人们如何处理Docker容器的持久存储?
我目前正在使用这种方法:构建映像，例如PostgreSQL，然后启动容器
docker run --volumes-from c0dbc34fd631 -d app_name/postgres
恕我直言，这有缺点，我不能(意外地)删除容器“c0dbc34fd631”。
另一个想法是将主机卷“-v”挂载到容器中，然而，容器中的用户id不一定与来自主机的用户id匹配，然后权限可能会被打乱。
注意:除了——volumes-from 'cryptic_id'，你还可以使用——volumes-from my-data-container，其中my-data-container是你分配给仅数据容器的名称，例如docker run——name my-data-container…(见公认答案)
当前回答
Docker 1.9.0及以上版本
使用卷API
docker volume create --name hello
docker run -d -v hello:/container/path/for/volume container_image my_command
这意味着必须放弃纯数据容器模式，转而使用新卷。
实际上，卷API只是实现数据容器模式的一种更好的方式。
如果你用-v volume_name:/container/fs/path创建一个容器，Docker会自动为你创建一个命名卷，它可以:
通过docker卷ls列出 通过docker卷inspect volume_name进行识别 备份为普通目录 通过——volumes-from连接像以前一样备份
新的卷API增加了一个有用的命令，可以让你识别悬挂的卷:
docker volume ls -f dangling=true
然后通过它的名字删除它:
docker volume rm <volume name>
正如@mpugach在评论中强调的那样，你可以用一行漂亮的语句摆脱所有悬浮的卷:
docker volume rm $(docker volume ls -f dangling=true -q)
# Or using 1.13.x
docker volume prune
码头工人1.8。X及以下
最适合生产的方法似乎是使用仅数据容器。
仅数据容器在一个基本映像上运行，实际上除了公开一个数据卷外什么也不做。
然后你可以运行任何其他容器来访问数据容器卷:
docker run --volumes-from data-container some-other-container command-to-execute
在这里，您可以很好地了解如何安排不同的容器。 这里有一个关于容量如何工作的很好的见解。
在这篇博客文章中，对所谓的容器作为体积模式进行了很好的描述，阐明了只有数据容器的主要观点。
Docker文档现在有了容器的volume/s模式的权威描述。
下面是Docker 1.8的备份/恢复过程。X及以下。
备份:
sudo docker run --rm --volumes-from DATA -v $(pwd):/backup busybox tar cvf /backup/backup.tar /data
——rm:当容器退出时将其移除 ——volumes-from DATA:附加到DATA容器共享的卷上 -v $(pwd):/backup:将当前目录挂载到容器中;将tar文件写入 Busybox:一个简单的小映像-适合快速维护 Tar CVF /backup/backup. Tar /data:将/data目录下的所有文件创建一个未压缩的Tar文件
恢复:
# Create a new data container
$ sudo docker run -v /data -name DATA2 busybox true
# untar the backup files into the new container᾿s data volume
$ sudo docker run --rm --volumes-from DATA2 -v $(pwd):/backup busybox tar xvf /backup/backup.tar
data/
data/sven.txt
# Compare to the original container
$ sudo docker run --rm --volumes-from DATA -v `pwd`:/backup busybox ls /data
sven.txt
这里有一篇来自优秀的Brian Goff的文章，解释了为什么容器和数据容器使用相同的图像是好的。
其他回答
Docker 1.9.0及以上版本
使用卷API
docker volume create --name hello
docker run -d -v hello:/container/path/for/volume container_image my_command
这意味着必须放弃纯数据容器模式，转而使用新卷。
实际上，卷API只是实现数据容器模式的一种更好的方式。
如果你用-v volume_name:/container/fs/path创建一个容器，Docker会自动为你创建一个命名卷，它可以:
通过docker卷ls列出 通过docker卷inspect volume_name进行识别 备份为普通目录 通过——volumes-from连接像以前一样备份
新的卷API增加了一个有用的命令，可以让你识别悬挂的卷:
docker volume ls -f dangling=true
然后通过它的名字删除它:
docker volume rm <volume name>
正如@mpugach在评论中强调的那样，你可以用一行漂亮的语句摆脱所有悬浮的卷:
docker volume rm $(docker volume ls -f dangling=true -q)
# Or using 1.13.x
docker volume prune
码头工人1.8。X及以下
最适合生产的方法似乎是使用仅数据容器。
仅数据容器在一个基本映像上运行，实际上除了公开一个数据卷外什么也不做。
然后你可以运行任何其他容器来访问数据容器卷:
docker run --volumes-from data-container some-other-container command-to-execute
在这里，您可以很好地了解如何安排不同的容器。 这里有一个关于容量如何工作的很好的见解。
在这篇博客文章中，对所谓的容器作为体积模式进行了很好的描述，阐明了只有数据容器的主要观点。
Docker文档现在有了容器的volume/s模式的权威描述。
下面是Docker 1.8的备份/恢复过程。X及以下。
备份:
sudo docker run --rm --volumes-from DATA -v $(pwd):/backup busybox tar cvf /backup/backup.tar /data
——rm:当容器退出时将其移除 ——volumes-from DATA:附加到DATA容器共享的卷上 -v $(pwd):/backup:将当前目录挂载到容器中;将tar文件写入 Busybox:一个简单的小映像-适合快速维护 Tar CVF /backup/backup. Tar /data:将/data目录下的所有文件创建一个未压缩的Tar文件
恢复:
