如何处理docker中的永久存储（例如数据库）

人们如何处理码头集装箱的持久存储？ 我目前正在使用这种方法：构建图像，例如Postgres，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（无意）删除容器“c0dbc34fd631”。

另一个想法是将主机卷“-v”安装到容器中，然而，在容器内的用户ID并不一定来自主机匹配的用户ID，然后权限可能会混乱。

注意：除了--volumes-from 'cryptic_id'您还可以使用--volumes-from my-data-container ，其中my-data-container是您分配给仅my-data-container的名称，例如docker run --name my-data-container ... （查看接受的答案）

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

这意味着只有数据容器模式必须放弃，以支持新卷。

实际上，volume API只是实现什么是数据容器模式的更好方法。

如果使用-v volume_name:/container/fs/path创建容器，docker会自动为您创建一个命名卷，可以：

新的卷api添加了一个有用的命令，可让您识别悬挂卷：

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，你可以用一个漂亮的衬垫去掉所有悬挂的卷：

docker volume rm $(docker volume ls -f dangling=true -q)
# or using 1.13.x
docker volume prune

Docker 1.8.x及以下版本

似乎最适合生产的方法是使用仅数据容器 。

仅数据容器运行在准系统映像上，实际上除了暴露数据卷外什么也不做。

然后，您可以运行任何其他容器以访问数据容器卷：

docker run --volumes-from data-container some-other-container command-to-execute

在这篇博客文章中，有一个很好的容器描述，即容量模式 ，它阐明了只有数据容器的要点。

Docker文档现在将容器的定义描述定义为volume / s模式。

以下是Docker 1.8.x及更低版本的备份/恢复过程

备份：

sudo docker run --rm --volumes-from DATA -v $(pwd):/backup busybox tar cvf /backup/backup.tar /data

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

下面是来自杰出的Brian Goff的一篇很好的文章，解释了为什么在容器和数据容器中使用相同的图像是很好的。

在Docker发行版v1.0中 ，通过给定的命令可以在主机上绑定文件或目录的挂载：

$ docker run -v /host:/container ...

上面的卷可以用作运行docker的主机上的持久存储。

从docker-compose 1.6开始，Docker Compose现在已经改进了对数据卷的支持。 以下组合文件将创建一个数据映像，该映像将在父容器的重新启动（甚至删除）之间持续存在：

这是博客公告：https：//blog.docker.com/2016/02/compose-1-6/

以下是一个撰写文件的例子：

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。

如果您运行： docker volume ls您应该看到列出的卷：

local               mypthonapp_db-data
...

你可以得到关于数据量的更多细节：

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). 

笔记：

volumes:
  db-data:
    driver: flocker

免责声明：这种方法很有前途，我在开发环境中成功使用它。 我会担心在生产中使用它！

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