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;
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
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:
安装dotNET Core有两种方式,下面分别例举。
注意 docker的镜像池在获取镜像时容易出现获取缓慢等情况,可以酌情考虑使用阿里云或DaoCloud等国内云服务供应商提供的镜像池,这里给出DaoCloud的镜像加速方法。
总体描述:需要一个多用户文件共享方案,以满足企业单位员工在单位和互联网上共享文件的需要
前言 上一篇文章中简单总结了一下docke的基础使用方法,这次我来总结一下有关docker存储方面的相关知识。本文同样建立在CloudMan的系列教程之上,有兴趣的可以直接移步。 有些人可能觉得这个很简单,存储就是硬盘嘛,docker容器既然也是操作系统,那就直接存在他的容器的文件系统里就好了。看似没错,但问题在于docker的容器是无状态的,当容器重启的时候里面的数据会全部清除,如果是一些静态的数据,我们可以在build镜像的时候直接写死,但是对于数据库、日志等数据实时变化的镜像我们就不能通过这种方式来保
在之前的一篇文章中:利用Docker来搭建分布式文件系统FastDfs,我们已经搭建好了FastDfs分布式文件系统,并且已经可以通过命令进行上传操作,那么如何使用python来上传文件呢?
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:
WebDAV 基于 HTTP 协议的通信协议,在GET、POST、HEAD等几个HTTP标准方法以外添加了一些新的方法,使应用程序可对Web Server直接读写,并支持写文件锁定(Locking)及解锁(Unlock),还可以支持文件的版本控制。因为基于HTTP,在广域网上共享文件有天然的优势,移动端文件管理APP也大多支持WebDAV协议。使用HTTPS还能保安全性。Apache和Nginx支持WebDAV,可作为WebDAV文件共享服务器软件。也可以使用专门的WebDAV软件部署。
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
Kubernetes 使用 Pod 来管理容器,每个 Pod 可以包含一个或多个紧密关联的容器。 Pod 是一组紧密关联的容器集合,它们共享 PID、IPC、Network 和 UTS namespace,是 Kubernetes 调度的基本单位。Pod 内的多个容器共享网络和文件系统,可以通过进程间通信和文件共享这种简单高效的方式组合完成服务
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。
但凡是数据,都逃不开一个最基本的问题:数据丢了怎么办? 所以就衍生出各种备份方案。 Docker 也是如此,你就不怕哪天容器让人给删了吗?
为解决这些问题,docker加入了数据卷(volumes)机制,能很好解决上面问题,以实现:
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。
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。
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。
Kubernetes 里的 Master 指的是集群的控制节点,负责整个集群的管理和控制。 在 Master 上运行中以下关键进程:
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:
Kubernetes 是一个可以移植、可扩展的开源平台,使用声明式的配置并依据配置信息自动地执行容器化应用程序的管理。在所有的容器编排工具中(类似的还有 docker swarm / mesos等),Kubernetes 的生态系统更大、增长更快,有更多的支持、服务和工具可供用户选择。
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
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 -
方便宿主机直接访问容器中的文件,容器中的文件没有持久化,当容器删除后,文件数据也会随之消失,且没有使用数据卷的容器,其他容器也无法直接访问相互的文件,如果你容器里的数据总是出错,不妨和咸鱼一块了解下容器的数据卷管理。
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
大家在生产环境使用Docker部署项目的时候,基本都需要进行数据持久化、或多个容器间进行数据共享,这个就需要容器的数据管理来进行操作。
◆ 一.什么是Docker? 百度百科:Docker 是一个开源的应用容器引擎,让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中,然后发布到任何流行的 Linux或Windows操作系统的机器
Kubernetes的卷是pod的一个组成部分,因此像容器一样在pod的规范中就定义了。它们不是独立的Kubernetes对象,也不能单独创建或删除。pod中的所有容器都可以使用卷,但必须先将它挂载在每个需要访问它的容器中。在每个容器中,都可以在其文件系统的任意位置挂载卷。
Docker 是基于容器技术实现的,容器技术最开始是基于 Linux Container(简称 LXC)技术实现的,通过内核提供的 Namespace 和 Cgroup 机制,实现了对应用程序的隔离以及物理资源的分配。
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
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。
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。
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
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:
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)。
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。
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。
Docker镜像是一个只读的Docker容器模板,含有启动Docker容器所需的文件系统结构及其内容,因此是启动一个Docker容器的基础。Docker镜像的文件内容以及一些运行Docker容器的配置文件组成了Docker容器的静态文件系统运行环境一rootfs。可以这么理解,Docker镜像是Docker容器的静态视角,Docker容器是Docker像的运行状态。
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。
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 。
一句话:有点类似我们Redis里面的rdb和aof文件,就是将docker容器内的数据保存进宿主机的磁盘中。
docker的理念将运行的环境打包形成容器运行,运行可以伴随容器,但是我们对数据的要求是希望持久化,容器之间可以共享数据,Docker容器产生的数据,如果不通过docker commit生成新的镜像,使得数据作为容器的一部分保存下来,那么当容器被删除之后,数据也就没了。而且,如果不进行数据卷挂载的话,对容器配置文件进行修改需要进入容器内部修改,十分麻烦,我们对容器为了能够保存数据并且方便修改,在docker容器中使用卷。
环境说明: 设备:树莓派4B 系统:openwrt R21.6.22 树莓派的openwrt固件项目链接:GitHub - SuLingGG/OpenWrt-Rpi: Raspberry Pi & NanoPi R2S/R4S & G-Dock & x86 OpenWrt Compile Project. (Based on Github Action / Daily Update)
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:
有了 Gitlab CI 的脚本能力,又有容器镜像仓库的支持,自然的一个想法就是,在 Gitlab 上构建容器镜像,并推送到镜像仓库之中。
对于文件存储来说,一般情况下简单的处理就是在Django配置文件中配置存储目录,按照规则对文件进行上传或者下载。
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
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:
家人们啦,今天我将向大家介绍如何使用Docker Compose安装Samba,从而实现便捷的文件共享环境。Samba是一个开源的软件套件,允许不同操作系统之间实现文件和打印机的共享。通过Docker Compose的便利,我们可以快速搭建和管理Samba容器,轻松实现文件共享和访问。废话不多说,让我们开始吧!
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