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:
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。
在讲Docker管理测试数据前,先给大家讲一讲Docker容器数据持久化的概念,可以帮助大家更好地理解:
Container中的数据仅限在Contrainer中存储,对于MySQL这种容器应用,需要把数据保存在本地,这就需要用到容器的数据持久化
有些容器会自动产生一些数据,为了不让数据随着container的消失而消失,保证数据的安全性。例如:数据库容器,数据表的表会产生一些数据,如果我把container给删除,数据就丢失。为了保证数据不丢失,这就有了Volume的存在。
回显,GENERATED ROOT PASSWORD: Axegh3kAJyDLaRuBemecis&EShOs
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 。
PS:bind mount 需要指定 host 文件系统的特定路径,这就限制了容器的可移植性,当需要将容器迁移到其他 host,而该 host 没有要 mount 的数据或者数据不在相同的路径时,操作会失败。但是我感觉已经很方便了。
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
当容器运行期间产生的数据是不会在写镜像里面的,重新用此镜像启动新的容器就会初始化镜像,会加一个全新的读写层来保存数据。如果想做到数据持久化,Docker提供数据卷(Data volume)或者数据容器卷来解决问题,另外还可以通过commit提交一个新的镜像来保存产生的数据。
上面有写到基于容器的变化新建一个镜像,既然如此,那我在容器中对数据的修改应该会保存到新生成的镜像中,然后我再用新镜像new一个容器出来,数据更新部分不就保存到新容器中了?
Docker 是一种开源的容器化平台,它可以让开发者打包应用程序及其所有依赖项,并将其部署到任何支持 Docker 的环境中。Docker 容器提供了一种轻量级、可移植、自包含的方式来运行应用程序。本文将详细介绍如何构建在 Docker 容器中运行命令的步骤和技巧。
众所周知,容器是随时创建随时删除的,那删除时容器里的数据怎么办呢?每次手动备份出来?当然不需要,Docker 非常贴心的提供了数据持久化方案,叫数据卷 volume。
数据的持久化一直都是需要我们非常关心的问题,docker如此,K8s也不例外。在k8s中,有一个数据卷的概念。
ELK是ElasticSearch 、 Logstash、Kibana三大开源框架首字母大写简称。市面上也称为Elastic Stack。Lostash是ELK的中央数据流,用于从不同目标(文件/数据存储/MQ)收集的不同格式数据,经过过滤后支持输出到不同目的地。Kibana可以将elastic的数据通过友好的页面展示出来,提供实时分析的功能。
本文将重点探讨Docker容器中的数据管理策略,包括卷、挂载和数据持久化。通过深入分析这些数据管理策略在Docker社区和市场中的应用,以及在不同领域和技术领域中的具体应用案例,我们可以更好地理解如何有效地管理Docker容器中的数据,并确保数据的安全和持久性。
本节内容我们将介绍 Docker 的卷,为我们的容器插上磁盘,实现容器数据的持久化。
还有8天就是 2020 鼠年春节,东南也将踏上返乡之路,在这里提前祝您、万事如意、阖家欢乐,咱们节后再见!
开发中,通常会自建MySQL数据库方便个人开发测试。这里利用Docker安装MySQL 5.7。
通过一个配置文件,可以让系统一键启动所有的运行环境,nodejs,mysql,redis,mongodb 等。
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:
有些容器会自动产生一些数据,为了不让数据随着container的消失而消失,保证数据的安全性。例如:数据库容器,数据表的表会产生一些数据,如果我吧container给删除,数据就丢失。为了保证数据不丢
现如今,Docker已经成为了很多公司部署应用、服务的首选方案。依靠容器技术,我们能在不同的体系结构之上轻松部署几乎任何种类的应用。作为测试一方,我们应与时俱进,将Docker容器技术应用到测试工作中。为了让小伙伴们可以快速上手Docker容器技术,本文主要从3个场景介绍Docker在测试中的应用:
PS:源码https://github.com/limingios/docker No.3 方便学习数据持久化存储
3、运行MySQL容器 由于在生产环境中,大多数公司十分忌讳将MySQL这样的服务放在虚拟化的技术上运行,一般都是单独一台服务器,只跑MySQL服务,所以,这里为了简便一些,直接运行MySQL容器即可,就不去做这个MySQL数据的持久化了(主要是懒的找是那些目录要实现数据持久化了)
上两篇讲述了笔者这两年内心的一些想法,也将写了两篇落地文档,若是仅仅构造一个远程开发环境的话,其实就背离了我写这系列文章的初衷,更希望在当前云环境下,Pro能够借助云环境提供的便利为真正的“架构”做多点事情。
源码https://github.com/limingios/docker No.3 方便学习数据持久化存储
答:Kubenetes是一个针对容器应用,进行自动部署,弹性伸缩和管理的开源系统。主要功能是生产环境中的容器编排。 K8S是Google公司推出的,它来源于由Google公司内部使用了15年的Borg系统,集结了Borg的精华。 2、 K8s架构的组成是什么?
