Update data management #214
khs1994
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7049b1ce99
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888f253ac5
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@ -51,8 +51,7 @@
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* [私有仓库](repository/registry.md)
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* [私有仓库](repository/registry.md)
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* [数据管理](data_management/README.md)
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* [数据管理](data_management/README.md)
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* [数据卷](data_management/volume.md)
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* [数据卷](data_management/volume.md)
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* [数据卷容器](data_management/container.md)
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* [监听主机目录](data_management/bind-mounts.md)
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* [备份、恢复、迁移数据卷](data_management/management.md)
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* [使用网络](network/README.md)
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* [使用网络](network/README.md)
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* [外部访问容器](network/port_mapping.md)
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* [外部访问容器](network/port_mapping.md)
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* [容器互联](network/linking.md)
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* [容器互联](network/linking.md)
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@ -1,6 +1,11 @@
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# Docker 数据管理
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# Docker 数据管理
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这一章介绍如何在 Docker 内部以及容器之间管理数据，在容器中管理数据主要有两种方式：
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这一章介绍如何在 Docker 内部以及容器之间管理数据，在容器中管理数据主要有两种方式：
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* 数据卷（Data volumes）
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* 数据卷容器（Data volume containers）
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* 数据卷（Volumes）
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* 挂载主机目录 (Bind mounts)
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Docker 在 1.13 版本引进了新的管理命令（management commands），在 Docker 1.13+ 推荐使用 `docker volume` 子命令来管理 Docker 数据卷。
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Docker 在 1.13 版本引进了新的管理命令（management commands），在 Docker 1.13+ 推荐使用 `docker volume` 子命令来管理 Docker 数据卷。
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@ -0,0 +1,74 @@
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## 挂载主机目录
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### 选择 -v 还是 -–mount 参数
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Docker 新用户应该选择 `--mount` 参数，经验丰富的 Dcoker 使用者对 `-v` 或者 `--volume` 已经很熟悉了，但是推荐大家使用 `--volume` 参数。
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### 挂载一个主机目录作为数据卷
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使用 `--mount` 标记可以指定挂载一个本地主机的目录到容器中去。
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```bash
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$ docker run -d -P \
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--name web \
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# -v /src/webapp:/opt/webapp \
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--mount type=bind,source=/src/webapp,target=/opt/webapp \
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training/webapp \
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python app.py
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```
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上面的命令加载主机的 `/src/webapp` 目录到容器的 `/opt/webapp`目录。这个功能在进行测试的时候十分方便，比如用户可以放置一些程序到本地目录中，来查看容器是否正常工作。本地目录的路径必须是绝对路径，如果目录不存在 Docker 会自动为你创建它。
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Docker 挂载主机目录的默认权限是读写，用户也可以通过增加 `readonly` 指定为只读。
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```bash
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$ docker run -d -P \
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--name web \
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# -v /src/webapp:/opt/webapp:ro \
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--mount type=bind,source=/src/webapp,target=/opt/webapp,readonly \
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training/webapp \
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python app.py
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```
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加了 `readonly` 之后，就挂载为只读了。如果你在容器内 `/src/webapp` 目录新建文件，会显示如下错误
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```bash
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/src/webapp # touch new.txt
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touch: new.txt: Read-only file system
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```
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### 查看数据卷的具体信息
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在主机里使用以下命令可以查看 `web` 容器的信息
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```bash
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$ docker inspect web
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```
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`挂载主机目录` 的配置信息在 "Mounts" Key 下面
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```json
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"Mounts": [
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{
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"Type": "bind",
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"Source": "/src/webapp",
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"Destination": "/opt/webapp",
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"Mode": "",
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"RW": true,
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"Propagation": "rprivate"
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}
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],
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```
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### 挂载一个本地主机文件作为数据卷
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`--mount` 标记也可以从主机挂载单个文件到容器中
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```bash
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$ docker run --rm -it \
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--mount type=bind,source=~/.bash_history,target=/root/.bash_history \
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ubuntu:17.10 \
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bash
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```
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这样就可以记录在容器输入过的命令了。
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@ -1,23 +0,0 @@
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## 数据卷容器
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如果你有一些持续更新的数据需要在容器之间共享，最好创建数据卷容器。
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数据卷容器，其实就是一个正常的容器，专门用来提供数据卷供其它容器挂载的。
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首先，创建一个名为 dbdata 的数据卷容器：
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```bash
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$ docker run -d -v /dbdata --name dbdata training/postgres echo Data-only container for postgres
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```
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然后，在其他容器中使用 `--volumes-from` 来挂载 dbdata 容器中的数据卷。
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```bash
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$ docker run -d --volumes-from dbdata --name db1 training/postgres
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$ docker run -d --volumes-from dbdata --name db2 training/postgres
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```
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可以使用超过一个的 `--volumes-from` 参数来指定从多个容器挂载不同的数据卷。
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也可以从其他已经挂载了数据卷的容器来级联挂载数据卷。
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```bash
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$ docker run -d --name db3 --volumes-from db1 training/postgres
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```
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*注意：使用 `--volumes-from` 参数所挂载数据卷的容器自己并不需要保持在运行状态。
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如果删除了挂载的容器（包括 dbdata、db1 和 db2），数据卷并不会被自动删除。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使用 `docker rm -v` 命令来指定同时删除关联的容器。
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这可以让用户在容器之间升级和移动数据卷。具体的操作将在下一节中进行讲解。
