Docker-数据管理

Posted 2020-11-18 enzodin

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。
容器中管理数据主要有两种方式
数据卷（Data Volumns）:容器内数据直接映射到本地主机环境
数据卷容器（Data Volumns Contains）：使用特定容器维护数据卷

数据卷

数据卷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操作
数据卷可以提供很多有用的特性，如下
1. 数据卷可以在容器之间共享和重用，容器间传递数据将变得高效方便
2. 对数据卷内数据的修改会立马生效，无论是容器内操作还是本地操作
3. 对数据卷的更新不会影响镜像，解耦了应用和数据
4. 卷会一直存在，直到没有容器使用，可以安全地卸载它

在容器内创建一个数据卷
在用docker –run命令的时候，使用-v标记可以在容器内创建一个数据卷。多次重复使用-v标记可以创建多个数据卷
下面使用training/webapp镜像创建一个web容器，并创建一个数据卷挂载到容器的/webapp目录

FengZhen$ docker run -d -P --name web -v /webapp training/webapp python app.py
Unable to find image ‘training/webapp:latest‘ locally
latest: Pulling from training/webapp
e190868d63f8: Pull complete 
909cd34c6fd7: Pull complete 
0b9bfabab7c1: Pull complete 
a3ed95caeb02: Pull complete 
10bbbc0fc0ff: Pull complete 
fca59b508e9f: Pull complete 
e7ae2541b15b: Pull complete 
9dd97ef58ce9: Pull complete 
a4c1b0cb7af7: Pull complete 
Digest: sha256:06e9c1983bd6d5db5fba376ccd63bfa529e8d02f23d5079b8f74a616308fb11d
Status: Downloaded newer image for training/webapp:latest
7e2b2d3e48f71944f1c4d6d639f457688e1393e53aed347b40814b99df909056

-P是将容器服务暴露的端口，自动映射到本地主机的临时端口

挂载一个主机目录作为数据卷
使用-v标记也可以指定挂载一个本地的已有目录到容器中去作为数据卷（推荐方式）

FengZhen$ docker run -d -P --name web -v /Users/FengZhen/Desktop/积累/docker:/opt/webapp training/webapp python app.py
43bb3babe90603a941eaab0bd6f08b216face887c8481a5f3022319b6219f415
FengZhen$ docker run -d -v /usr/bin:/test ubuntu:latest /bin/sh -c "while true;do echo fz; sleep 1;done"
0dc0e44cf47d504900ebe65f0b763caecc640c6fcf67572175fb0ef76a5f7ece

 

进入容器查看

FengZhen$ docker exec -it 0dc0e44cf47d /bin/bash
[email protected]:/# ls
bin boot dev etc home lib lib64 media mnt opt proc root run sbin srv sys test tmp usr var
[email protected]:/# ls /test/
‘[‘ chcon csplit factor hd kube-reset.sh logname lzless nsenter prlimit seq split truncate updatedb whereis xzless
‘[[‘ chmem curl fallocate head kube-restart.sh look lzma nslookup procan setarch ssl_client tsort upgrade.sh which xzmore

发现有一个test目录，test目录下是本地/usr/bin下的数据
用户可以将一些程序或数据放到本地目录中，然后再容器内运行和使用。另外，本地目录的路径必须是绝对路径，如果目录不存在，docker会自动创建
Docker挂载数据卷的默认权限是读写（rw）,用户也可以通过ro指定为只读
docker run -d -v /usr/bin:/test:ro ubuntu:latest /bin/sh -c "while true;do echo fz; sleep 1;done"
加了ro之后，容器内对锁挂在数据卷内的数据就无法修改了

数据卷容器

如果用户需要在多个容器之间共享一些持续更新的数据，最简单的方式是使用数据卷。数据卷容器也是一个容器，但是它的目的是专门用来提供数据卷供其他容器挂载
首先，创建一个数据卷容器dbdata，并在其中创建一个数据卷挂载到/dbdata

FengZhen$ docker run -it -v /dbdata --name dbdata ubuntu
[email protected]:/# ls
bin boot dbdata dev etc home lib lib64 media mnt opt proc root run sbin srv sys tmp usr var