# Create a new data container
$ sudo docker run -v /data -name DATA2 busybox true
# untar the backup files into the new container᾿s data volume
$ sudo docker run --rm --volumes-from DATA2 -v $(pwd):/backup busybox tar xvf /backup/backup.tar
data/
data/sven.txt
# Compare to the original container
$ sudo docker run --rm --volumes-from DATA -v `pwd`:/backup busybox ls /data
sven.txt
这里有一篇来自优秀的Brian Goff的文章，解释了为什么容器和数据容器使用相同的图像是好的。
这取决于你的场景(这并不适合生产环境)，但这里有一种方法:
创建MySQL Docker容器
它的要点是使用主机上的目录进行数据持久性。
我最近写了一篇关于潜在解决方案和演示该技术的应用程序的文章。我发现它在开发和生产过程中非常有效。希望它能帮助或激发一些想法。
回购:https://github.com/LevInteractive/docker-nodejs-example 文章:http://lev-interactive.com/2015/03/30/docker-load-balanced-mongodb-persistence/
我的解决方案是使用新的docker cp，它现在能够从容器中复制数据，无论它是否运行，并将一个主机卷共享到数据库应用程序在容器中创建其数据库文件的同一位置。这种双重解决方案在不使用纯数据容器的情况下工作，直接使用原始数据库容器。
因此，我的systemd init脚本负责将数据库备份到主机上的存档中。我在文件名中放置了时间戳，以便永远不会重写文件。
它在ExecStartPre上执行:
ExecStartPre=-/usr/bin/docker cp lanti-debian-mariadb:/var/lib/mysql /home/core/sql
ExecStartPre=-/bin/bash -c '/usr/bin/tar -zcvf /home/core/sql/sqlbackup_$$(date +%%Y-%%m-%%d_%%H-%%M-%%S)_ExecStartPre.tar.gz /home/core/sql/mysql --remove-files'
它也在ExecStopPost上做同样的事情:
ExecStopPost=-/usr/bin/docker cp lanti-debian-mariadb:/var/lib/mysql /home/core/sql
ExecStopPost=-/bin/bash -c 'tar -zcvf /home/core/sql/sqlbackup_$$(date +%%Y-%%m-%%d_%%H-%%M-%%S)_ExecStopPost.tar.gz /home/core/sql/mysql --remove-files'
另外，我将主机上的一个文件夹作为卷暴露到数据库存储的相同位置:
mariadb:
build: ./mariadb
volumes:
- $HOME/server/mysql/:/var/lib/mysql/:rw
它在我的VM上工作得很好(我为自己构建了一个LEMP堆栈):https://github.com/DJviolin/LEMP
但我只是不知道当你的生活实际上依赖于它时，它是否是一个“防弹”的解决方案(例如，在任何可能的毫秒内进行交易的网上商店)?
在官方Docker主题演讲视频的20分20秒中，演示者对数据库做了同样的事情:
Docker入门
“对于数据库，我们有一个卷，所以我们可以确保，当数据库容器停止时，随着数据库的上升和下降，我们不会丢失数据。”
从Docker Compose 1.6开始，现在在Docker Compose中改进了对数据卷的支持。下面的合成文件将创建一个数据映像，该映像将在父容器重新启动(甚至删除)之间持续存在:
下面是博客公告:Compose 1.6:用于定义网络和卷的新Compose文件
这是一个合成文件的例子:
version: "2"
services:
db:
restart: on-failure:10
image: postgres:9.4
volumes:
- "db-data:/var/lib/postgresql/data"
web:
restart: on-failure:10
build: .
command: gunicorn mypythonapp.wsgi:application -b :8000 --reload
volumes:
- .:/code
ports:
- "8000:8000"
links:
- db
volumes:
db-data:
据我所知:这将创建一个数据卷容器(db_data)，它将在重新启动之间持续存在。
如果你运行:docker volume ls，你会看到你的卷被列出:
local mypthonapp_db-data
...
您可以获得关于数据量的更多详细信息:
docker volume inspect mypthonapp_db-data
[
{
"Name": "mypthonapp_db-data",
"Driver": "local",
"Mountpoint": "/mnt/sda1/var/lib/docker/volumes/mypthonapp_db-data/_data"
}
]
一些测试:
# Start the containers
docker-compose up -d
# .. input some data into the database
docker-compose run --rm web python manage.py migrate
docker-compose run --rm web python manage.py createsuperuser
...
# Stop and remove the containers:
docker-compose stop
docker-compose rm -f
# Start it back up again
docker-compose up -d
# Verify the data is still there
...
(it is)
# Stop and remove with the -v (volumes) tag:
docker-compose stop
docker=compose rm -f -v
# Up again ..
docker-compose up -d
# Check the data is still there:
...
(it is).
注:
您还可以在卷块中指定各种驱动程序。例如，你可以为db_data指定Flocker驱动程序: 卷: db-data: 司机:群 随着Docker Swarm和Docker Compose之间的集成越来越完善(并且可能开始将Flocker集成到Docker生态系统中(我听说Docker已经收购了Flocker)，我认为这种方法应该会变得越来越强大。
声明:这种方法很有前途，我在开发环境中成功地使用了它。我对在生产中使用它感到不安!