NFS即网络文件系统Network File System,它是一种分布式文件系统协议,最初是由Sun MicroSystems公司开发的类Unix操作系统之上的一款经典网络存储方案,其功能是在允许客户端主机可以像访问本地存储一样通过网络访问服务端文件。
"Failure is success if you learn from it.—— 作者未知"
参考另一篇Docker安装mysql: https://www.cnblogs.com/all-smile/p/16778376.html
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。
Jira与Confluence一样,都需要用到独立的数据库,对于数据库的安装我们不做介绍,主要介绍如何用Docker部署Jira以及对Jira进行破解的操作。
Docker镜像是基于联合文件系统(Union File System)的一种层式结构,由一系列指令一步一步构建出来。
上篇文章给家讲解了实战练习附带了给大家又聊了下境像讲解的原理,本篇文章主要给家聊一聊关于commit的和容器数据卷相关内容附带一些练习,编写不易:对你有帮助【一键三连,收藏】。看完掌握以下内容:
主要自动测试命令为 npm run lint 和 npm run test:remote(补充:checkout 与setup-node 是 actions 仓库比较常用的两个 actions,分别表示下载代码和安装 node)
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 -
搜索redis镜像 docker search redis 📷 选择合适的版本下载 docker pull redis #不写tag默认下载最新版 📷 到redis中文官方网站:http://www.redis.cn/download.html 📷 下载配置文件 修改刚才解压出来的redis.conf bind 127.0.0.1 #注释掉这部分,使redis可以外部访问 daemonize no#用守护线程的方式启动 requirepass 你的密码#给redis设置密码 appendonly yes#
在某些情况下,比如系统负载很高 docker stop 无法关闭某个容器(无响应),这时可以根据容器进程的ID找到宿主机进程ID,然后强制kill掉这个容器,最好已经使用了数据卷保证数据持久化,否则强制关闭容器可能会导致容器内数据丢失(关于数据卷后续专门写一篇文章)。
通过上一节的学习,我们知道了如何部署一个不带数据库的静态nginx页面;但一般的web应用中,还需要部署mysql数据库,本节我们将学习如何使用容器部署mysql数据库。 回顾:【docker实践连载1】使用docker输出hello world 01 mysql独立部署 我们可以将mysql与web应用部署在同一个容器内,但更一般的用法是将mysql独立部署一个容器。 #获取mysql5.6.36官方镜像 (mysql5.7变动较大,推荐使用5.6) docker pull mysql:5.6.36
问题描述 用docker-compose up -d启动一个docker-compose.yml文件。出现如题错误。
一、明确适用场景! Docker不是万灵药,有它自己的适用场景。在你得到这些好处的同时,也是要付出相应代价的。 对开发来说,可以快速搭建起一个测试环境,比传统的虚拟机方式速度快、吃资源也要少。(基于内核LXC) 对部署来说,可以容易且方便的“容器化”方式去部署应用。 但是,他必然是有代价的,比如磁盘性能不够、学习成本等…
对服务器程序来说,究竟是有状态服务,还是无状态服务,其判断依旧是指两个来自相同发起者的请求在服务器端是否具备上下文关系。如果是状态化请求,那么服务器端一般都要保存请求的相关信息,每个请求可以默认地使用以前的请求信息。而对于无状态请求,服务器端所能够处理的过程必须全部来自于请求所携带的信息,以及其他服务器端自身所保存的、并且可以被所有请求所使用的公共信息。 无状态的服务器程序,最著名的就是WEB服务器。每次HTTP请求和以前都没有什么关系,只是获取目标URI。得到目标内容之后,这次连接就被杀死,没有任何痕迹。在后来的发展进程中,逐渐在无状态化的过程中,加入状态化的信息,比如COOKIE。服务端在响应客户端的请求的时候,会向客户端推送一个COOKIE,这个COOKIE记录服务端上面的一些信息。客户端在后续的请求中,可以携带这个COOKIE,服务端可以根据这个COOKIE判断这个请求的上下文关系。COOKIE的存在,是无状态化向状态化的一个过渡手段,他通过外部扩展手段,COOKIE来维护上下文关系。 状态化的服务器有更广阔的应用范围,比如MSN、网络游戏等服务器。他在服务端维护每个连接的状态信息,服务端在接收到每个连接的发送的请求时,可以从本地存储的信息来重现上下文关系。这样,客户端可以很容易使用缺省的信息,服务端也可以很容易地进行状态管理。比如说,当一个用户登录后,服务端可以根据用户名获取他的生日等先前的注册信息;而且在后续的处理中,服务端也很容易找到这个用户的历史信息。 状态化服务器在功能实现方面具有更加强大的优势,但由于他需要维护大量的信息和状态,在性能方面要稍逊于无状态服务器。无状态服务器在处理简单服务方面有优势,但复杂功能方面有很多弊端,比如,用无状态服务器来实现即时通讯服务器,将会是场恶梦。
作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来,已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案,经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益,现给出开源框架地址:
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云