然后，可以在其它容器中使用—volumns-from来挂载dbdata容器中的数据卷，例如创建db1和db2两个容器，并从dbdata容器挂载数据卷

FengZhen$ docker run -it --volumes-from dbdata --name db1 ubuntu
[email protected]:/# ls
bin boot dbdata dev etc home lib lib64 media mnt opt proc root run sbin srv sys tmp usr var
[email protected]:/# exit
exit
FengZhen$ docker run -it --volumes-from dbdata --name db2 ubuntu
[email protected]:/# ls
bin boot dbdata dev etc home lib lib64 media mnt opt proc root run sbin srv sys tmp usr var

此时，容器db1和db2都挂载同一个数据卷到相同的/dbdata目录。三个容器任何一方在该目录下的写入，其他容器都可以看到
例如，在dbdata容器中创建一个test文件

[email protected]:/dbdata# touch test
[email protected]:/dbdata# ls
test

 

在db2容器内查看

[email protected]:/# cd dbdata/
[email protected]:/dbdata# ls
test

 

可以多次使用--volumns-from参数来从多个容器挂载多个数据卷。还可以从其他已经挂载了容器卷的容器来挂载数据卷

FengZhen$ docker run -d --name db3 --volumes-from db1 training/postgres
Unable to find image ‘training/postgres:latest‘ locally
latest: Pulling from training/postgres
a3ed95caeb02: Pull complete 
6e71c809542e: Pull complete 
2978d9af87ba: Pull complete 
e1bca35b062f: Pull complete 
500b6decf741: Pull complete 
74b14ef2151f: Pull complete 
7afd5ed3826e: Pull complete 
3c69bb244f5e: Pull complete 
d86f9ec5aedf: Pull complete 
010fabf20157: Pull complete 
Digest: sha256:a945dc6dcfbc8d009c3d972931608344b76c2870ce796da00a827bd50791907e
Status: Downloaded newer image for training/postgres:latest
8d0cf0041b3a61570ca03eb19594da985e4a1a2be1f0d24aa918ac0adf0b28f0
FengZhen$ docker exec -it 8d0cf0041b3a /bin/bash
[email protected]:/# ls
bin boot dbdata dev	etc home lib	lib64 media mnt opt	proc root run sbin srv sys tmp usr var
[email protected]:/# cd dbdata/
[email protected]:/dbdata# ls
test

使用—volumes-from参数所挂载数据卷的容器自身并不需要保持在运行状态
如果删除了挂载的容器（包括dbdata、db1、db2）,数据卷并不会自动删除。如果要删除一个数据卷，必须在删除最后一个还挂载着它的容器时显式使用docker rm –v命令来指定同时删除关联的容器

利用数据卷容器来迁移数据

可以利用数据卷容器对其中的数据卷进行备份、恢复，以实现数据的迁移
1. 备份

docker run --volumes-from dbdata -v $(pwd):/backup --name worker ubuntu tar cvfP /backup/backup.tar /dbdata

首先，利用Ubuntu镜像创建一个容器worker
--volumes-from dbdata参数来让worker容器挂载dbdata容器的数据卷（即dbdata数据卷）
使用-v $(pwd):/backup参数来挂载本地的当前目录到worker容器的/backup目录
容器启动后，使用tar vcfP /backup/backup.tar /dbdata命令来将/dbdata下内容备份为容器内的/backup/backup.tar，即宿主主机当前目录下的backup.tar
FengZhen$ ls
backup.tar
2. 恢复
如果要将数据恢复到一个容器，可以按照下面的步骤操作。首先创建一个带有数据卷的容器dbdata2

FengZhen$ docker run -v /dataBackup --name dbdata2 ubuntu /bin/bash

 

然后创建另一个新的容器，挂载dbdata2容器，并使用untar解压备份文件到所挂载的容器中

FengZhen$ docker run --volumes-from dbdata2 -v $(pwd):/backup --name untar ubuntu tar -xvPf /backup/backup.tar

测试，新建一个容器，将untar容器挂载到新容器上

FengZhen$ docker run -it --volumes-from untar --name untardata ubuntu /bin/bash
[email protected]:/# ls
backup bin boot dbdata dev etc home lib lib64 media mnt opt proc root run sbin srv sys tmp usr var
[email protected]:/# cd dbdata/
[email protected]:/dbdata# ls
test