卷(Volume)

众所周知卷(Volume)是容器中的一个数据挂载点，卷可以绕过联合文件系统，从而为Docker 提供持久数据，所提供的数据还可以在宿主机-容器或多个容器之间共享。通过卷，我们可以可以使修改数据直接生效，而不必重新构建镜像。

一、数据卷

数据卷是一个可以绕过联合文件系统的，专门指定的可在一或多个容器间共享目录。卷为提供为持久化或共享数据提供了一些有用的特性。

数据卷设计的初哀是提供持久化数据，而与容器的生命周期无关。因此，在删除容器时，Docker不会自动删除卷，直到没有容器再引用。

1.1 添加数据卷

可以在docker create和docker create命令创建容器时，通过-v参数为容器添加数据卷。-v参数参数可以多次使用，以添加多个数据卷。

如，可以像下面这样为容器添加一个卷：

$ sudo docker run -t -i -v /home/test --name test itbilu/test /bin/bash

这样就会在容器内/webapp位置创建一个卷。

除了在创建容器时添加数据卷外，还可以通过Dockerfile文件中通过Volume指令添加，Volume可以多次使用以添加多个数据卷。

说明：本文中使用的示例镜像(itbilu/test)通过以下Dockerfile文件创建：

# Version: 0.0.3
FROM ubuntu:16.04
MAINTAINER 何民三 "cn.liuht@gmail.com"
RUN apt-get update
RUN apt-get install -y nginx
RUN echo 'Hello World, 我是个容器' \ 
 > /var/www/html/index.html
RUN mkdir /home/itbilu/
ENV ITBILU_PATH /home/itbilu/
VOLUME [$ITBILU_PATH]
EXPOSE 80

1.2 卷位置

添加卷后，可以通过docker inspect来查看数据卷在容器中的位置：

$ sudo docker inspect test

docker inspect可以用来查看容器或镜像的详细配置信息。可以在容器的Mounts节点下，查看容器的卷信息：

...
"Mounts": [{
 "Type": "volume",
 "Name": "5f869c580c06e6079b0de2c5ce682c1c9467286c76b506703d87bf11d1271c24",
 "Source": "/var/lib/docker/volumes/5f869c580c06e6079b0de2c5ce682c1c9467286c76b506703d87bf11d1271c24/_data",
 "Destination": "/home/test",
 "Driver": "local",
 "Mode": "",
 "RW": true,
 "Propagation": ""
},
{
 "Type": "volume",
 "Name": "e4fd6c3a91ba2e03b14cf174c2023f366abbe9f2f73ca07e6bac223f68e47773",
 "Source": "/var/lib/docker/volumes/e4fd6c3a91ba2e03b14cf174c2023f366abbe9f2f73ca07e6bac223f68e47773/_data",
 "Destination": "[/home/itbilu/]",
 "Driver": "local",
 "Mode": "",
 "RW": true,
 "Propagation": ""
}],
...

在以上示例中，有两个挂载卷，一个是在docker run创建容器时创建的，而另一个是在创建运行容器镜像的Dockerfile文件中通过VOLUME指令创建。其中，Source表示宿主机源文件位置，Destination表示数据卷在容器中的挂载位置，而RW表示卷是否可读／写。

1.3 挂载本地数据到容器数据卷

在前面示例中，我们运行容器时并没有指定要挂载到容器中数据卷的本地目录，所在Docker使用一个默认数据目录。 -v参数除了可以在容器中创建数据卷外，还可以将宿主机中的目录挂载到容器中的数据卷。

如，运行容器，并将本地的~/code/itbilu目录挂载到容器的/home/itbilu数据卷上：

$ sudo docker run -t -i -v ~/code/itbilu:/home/itbilu --name test itbilu/test /bin/bas

