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在 Docker 中,数据卷(Volume)是一种可用于持久化存储数据的重要机制。它允许容器与宿主机之间或者容器之间共享数据,并且能够保留数据,即使容器被删除也不会丢失。本文将介绍 Docker 容器数据卷的基本概念、用法以及一些实用技巧。
前面我们介绍了镜像和容器,通过镜像我们可以启动多个容器,但是我们发现当我们的容器停止获取删除后,我们在容器中的应用的一些数据也丢失了,这时为了解决容器的数据持久化,我们需要通过容器数据卷来解决这个问题
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。
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:
Docker容器产生的数据,如果不通过docker commit生成新的镜像,使得数据做为镜像的一部分保存下来,那么当容器删除后,数据自然也就没有了。
Docker CLI (命令行界面) 是一个强大的工具,可让您与 Docker 容器、映像、卷和网络进行交互和管理。它为用户提供了广泛的命令,用于在其开发和生产工作流中创建、运行和管理 Docker 容器和其他 Docker 资源。
2.容器不是虚拟化:运行在Docker容器中的程序接口和主机的Linux内核直接打交道,可以帮助使用已经内置到操作系统中的容器技术
前面我们介绍了镜像和容器,通过镜像我们可以启动多个容器,但是我们发现当我们的容器停止获取删除后,我们在容器中的应用的一些数据也丢失了,这时为了解决容器的数据持久化,我们需要通过容器数据卷来解决这个问题,本文我们就来介绍下容器数据卷。
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提供的一些用于持续共享数据的特性
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。
在Linux系统上,Docker默认将镜像存储在/var/lib/docker目录下。这个目录包含了Docker的运行时数据,包括镜像、容器、卷等。
--mount type=bind, src=宿主机文件或文件夹路径, dst=容器中的文件或者文件夹路径
Docker如日中天,这不是单纯的炒概念,Docker确确实实解决了开发与运维的痛点,因此在企业开发中得到了非常广泛的使用。
Docker 是一款强大的容器化平台,通过其轻量级的容器技术,使应用程序的开发、部署和管理变得更加便捷和高效。本文将深入探讨 Docker 的安装过程,并详细解析其基本概念、组件及常用命令,以帮助读者充分理解和熟练使用 Docker。企业部署一般都是采用 Linux 操作系统,而其中又数 CentOS 发行版占比最多,因此我们在 CentOS 下安装 Docker。
Docker已迅速成为本人最喜欢的基础工具之一,以便构建可重复软件产品,从而带来尽可能静态的服务器环境。 我在本文中将概述我在使用Docker的过程中开始反复出现的几种模式。我不指望它们会带来多少新奇或惊喜,但希望其中一些有用,我也很想听听各位在使用Docker过程中遇到的模式。 我试用Docker的基础是保持在卷中持续的状态,那样Docker容器本身可以随意重建,而不会丢失数据(除非我改动容器状态,而不更新Docker文件(Dockerfile)的状态,而经常重建容器有助于改掉这个坏习惯)。
Docker容器运行时产生的数据,如果不通过docker commit生成新的镜像,使得数据做为镜像的一部分保存下来, 那么当容器删除后,数据自然也就没有了。例如:容器中部署了MYSQL数据库,如果有一天将部署MySQL数据库的容器删除了,存放的数据也就丢失。为了能保存数据在Docker中我们使用卷来实现容器内数据与我们指定的目录文件同步,当某一方数据发生修改时,另一方也随之改变。
解释: 一般开头都是这四行,说明一下镜像版本、作者信息和基于什么镜像开始构建,其余的都是一行一行的指令,每个指令都是要大写,后面一定要有参数选项。指令从上往下执行,每个指令都会创建一个新的镜像层并提交,下一条指令会基于上一条指令创建的镜像层创建新的镜像层。
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
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。
容器是一种轻量级的独立可执行包,可以包括应用程序所需的所有内容(如代码、库、环境变量和系统工具),并在任何地方进行部署。与虚拟机不同,它们不需要完整的操作系统,因此更加轻便、快速和易于移植。
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
PS :个人所有读书笔记只记录个人想要的内容,很可能原书大量内容没有纳入笔记中... ...