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@ -1,25 +0,0 @@
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## 利用数据卷容器来备份、恢复、迁移数据卷
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可以利用数据卷对其中的数据进行进行备份、恢复和迁移。
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### 备份
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首先使用 `--volumes-from` 标记来创建一个加载 dbdata 容器卷的容器，并从主机挂载当前目录到容器的 /backup 目录。命令如下：
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```bash
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$ docker run --volumes-from dbdata -v $(pwd):/backup ubuntu tar cvf /backup/backup.tar /dbdata
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```
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容器启动后，使用了 `tar` 命令来将 dbdata 卷备份为容器中 /backup/backup.tar 文件，也就是主机当前目录下的名为 `backup.tar` 的文件。
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### 恢复
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如果要恢复数据到一个容器，首先创建一个带有空数据卷的容器 dbdata2。
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```bash
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$ docker run -v /dbdata --name dbdata2 ubuntu /bin/bash
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```
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然后创建另一个容器，挂载 dbdata2 容器卷中的数据卷，并使用 `untar` 解压备份文件到挂载的容器卷中。
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```bash
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$ docker run --volumes-from dbdata2 -v $(pwd):/backup busybox tar xvf
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/backup/backup.tar
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```
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为了查看/验证恢复的数据，可以再启动一个容器挂载同样的容器卷来查看
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```bash
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$ docker run --volumes-from dbdata2 busybox /bin/ls /dbdata
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```
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@ -1,83 +1,100 @@
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## 数据卷
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## 数据卷
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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：
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* 数据卷可以在容器之间共享和重用
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* 对数据卷的修改会立马生效
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* 对数据卷的更新，不会影响镜像
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* 数据卷默认会一直存在，即使容器被删除
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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：
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|
* 数据卷可以在容器之间共享和重用
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|
* 对数据卷的修改会立马生效
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* 对数据卷的更新，不会影响镜像
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* 数据卷默认会一直存在，即使容器被删除
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*注意*：数据卷的使用，类似于 Linux 下对目录或文件进行 mount，镜像中的被指定为挂载点的目录中的文件会隐藏掉，能显示看的是挂载的数据卷。
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*注意*：数据卷的使用，类似于 Linux 下对目录或文件进行 mount，镜像中的被指定为挂载点的目录中的文件会隐藏掉，能显示看的是挂载的数据卷。
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### 选择 -v 还是 -–mount 参数
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Docker 新用户应该选择 `--mount` 参数，经验丰富的 Dcoker 使用者对 `-v` 或者 `--volume` 已经很熟悉了，但是推荐你们使用 `--volume` 参数。
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### 创建一个数据卷
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### 创建一个数据卷
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在用 `docker run` 命令的时候，使用 `-v` 标记来创建一个数据卷并挂载到容器里。在一次 run 中多次使用可以挂载多个数据卷。
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下面创建一个名为 web 的容器，并加载一个数据卷到容器的 `/webapp` 目录。
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```bash
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```bash
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$ docker run -d -P --name web -v /webapp training/webapp python app.py
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$ docker volume create my-vol
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```
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```
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*注意*：也可以在 Dockerfile 中使用 `VOLUME` 来添加一个或者多个新的卷到由该镜像创建的任意容器。
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### 删除数据卷
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查看所有的数据卷
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数据卷是被设计用来持久化数据的，它的生命周期独立于容器，Docker不会在容器被删除后自动删除数据卷，并且也不存在垃圾回收这样的机制来处理没有任何容器引用的数据卷。如果需要在删除容器的同时移除数据卷。可以在删除容器的时候使用 `docker rm -v` 这个命令。无主的数据卷可能会占据很多空间，要清理会很麻烦。Docker官方正在试图解决这个问题，相关工作的进度可以查看这个[PR](https://github.com/docker/docker/pull/8484)。
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### 挂载一个主机目录作为数据卷
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使用 `-v` 标记也可以指定挂载一个本地主机的目录到容器中去。
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```bash
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```bash
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$ docker run -d -P --name web -v /src/webapp:/opt/webapp training/webapp python app.py
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$ docker volume ls
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local my-vol
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```
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```
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上面的命令加载主机的 `/src/webapp` 目录到容器的 `/opt/webapp`
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目录。这个功能在进行测试的时候十分方便，比如用户可以放置一些程序到本地目录中，来查看容器是否正常工作。本地目录的路径必须是绝对路径，如果目录不存在 Docker 会自动为你创建它。
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*注意*：Dockerfile 中不支持这种用法，这是因为 Dockerfile 是为了移植和分享用的。然而，不同操作系统的路径格式不一样，所以目前还不能支持。
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在主机里使用以下命令可以查看指定数据卷的信息
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Docker 挂载数据卷的默认权限是读写，用户也可以通过 `:ro` 指定为只读。
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```bash
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```bash
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$ docker run -d -P --name web -v /src/webapp:/opt/webapp:ro
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$ docker volume inspect my-vol
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training/webapp python app.py
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[
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{
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"Driver": "local",
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||||||
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"Labels": {},
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"Mountpoint": "/var/lib/docker/volumes/my-vol/_data",
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"Name": "my-vol",
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||||||
|
"Options": {},
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||||||
|
"Scope": "local"
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|
}
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||||||
|
]
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```
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### 启动一个挂载数据卷的容器
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在用 `docker run` 命令的时候，使用 `--mount` 标记来将数据卷挂载到容器里。在一次 `docker run` 中可以挂载多个数据卷。
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下面创建一个名为 `web` 的容器，并加载一个数据卷到容器的 `/webapp` 目录。
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```bash
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$ docker run -d -P \
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--name web \
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--mount source=my-vol,target=/webapp \
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||||||
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training/webapp \
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||||||
|
python app.py
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```
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```
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||||||
加了 `:ro` 之后，就挂载为只读了。
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### 查看数据卷的具体信息
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### 查看数据卷的具体信息
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在主机里使用以下命令可以查看指定容器的信息
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在主机里使用以下命令可以查看 `web` 容器的信息
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```bash
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```bash
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$ docker inspect web
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$ docker inspect web
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||||||
...
