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。
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。
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
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。
PS:源码https://github.com/limingios/docker No.3 方便学习数据持久化存储
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:
参考另一篇Docker安装mysql: https://www.cnblogs.com/all-smile/p/16778376.html
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:
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?
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。
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。
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
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
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。
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。
源码https://github.com/limingios/docker No.3 方便学习数据持久化存储
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:
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)
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
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:
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。
在 IoT 场景中,通常面临设备数量庞大、数据产生速率高、累积数据量巨大等挑战。因此,如何接入、存储和处理这些海量设备数据就成为了一个关键的问题。
微服务需要部署 nacos, 但是用 docker 进行部署,容器删除之后配置就全部丢失。所以需要配置外部数据库,使得 nacos 数据持久化。
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!
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。
指定版本,在git查看相应版本,参考: https://github.com/openzipkin/zipkin
1. 引言 上两节我们通过简单的demo学习了docker的基本操作。这一节我们来一个进阶学习,完成ASP.NET Core + MySql + Nginx的容器化部署。 本文是基于CentOS 7.4环境进行演示,示例项目可以访问Docker.NetCore.MySql进行下载。 2. Hello MySQL 同样我们还是以循序渐进的方式来展开。首先来基于Docker来试玩一下MySQL。 2.1. 创建MySql实例 下面我们直接在容器中连接到我们刚刚创建的mysql数据库: 2.2. 挂载数据卷
导语|近年来,Redis 变得越来越流行。Redis 持久化、主从复制、哨兵、分片集群是开发者常遇到的、看似容易理解的概念。它们存在什么联系?Redis 为什么会演化出几种架构模式?腾讯云后台开发工程师谭帅将带你一步步构建出稳定、高性能的 Redis 集群。了解 Redis 做了哪些方案来实现稳定与高性能之后,你在日常使用 Redis 时,能够更加游刃有余。
数据库需要执行对应nacos sql 生成对应表字段 nacos-mysql.sql 新建自制应用 📷 📷 采用docker hub 中nacos 底包,需要加入参数启动 📷 如若只添加这两个环境变量,则默认采用内置derby 数据库,重启会导致数据清除,为了数据持久化,建议采用外置数据库。 📷 采用外置数据库的环境变量如下 - name: MODE value: standalone - name: PREFER_HOST_MODE valu
现如今 Redis 变得越来越流行,几乎在很多项目中都要被用到,不知道你在使用 Redis 时,有没有思考过,Redis 到底是如何稳定、高性能地提供服务的?
redis适合放一些频繁使用,比较热的数据,因为是放在内存中,读写速度都非常快,一般会应用在下面一些场景,排行榜、计数器、消息队列推送、好友关注、粉丝。
题图摄于北京798艺术区 本文作者系VMware云原生实验室工程师景晨,KubeFATE开源项目维护者。 一、背景介绍 KubeFATE v1.9.0版本中发布了升级功能,该功能可以帮助FATE集群的使用者使用一个KubeFATE命令来一键升级自己的FATE集群并完成数据迁移。在此之前只能通过“先卸载,再安装,手动迁移数据”来完成“升级”。本篇文章会对此新功能的使用提供示例并解释其背后的实现原理。 二、 使用示例 1 有关KubeFATE和FATE版本的迷思 KubeFATE的发布版本和FATE保持一致,
在Docker中我们知道,要想实现数据的持久化(所谓Docker的数据持久化即数据不随着Container的结束而结束),需要将数据从宿主机挂载到容器中,常用的手段就是Volume数据卷。在K8S中,也提供了存储模型Volume,支持我们将应用中的数据持久化存储到容器中。
Redis(全称:Remote Dictionary Server 远程字典服务)是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API。 Redis 是一个高性能的key-value非关系型数据库。 redis的出现,很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足,在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Java,C/C++,C#,PHP,JavaScript,Perl,Object-C,Python,Ruby,Erlang等客户端,使用很方便。
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。
为了标准化流程与简易化部署,本项目构建一套简易的 JAVA 的开发/运行环境,最终达到 build,ship,run!
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:
微服务架构是一个分布式架构,它按业务划分服务单元,一个分布式系统往往有很多个服务单元。由于服务单元数量众多,业务的复杂性,如果出现了错误和异常,很难去定位。主要体现在,一个请求可能需要调用很多个服务,而内部服务的调用复杂性,决定了问题难以定位。所以微服务架构中,必须实现分布式链路追踪,去跟进一个请求到底有哪些服务参与, 参与的顺序又是怎样的,从而达到每个请求的步骤清晰可见,出了问题,很快定位。
5、创建pod+svc(service) 这个pod是提供的MySQL服务,并将其映射到宿主机,可以做和client端通信
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