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数据卷管理

为什么要用数据卷

• docker分层文件系统
  性能差
  生命周期与容器相同
• docker数据卷
  mount到主机中，绕开分层文件系统
  和主机磁盘性能相同，容器删除后依然保留
  仅限本地磁盘，不能随容器迁移
• docker提供了两种卷：
  bind mount
  docker managed volume

bind mount

是将主机上的目录或文件mount到容器里。

使用直观高效,易于理解。 使用 -v 选项指定路径，格式<host path>:<container path>

[root@server2 ~]# docker run -it --rm -v /data1:/data1 -v /data2:/data2:ro -v /etc/yum.repos.d/dvd.repo:/mnt/dvd.repo:ro busyboxbind mount 默认权限是读写rw，可以在挂载时指定只读ro。-v选项指定的路径，如果不存在，挂载时会自动创建。

docker managed volume

bind mount必须指定host文件系统路径，限制了移植性。

docker managed volume 不需要指定mount源，docker自动为容器创建数据卷目录，那个路径名字会比较长。 默认创建的数据卷目录都在 /var/lib/docker/volumes 中。 如果挂载时指向容器内已有的目录，原有数据会被复制到volume中。

docker run -d --name web1 -p 80:80 -v /usr/share/nginx/html nginx

指定数据目录

[root@server2 _data]# docker rm -f registry registry[root@server2 _data]# docker volume ls[root@server2 _data]# docker volume prune [root@server2 _data]# docker volume create registry[root@server2 _data]# docker run -d --name registry -v registry:/var/lib/registry registry[root@server2 _data]# docker inspect registry"Source": "/var/lib/docker/volumes/registry/_data",[root@server2 _data]# pwd/var/lib/docker/volumes/registry/_data

bind mount与docker managed volume的区别

## 隐藏并替换[root@server2 _data]# docker run -d --name demo nginx[root@server2 _data]# curl 172.17.0.3[root@server2 _data]# docker run -d --name demo -v /data1:/usr/share/nginx/html nginx [root@server2 _data]# docker exec -it demo bash[root@server2 data1]# echo www.westos.org > index.html[root@server2 data1]# curl 172.17.0.3www.westos.org[root@server2 data1]# pwd/data1

## 复制原有卷[root@server2 data1]# docker volume create webdatawebdata[root@server2 data1]# docker rm -f demo[root@server2 data1]# docker run -d --name demo -v webdata:/usr/share/nginx/html nginx[root@server2 data1]# cd /var/lib/docker/volumes/webdata/_data[root@server2 _data]# ls50x.html  index.html[root@server2 _data]# curl 172.17.0.3

### 权限控制[root@server2 _data]# docker rm -f demodemo[root@server2 _data]# docker run -d --name demo -v webdata:/usr/share/nginx/html:ro nginx[root@server2 _data]# docker exec -it demo bashroot@2500afb7ea5a:/# cd /usr/share/nginx/html/root@2500afb7ea5a:/usr/share/nginx/html# ls50x.html  index.htmlroot@2500afb7ea5a:/usr/share/nginx/html# echo www.westos.org >> index.htmlbash: index.html: Read-only file system

卷插件

docker 卷默认使用的是local类型的驱动，只能存在宿主机，跨主机的volume就需要使用第三方的驱动，可以查看以下链接:

链接: . docker官方只提供了卷插件的api，开发者可以根据实际需求定制卷插件驱动。 链接: .

• Docker Plugin 是以Web Service的服务运行在每一台Docker Host上的，通过HTTP协议传输RPC风格的JSON数据完成通信。
• Plugin的启动和停止，并不归Docker管理，Docker Daemon依靠在缺省路径下查找Unix Socket文件，自动发现可用的插件。
• 当客户端与Daemon交互，使用插件创建数据卷时，Daemon会在后端找到插件对应的 socket 文件，建立连接并发起相应的API请求，最终结合Daemon自身的处理完成客户端的请求。

convoy卷插件

convoy卷插件实现

支持三种运行方式：devicemapper、NFS、EBS。 以下实验使用nfs方式。 下载软件：https://github.com/rancher/convoy/releases/download/v0.5.0/ convoy.tar.gz 在所有节点提前挂载NFS存储。 链接: .

NFS底层同步

• server1作为服务端

[root@server1 ~]# yum install nfs-utils.x86_64 -y[root@server1 ~]# vim /etc/exports/nfsdata        *(rw,no_root_squash)[root@server1 ~]# systemctl enable --now nfs[root@server1 ~]# showmount -eExport list for server1:/nfsdata *[root@server1 ~]# mkdir /nfsdata[root@server1 ~]# chmod 777 /nfsdata/

• server2作为客户端

[root@server2 ~]# yum install nfs-utils.x86_64 -y[root@server2 ~]# showmount -e 172.25.1.1Export list for 172.25.1.1:/nfsdata *[root@server2 ~]# mkdir /nfsdata[root@server2 ~]# mount 172.25.1.1:/nfsdata /nfsdata[root@server2 ~]# cd /nfsdata/[root@server2 nfsdata]# touch file

convoy卷插件的安装

server1和server2都需要部署convoy插件

[root@server1 ~]# tar zxf convoy.tar.gz[root@server1 convoy]# mv convoy* /usr/local/bin/[root@server1 convoy]# mkdir -p /etc/docker/plugins/            ##此目录下存放sock的路径[root@server1 convoy]# convoy daemon --drivers vfs --driver-opts vfs.path=/nfsdata &             ## 启动插件[root@server1 convoy]# echo "unix:///var/run/convoy/convoy.sock" > /etc/docker/plugins/convoy.spec        ## 指定sock的路径，使得docker调用的时候可以检测

创建卷

在server1中生成会同步到server2中

convoy create vol1 自动生成数据目录：/nfsdata/vol1/ server2同步server1的卷

使用卷

docker run -it --name vm1 -v vol1:/data --volume-driver=convoy 镜像名字

可以在两个主机上同时运行容器，会发现数据目录中的数据是同步的。 即使server2中运行的容器删掉，但数据还在，在server1中运行容器 docker rm -f demo 在server1中运行上面的容器

convoy卷插件子命令

convoy list	                列出卷convoy delete	            删除卷convoy snapshot create      创建快照convoy snapshot delete	    删除快照convoy backup create	    创建备份convoy create res1 --backup	还原备份

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