注意：挂载本地目录到容器内的挂载目录时，如果容器内的数据卷中已经存在数据，那么本地内容将与数据卷中的数据重叠，而不会删除数据。

其中，容器目录必须使用绝对路径，而本地目录可以使用绝对路径或其它形式。

挂载共享存储

除了可以载挂本地目录到容器数据卷外，一些Docker卷插件让你可以挂载共享存储到容器的数据卷，如：iSCSI、NFS、FC。使用共享卷的好处是它们是独立于主机的，这意味着，只要有访问共享存储权限，并安装插件，就可以在任何容器上启动卷。

详细参考：

Mount a shared-storage volume as a data volume

挂载本地文件到容器数据卷

-v参数不仅可挂载目录，还可以挂载单个文件。如：

$ sudo docker run -t -i -v ~/.bash_history:/root/.bash_history --name test itbilu/test /bin/bash

以上会把本地的~/.bash_history文件挂载到新容器中，这样你就可以在容器内访问宿主上的bash历史记录。

二、数据卷容器

如果你有一些要在容器之间共享的持久性数据，或者希望在非持久容器中使用，那么最好创建一个命名的数据卷容器，然后从其挂载数据。

接下来，我们创建一个新的命名的共享容器。这个容器不运行一个应用程序，它利用training/postgres镜像在所有的容器之间创建了一个共享层，以节省磁盘空间。

$ sudo docker create -v /dbdata --name dbstore training/postgres /bin/true

注意：training/postgres是Docker 官方文档中提供的一个镜像，本文拿来直接使用了。

使用数据卷容器

创建数据卷容器后，我们可以通过--volumes-from选项，将一个数据容器挂载到其它容器：

$ sudo docker run -d --volumes-from dbstore --name db1 training/postgres

也可以在多个容器间共享。如，挂载到另一个容器：

$ sudo docker run -d --volumes-from dbstore --name db2 training/postgres

这时，如果training/postgres镜像内有名/dbdata的目录，则会从dbstore容器挂载卷，并会隐藏training/postgres镜像中/dbdata下的文件。最终只有dbstore容器中的文件可见。

还可以扩展挂载链，从已经存在的dbstore容器（如：db1、db2）来挂载卷：

$ sudo docker run -d --name db3 --volumes-from db1 training/postgres

这种情况下，如果移除己挂载卷的容器，无论是最初的dbstore容器，还是其后的db1或db2容器，卷都不会被移除。要将卷从硬盘上移除，必须使用docker rm -v命令删除最后一个引用了该卷的容器。

三、备份、恢复与迁移数据卷

除上述操作外，数据卷的常用操作还有数据卷备份、恢复、合并操作。以下是一些常用操作：

3.1 备份数据卷

在前面介绍数据卷容器时，我们创建了一个名为dbdata容器，并在容器中创建了一个/dbdata的数据卷。接下来，可以在创建容器使用--volumes-from参数来挂载这个数据卷，并对数据进行备份：

$ sudo docker run --volumes-from dbdata -v $(pwd):/backup ubuntu tar cvf /backup/backup.tar /dbdata

在这个操作中，我们通过ubuntu镜像创建了一个容器，创建容器时通过--volumes-from参数共享了数据卷容器中的数据，并将当前目录($(pwd) )挂载到了数据卷中。容器运行后，使用tar命令对数据卷进行了备份。

命令执行结束后，容器就会停止，之后就可以在本地当前操作目录下找到所备份的数据。

3.2 备份数据卷

数据备份后，可以在创建容器恢复备份数据到容器内的数据卷中，从而实现数据的迁移。

首先，创建并运行容器并添加一个数据卷：

$ sudo docker run -i -t -v /dbdata --name dbdata2 ubuntu /bin/bash

然后通过tar命令恢复备份数据：

$ sudo docker run --rm --volumes-from dbdata2 -v $(pwd):/backup ubuntu bash -c "cd /dbdata && tar xvf /backup/backup.tar --strip 1"

这样，数据就被恢复到了容器dbdata2的/dbdata目录下，我们可以容器中操作和使用这些数据。

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对的支持。