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||||||
```
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```
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||||||
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||||||
在输出的内容中找到其中和数据卷相关的部分，可以看到所有的数据卷都是创建在主机的`/var/lib/docker/volumes/`下面的
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`数据卷` 信息在 "Mounts" Key 下面
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```json
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"Volumes": {
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"/webapp": "/var/lib/docker/volumes/fac362...80535"
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||||||
},
|
|
||||||
"VolumesRW": {
|
|
||||||
"/webapp": true
|
|
||||||
}
|
|
||||||
...
|
|
||||||
```
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||||||
注：从Docker 1.8.0起，数据卷配置在"Mounts"Key下面，可以看到所有的数据卷都是创建在主机的`/mnt/sda1/var/lib/docker/volumes/....`下面了。
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||||||
```json
|
```json
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||||||
"Mounts": [
|
"Mounts": [
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||||||
{
|
{
|
||||||
"Name": "b53ebd40054dae599faf7c9666acfe205c3e922fc3e8bc3f2fd178ed788f1c29",
|
"Type": "volume",
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||||||
"Source": "/mnt/sda1/var/lib/docker/volumes/b53ebd40054dae599faf7c9666acfe205c3e922fc3e8bc3f2fd178ed788f1c29/_data",
|
"Name": "my-vol",
|
||||||
"Destination": "/webapp",
|
"Source": "/var/lib/docker/volumes/my-vol/_data",
|
||||||
"Driver": "local",
|
"Destination": "/app",
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||||||
"Mode": "",
|
"Driver": "local",
|
||||||
"RW": true,
|
"Mode": "",
|
||||||
"Propagation": ""
|
"RW": true,
|
||||||
}
|
"Propagation": ""
|
||||||
]
|
}
|
||||||
...
|
],
|
||||||
```
|
```
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||||||
|
|
||||||
### 挂载一个本地主机文件作为数据卷
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### 删除数据卷
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||||||
`-v` 标记也可以从主机挂载单个文件到容器中
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```bash
|
```bash
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||||||
$ docker run --rm -it -v ~/.bash_history:/.bash_history ubuntu /bin/bash
|
$ docker volume rm my-vol
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||||||
```
|
```
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这样就可以记录在容器输入过的命令了。
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||||||
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*注意*：如果直接挂载一个文件，很多文件编辑工具，包括 `vi` 或者 `sed --in-place`，可能会造成文件 inode 的改变，从 Docker 1.1
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数据卷是被设计用来持久化数据的，它的生命周期独立于容器，Docker 不会在容器被删除后自动删除数据卷，并且也不存在垃圾回收这样的机制来处理没有任何容器引用的数据卷。如果需要在删除容器的同时移除数据卷。可以在删除容器的时候使用 `docker rm -v` 这个命令。
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||||||
.0起，这会导致报错误信息。所以最简单的办法就直接挂载文件的父目录。
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||||||
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无主的数据卷可能会占据很多空间，要清理请使用以下命令
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```bash
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||||||
|
$ docker volume prune
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||||||
|
```
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||||||
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||||||
10
revision.md
10
revision.md
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@ -1,8 +1,14 @@
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## 主要修订记录
|
## 主要修订记录
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* 0.9.0: 2017-12-31
|
* 0.9: 2017-12-31
|
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|
|
||||||
* 根据最新版本（v17.11）修订内容
|
* 0.9-rc3: 2017-12-20
|
||||||
|
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||||||
|
* 0.9-rc2: 2017-12-10
|
||||||
|
|
||||||
|
* 0.9-rc1: 2017-11-30
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||||||
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|
* 根据最新版本（v17.09）修订内容
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* 完善 Compose 项目
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* 完善 Compose 项目
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* 更新 Swarm 项目
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* 更新 Swarm 项目
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* 更新 Mesos 项目
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* 更新 Mesos 项目
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Reference in New Issue