文/Anoyi
前言介绍
为了获得最佳的性能和可移植性,应该避免将重要数据直接写入容器的可写层,而应使用数据卷或绑定挂载。这个原则也适用于服务。
可以为集群中的服务创建两种类型的挂载,数据卷挂载(volume mounts)或绑定挂载(bind mounts)。无论使用哪种类型的挂载,在创建服务时使用 --mount
标志进行配置,或者在更新服务时使用 --mount-add
或 --mount-rm
标志。如果不指定一个类型,默认类型是数据卷挂载。
tmpfs mount 仅可用于独立容器,不能在 Docker Swarm Service 中使用,故此处不介绍。
数据卷挂载 (DATA VOLUMES)
数据卷是在主机上的持久化存储,即使容器删除,也不会影响数据卷。数据卷的相关操作见文末《附录 1 Docker 数据卷常用操作》
挂载已存在的数据卷
docker service create \ --mount src=<VOLUME-NAME>,dst=<CONTAINER-PATH> \ --name myservice \ <IMAGE>
在即将启动容器之前自动创建数据卷
docker service create \ --mount type=volume,src=<VOLUME-NAME>,dst=<CONTAINER-PATH>,volume-driver=<DRIVER>,volume-opt=<KEY0>=<VALUE0>,volume-opt=<KEY1>=<VALUE1> --name myservice \ <IMAGE>
注意:如果
volume-opt
参数中包含逗号, 则需要用双引号修饰此参数,并用单引号修饰整个--mount
配置,示例:docker service create \ --mount type=volume,src=<VOLUME-NAME>,dst=<CONTAINER-PATH>,volume-driver=<DRIVER>,volume-opt=<KEY0>=<VALUE0>,volume-opt=<KEY1>=<VALUE1> --name myservice \ <IMAGE>
绑定挂载 (BIND MOUNTS)
绑定挂载是调度程序为该任务部署容器时主机的文件系统路径,Docker 将路径挂载到容器中。在 Swarm 为任务初始化容器之前,该文件系统路径必须存在。
允许文件读写
docker service create \ --mount type=bind,src=<HOST-PATH>,dst=<CONTAINER-PATH> \ --name myservice \ <IMAGE>
文件只读
docker service create \ --mount type=bind,src=<HOST-PATH>,dst=<CONTAINER-PATH>,readonly \ --name myservice \ <IMAGE>
重要:虽然绑定挂载能用,但是也有可能导致一些问题:
如果你挂载了一个主机路径到你的服务容器中,那么这个路径必须存在于 Swarm 集群中的每一个节点。Docker Swarm 调度器会把容器调度到任何满足资源可用性和满足你特定约束、位置偏好的节点上。
如果运行中的容器变得不健康或者不可用,那么 Docker Swarm 调度器可能会随时重新安排它。
主机绑定挂载是完全不可移植的。当你使用绑定挂载时,不能保证你的应用在开发中的运行方式与在生产中的运行方式相同。
附录 1 Docker 数据卷常用操作
创建数据卷
docker volume create <VOLUME_NAME>
docker@ManagerX:~$ docker volume create data_mongo data_mongo
数据卷列表
docker volume ls
docker@ManagerX:~$ docker volume ls DRIVER VOLUME NAME local data_mongo
数据卷详情
docker volume inspect <VOLUME_NAME>
docker@ManagerX:~$ docker volume inspect data_mongo [ { "CreatedAt": "2018-01-11T10:50:30Z", "Driver": "local", "Labels": {}, "Mountpoint": "/mnt/sda1/var/lib/docker/volumes/data_mongo/_data", "Name": "data_mongo", "Options": {}, "Scope": "local" } ]
删除数据卷
docker volume rm <VOLUME_NAME>
docker@ManagerX:~$ docker volume rm data_mongo data_mongo
批量删除无用数据卷
docker volume prune
作者:Anoyi
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