当程序在容器运行的时候,特别是需要与其他容器中的程序或容器外部程序进行沟通交流,这时需要进行数据交换,作为常用的两种沟通数据的方式,网络通信与文件读写是需要提供给程序的支持, [数据卷] 文件是数据持久化的最常见的保存方式,由于文件系统的隔离,以及本身是以沙盒形式运行等性质,使其对保存需要持久化的数据并不稳定,对此,docker使用了数据卷这种专门定制的形式 数据卷就是一个挂载在容器内文件或目录,在容器中,数据卷是从外界挂载到内部容器中的,所以可以脱离容器的生命周期而独立存在,正式由于数据卷的生

在做 ajax 滚动加载的时候,越到后面 数据量越大,使用obj.innerHTML+=row添加到页面的时候,出现ie内存不足的情况,此时使用createDocumentFragment,创建一个文档碎片,把所有的新节点附加其上,然后把文档碎片一次性添加到document中,内存节省明显. <script type="text/javascript"> function append(parent, text) { if (typeof text === 'string'

之前部署了Docker容器学习梳理--基础环境安装,接下来看看Docker Volume的使用. Docker volume使用 Docker中的数据可以存储在类似于虚拟机磁盘的介质中,在Docker中称为数据卷(Data Volume).数据卷可以用来存储Docker应用的数据,也可以用来在Docker容器间进行数据共享. 数据卷呈现给Docker容器的形式就是一个目录,支持多个容器间共享,修改也不会影响镜像.使用Docker的数据卷,类似在系统中使用 mount 挂载一个文件系统. 1)一个

Docker中的数据可以存储在类似于虚拟机磁盘的介质中,在Docker中称为数据卷(Data Volume).数据卷可以用来存储Docker应用的数据,也可以用来在Docker容器间进行数据共享.数据卷呈现给Docker容器的形式就是一个目录,支持多个容器间共享,修改也不会影响镜像.使用Docker的数据卷,类似在系统中使用 mount 挂载一个文件系统.操作Docker数据卷,需要理解以下几点:==================================================

一:数据卷 1.什么是数据卷 数据卷是通过特殊设计的目录,可以绕过联合文件系统,为一个或者多个容器提供服务,数据卷是在docker宿主机当中,数据卷可以是文件也可以是文件夹. 2.特点 1.数据卷在容器之间可以共享,容器间传递数据将变得高效方便. 2.对数据卷内数据的修改会立马生效,无论是容器内操作还是本地操作. 3.在于数据持久化,它完全独立于容器的生命周期. 4.docker不会在容器删除时删除其挂载的数据卷. 5.数据卷的变化不会影响镜像的更新. 6.数据卷是在容器启动时初始化的,如果容器

核心概念 镜像:一个只读的模板,类似虚拟机的镜像. 容器:可以理解为镜像的一个运行实例.运行时类似于沙箱,多个容器互相独立. 仓库:存放镜像文件的地方. 镜像 命令表格 命令 解释 选项 docker pull NAME[:TAG|@DIGEST] 拉取镜像 docker push NAME[:TAG] 推送镜像 docker images [REPOSITORY[:TAG]] 镜像列表 docker rmi IMAGE [IMAGE...] 删除镜像,如果有容器正在使用镜像,无法删除. -f:

前一篇随笔中我们了解了docker的网络相关说明,回顾请参考https://www.cnblogs.com/qiuhom-1874/p/12952616.html:今天我们来聊一聊docker的数据管理相关说明: 在前面的博客中我们有强调过docker的镜像是分层构建的,把镜像启动为容器后,docker会加载只读层镜像并在镜像最顶层添加一个读写层:我们还说过该读写层不属于镜像属于容器:如果该容器宕掉了,那么随之镜像最顶层的读写层也随之消失:那么问题来了,如果之前运行的容器,在宕掉前在可写层生成的

共享宿主机的目录给容器 docker run -i -t -v ~/download:/home/hello python3-env /bin/bash -v  表示创建一个数据卷并挂载到容器里 ~/download:/home/hello 冒号前面是宿主机目录,后面是容器里的目录.表示把宿主机的download目录挂载到容器的/home/hello目录下.注意run之后是一个新的容器,ID都不一样的.  注意:python3-env是镜像的名称 从Dockerfile新建一个镜像 Docker

1.本节课主要讲解如何在Docker内部及容器之间管理数据.容器中管理数据主要有两种方式:数据卷(Data volumes)数据卷容器(Data volume containers) 2.数据卷:是一个可供一个或多个容器使用的特殊目录,它绕过UFS,可以提供很多有用的特性:a.数据卷可以在容器之间共享和重用b.对数据卷的修改会立马生效c.对数据卷的更新,不会影响镜像d.卷会一直存在,直到没有容器使用*数据卷的使用,类似于 Linux 下对目录或文件进行 mount. 3.创建数据卷 $ dock

用户需要在多个容器之间共享一些数据,就可以使用数据卷容器   从阿里云仓库下载镜像(也可以自己制作一个基础进项,比如只有几M的alpine) sudo docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/wkaca7114/data:3.4   创建一个容器 docker run --name datacontainer -v /Users/zhangsan/docker/data:/usrdata 镜像ID echo "datacontainer&quo

Docker内部数据管理和Docker之间的数据共享为数据卷和数据卷容器,实例解析1.将本地的文件作为容器的数据卷,2.数据卷flocker插件实现容器集群(或者Docker Swarm)的数据共享3.数据卷容器作为其他容器的数据卷.降低磁盘开销.4.数据的备份,恢复和迁移.5.Docker hub的常用操作. 1.0.数据卷(Data volumes) Data volumes是一个或者多个容器特别指定的目录,它区别于联合文件系统的(Union File System,或称UnionFS,通过