1、docker卷是持久化的方法,写一个python例子并打包,使用docker卷。
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。
在上篇笔记里面http://qindongliang.iteye.com/blog/2279738,我们已经下载好了基于docker的centos最新的镜像,本篇来看下如何构建,我们自己的一个镜像: 构建镜像二种方法: (1)使用commit命令构建,适合一些简单的场景,定制型差 1,执行命令 Java代码 docker run -it centos /bin/sh,//启动一个容器 vi /usr/bin/run.sh 编写一个shell脚本 Java代码 #!/bin/
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。
https://github.com/CentOS/CentOS-Dockerfiles
现在有了 docker,如果要频繁的更改和测试程序时怎么办,每次都重新打一个新的镜像然后启动容器?
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)。
下面的图片比较了 Docker 和传统虚拟化方式的不同之处。传统虚拟机技术是虚拟出一套硬件后,在其上运行一个完整操作系统,在该系统上再运行所需应用进程;而容器内的应用进程直接运行于宿主的内核,容器内没有自己的内核,而且也没有进行硬件虚拟。因此容器要比传统虚拟机更为轻便。
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:
以前开发项目有开发的环境、测试的环境、还有生产的环境,每经过一阶段就要迁移项目。不同的环境有不同的配置,可能导致不可预估的错误,运维要经常性的改动
例如一个项目中,部署时需要依赖于node.js、Redis、RabbitMQ、MySQL等,这些服务部署时所需要的函数库、依赖项各不相同,甚至会有冲突。给部署带来了极大的困难。
命名的容器挂载数据卷,其他容器通过挂载这个(父容器)实现数据共享,挂载数据卷的容器称之为数据卷容器
当我们在工作中,一款产品从开发设计到上线运行,其中需要开发人员和运维工程师,开发人员负责代码编写,开发产品,运维工程师需要测试环境,产品部署。这之间就会有分歧。
Docker容器产生的数据,如果不通过docker commit生成新的镜像,使得数据做为镜像的一部分保存下来, 那么当容器删除后,数据自然也就没有了。
之前的文章中,我们已经说了RUN、FROM、MAINTAINER、EXPOSE等一些DockerFile的相关命令,今天我们来看DockerFile的其他命令介绍。
Linux容器是与系统其他部分隔离开的一系列进程,从另一个镜像运行,并由该镜像提供支持进程所需的全部文件。
Dockerfile 是用来构建自定义 Docker 镜像的文本文档。我们通过docker build 命令用于从Dockerfile 文件构建镜像。如果你要构建自定义镜像,Dockerfile 是你必须学会的技能之一。
Docker-in-Docker的主要目的是帮助开发Docker本身。许多人使用它来运行CI(例如使用Jenkins),这看起来很好,但它们会遇到许多“有趣”的问题,可以通过将Docker套接字绑定到Jenkins容器来避免。
如果你像我们一样需要运行许多不同的应用程序,那么将开发环境容器化可以极大地提高工作效率。这里有一些可以优化本地 Docker 环境的技巧。
官文: https://docs.docker.com/engine/reference/builder/
以前我们开发项目有专门的开发环境,做测试时有测试环境,而产品上线就会有生产环境,这个过程经常要迁移项目,不同的环境配置可能导致不可预估的错误,要经常性的改动
用户在使用Docker的过程中,往往需要能查看容器内应用产生的数据,或者需要把容器内的数据进行备份,甚至多个容器之间进行数据共享,这必然涉及到容器的数据管理操作。
通过上图可以得知,Docker 在运行时分为 Docker 引擎(服务端守护进程) 和 客户端工具,我们日常使用各种 docker 命令,其实就是在使用 客户端工具 与 Docker 引擎 进行交互。
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。
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