Data volumes Data volume container Data volumes 一个 data volume 就是一个在一个或者多个container里的特殊用途的目录。它绕过了 Union File System (译者: 这里不确定, 需要研究)为持久化数据、共享数据提供了下面这一些有用的特性: Data volumes 可以在不同的container之间共享和重用数据 对 Data volume 的修改及时生效(译者:data volumn是一个目录, 多个container都挂载这个目录, 具体的可以通过 docker inspect 看 volumne的信息) 对 data volume 修改内容在升级p_w_picpath的时候不会被包括进去 (译者:在docker的整个设计中p_w_picpath是一个无状态的, 这样对升级重用非常有利。而标记状态的数据, 比如数据库的数据, 生产的log之类的应该放到volume里。volume的持久化和恢复在下面有介绍, 是通过文件的形式的, 而不是通过p_w_picpath) Volumes 的持久化直到没有container使用他们 添加数据卷 你可以在docker run 的时候使用 -v 来添加一个 data volume。这个参数在docker run 的时候可以多次使用来添加多个 data volumes。让我们为我们的web application container挂载一个 volume。 $ sudo docker run -d -P --name web -v /webapp training/webapp python app.py 这里一个新的volume会创建到container里的 /webapp. (译者:如果你通过ssh或者通过 -i 登陆到你的container的一个shell里, 使用 ls /webapp 可以验证挂载成功了) 注意: 你也可以在Dockerfile里添加 VOLUME 字段,这样在创建一个新的p_w_picpath的 container是就会自动的创建新的volume. 安装一个目录作为数据卷 使用 -v 不仅能创建一个新的 volume, 还可以把宿主机一个目录mount到container里。 $ sudo docker run -d -P --name web -v /src/webapp:/opt/webapp training/webapp python app.py 这条命令会把本地目录 /src/webapp mount到container里的 /opt/webapp 目录上。用这个方法来测试程序非常 方便, 比如我们可以把我们的源代码通过这个方法mount到container里, 修改本地代码后立即就可以看到修改后的代码是如何在container里工作的了。宿主机的目录必须是绝对路径, 如果这个目录不存在docker会为你自动创建。 注意 这里是没法用 Dockerfile实现的, 因为这样的用法有悖于可移植性和共享. 因为本地目录就像他名字告诉我们的, 是和本地相关的, 不一定可以在所有的宿主机上工作.(译者: 鬼知道你在使用p_w_picpath的时候的host是啥样子的) Docker默认设置volume是可读写的,但是我们也可以mount一个目录为只读: $ sudo docker run -d -P --name web -v /src/webapp:/opt/webapp:ro training/webapp python app.py 这里我们同样mount了 /src/webapp 目录, 但是我们加上了 ro 参数, 告诉docker这个volume是只读的. 创建并安装数据卷容器 如果你有一些持久化的数据, 并且想在不同的container之间共享这些数据, 或者想在一些没有持久化的container中使用, 最好的方法就是使用 Data Volumn Container, 在把数据mount到你的container里.(译者:如开篇译者提到的docker的container是无状态的, 也就是说标记状态的数据,例如:数据库数据, 应用程序的log 等等, 是不应该放到container里的, 而是放到 Data Volume Container里, 这点和f
"Failure is success if you learn from it.—— 作者未知"
学习参考:https://yeasy.gitbooks.io/docker_practice/repository/registry.html
进行阅读后,再来阅读本文。本文属于工具使用教程类,主要是讲述如何使用。相关的理论知识上边的文章都有详细论述,这边就不再罗列理论,下边就直接进入实战
一、帮助命令 docker --help 二、进程相关命令 启动 Docker 服务 systemctl start docker 停止docker服务 systemctl stop docker 重启docker服务 systemctl restart docker 查看docker服务状态 systemctl status docker 开机启动docker服务 systemctl enable docker 三、镜像相关命令 查看镜像 # 查看镜像的全部信息 docker images # 查看所用
我们先说一下docker集群之一的swarm集群, 先说一下集群这个东西, 它并不适用于任何项目, 他是为了解决架构中高性能的。将单节点的负载转移到多节点身上, 但是多节点中存在很多问题, 例如节点的状态、通信、调度、任务分配等等, 我们自己来弄的话十分麻烦、相当复杂, 但是使用了docker集群, 它已经帮我们做好了这些工作, 甚至做的更多。
docker pull centos # 从docker仓库下载一个镜像例如:docker pull centos:6.7
正常情况下,删除容器,容器中所有的文件也会被删除。所以需要能持久化容器中数据的方法,也就是数据卷 数据卷(Data Volume)的作用:
image.png 容器与外部的数据共享是通过数据卷实现的 数据卷概念 是容器与外部在文件系统上的通道,可以和主机的文件系统建立联系,也可以和其他容器建立文件级的联系 容器把希望对外的数据写入自己的数据卷,其他容器就可以加载这个数据卷,操作其中的数据了 数据卷可以指定目录和文件,但实际操作中经常使用目录,所以数据卷可以大概理解为一个挂载目录,可以和挂载主机目录,也可以被其他容器挂载,这样就实现了容器和主机之间、容器和容器之间的数据共享问题 数据共享两种形式 (1)挂载一个主机目录作为数据卷 挂载一个本地已
Docker的镜像是由一系列的只读层组合而来的,当启动一个容器时,Docker加载镜像的所有只读层,并在最上层加入一个读写层。这个设计使得Docker可以提高镜像构建、存储和分发的效率,节省了时间和存储空间,然而也存在如下问题:
默认容器的数据是保存在容器的可读写层,当容器被删除时其上的数据也会丢失,所以为了实现数据的持久性则需要选择一种数据持久技术来保存数据。官方提供了三种存储方式:Volumes、Bind mounts和tmpfs。前面还介绍了:Docker 服务终端 UI 管理工具
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.
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。
shipyard提供了管理界面管理各种docker资源。 项目地址:https://github.com/shipyard/shipyard。 安装方法:
这个命令会在宿主机和容器内分别建立两个目录,两个目录是对接的,里面的数据可以共享。如果我们不知道数据卷是否挂载成功时,我们可以通过以下方式来检查数据卷的挂载结果。
参考官方:https://docs.docker.com/compose/compose-file/
docker的理念之一就是将应用和运行的环境打包,因此docker容器的生存周期通常都是与在容器中运行的程序相同的,而我们对数据的要求是持久化,docker容器之间也需要一个共享数据的渠道。这些需求就催生了docker数据卷的诞生。
刚接触docker时总在思考两个问题: 1、docker容器如何实现将数据持久化呢?比如一个httpd容器中用户上传的文件或者访问日志等! 2、如何实现便捷的更新容器中的文件呢? 比如需要快捷的更新容器中的程序,总不能每次更新都build一次镜像吧! 那下面我们就来聊聊docker容器的数据管理:数据卷。 docker提供了两种方式实现数据管理: 1、映射宿主机目录或文件 2、通过创建一个专用的数据卷容器与相关容器间共享数据并实现持久化 一、数据卷的基本概念 数据卷是一个可供一个或多个容器使用的特殊目录,它
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