Docker容器的数据卷(data volume),数据卷容器,数据卷的备份和还原. 数据卷就是数据(一个文件或者文件夹). Docker的理念之一是将应用与其运行的环境打包,docker容器的生命周期是与其运行的程序一致的,而对数据的要求是持久化,docker容器之间也需要有共享数据的渠道. 数据卷是特殊的目录,可以绕过联合文件系统,为一个或多个容器提供访问.数据卷设计的目的是数据的永久化,是完全独立于容器的生命周期,不会在容器删除时删除其挂载的数据卷,也不会存在类似垃圾收集机制,对容器引用的

docker之容器数据卷 一.容器数据卷 docker容器运行的时候,会产生一系列的文件,那么我们希望容器产生的数据能提供给其他的容器使用,也就是说怎么实现容器间的数据的共享呢?这就需要用到我们所提到的容器数据卷. 二.如何实现容器数据卷 实现容器数据卷的方式非常的简单,首先我们需要创建一个容器,然后其他的容器使用 --volumes-from 命令挂载到这个容器(父容器).具体的流程如下: a.我们根据上一节创建的镜像mycentos:me,来启动一个容器,名字叫doc1,命令为:docker

1.是什么 1.docker理念 先来看看Docker的理念:*  将运用与运行的环境打包形成容器运行 ,运行可以伴随着容器,但是我们对数据的要求希望是持久化的*  容器之间希望有可能共享数据 2.保存数据用卷 Docker容器产生的数据,如果不通过docker commit生成新的镜像,使得数据做为镜像的一部分保存下来,那么当容器删除后,数据自然也就没有了. 为了能保存数据在docker中我们使用卷. 3.数据持久化 一句话:有点类似我们Redis里面的rdb和aof文件 容器中的数据持久化,

此文来源于:https://yq.aliyun.com/ziliao/43471 参考原文件之外,做了些修改. Volume数据卷是Docker的一个重要概念.数据卷是可供一个或多个容器使用的特殊目录,可以为容器应用存储提供有价值的特性: 持久化数据与容器的生命周期解耦:在容器删除之后数据卷中的内容可以保持.Docker 1.9之后引进的named volume(命名文件卷)可以更加方便地管理数据卷的生命周期:数据卷可以被独立地创建和删除. 数据卷可以用于实现容器之间的数据共享 可以支持不同类型

场景一:现在用Docker创建了N个容器,但是这些容器之间需要数据共享,这个时候我们应该怎么办?[参考第四步] 场景二:docker创建了一个容器并进入容器,添加了一些定制功能,此时除了用docker commit去生成一个新的镜像,使数据作为镜像的一部分进行保存以外,我们还能通过什么方式去保持数据?[参考第三步] 一.数据卷 数据卷听起来很陌生,但是我们换种方式大家可能就觉得简单理解了.数据卷可以理解为容器中的一个目录. 容器数据卷:命名的容器挂载数据卷,其他容器通过挂载这个(父容器)实现数据

前言 上一篇把常用命令演示了一遍,其中也提到容器的隔离性,默认情况下,容器内应用产生的数据都是由容器本身独有,如果容器被删除,对应的数据文件就会跟着消失.从隔离性的角度来看,数据就应该和容器共存亡:但在实际用场景中,更多需要将数据持久化,即容器被删除,数据也应该正常存在:另外也有很多场景需要容器之间共享数据,那该怎么做呢,接下来说说容器数据卷. 正文 1. 手动保存数据 通常手动有两种方式,一是通过命令就行拷贝,二是将容器提交为镜像.接下来通过拉取centos镜像,运行演示 通过命令形式 主机和

是什么 docker的理念 将运用与运行的环境打包形成容器运行,运行可以伴随着容器,但是我们对数据的要求希望是持久化的 容器之间希望有可能共享数据 docker容器产生的数据,如果不通过docker commit生成新的镜像,使得数据做为镜像的一部分保存下来,那么当容器删除后,数据自然也就没有了. 为了能保存数据在docker中我们使用卷 一句话:有点像我们Redis里面的rdb和aof文件 能干吗 容器的持久化 容器间继承+共享数据 卷就是目录或文件,存在于一个或多个容器中,由docker挂载

目录 1.验证容器和宿主机之间数据共享 2.容器停止退出后,主机修改后数据是否同步 3.带只读权限的挂载数据卷 1.验证容器和宿主机之间数据共享 通过上面的操作,接下来我们演示一下通过数据卷的挂载,实现容器和宿主机之间的数据共享. 步骤1:在宿主机中的HostDataVolume目录中创建host.txt文件. # 查看宿主机当前位置 [root@192 HostDataVolume]# pwd /home/HostDataVolume # HostDataVolume目录中创建host.txt

一.数据卷概念 1.数据卷是宿主机中的一个目录或文件 2.当容器目录和数据卷目录绑定后,对方的修改会立即同步 3.一个数据卷可以被多个容器同时挂载 4.一个容器也可以挂载多个数据卷 简单理解:有点类似我们的Redis里面的rdb和aof文件 二.数据卷的作用 1.容器数据持久化 2.外部机器和容器间接通信 3.容器之间数据交换 三.配置数据卷 docker run -id --privileged=true -v /宿主机绝对路径目录:/容器内目录 --name=容器名 镜像名注:文件目录不存在