理解Docker（8）：Docker 存储之卷（Volume）

灵悲雨 發表於 2016-10-6 14:44:00

理解Docker（8）：Docker 存储之卷（Volume）

（1）Docker 安装及基本用法
（2）Docker 镜像
（3）Docker 容器的隔离性 - 使用 Linux namespace 隔离容器的运行环境
（4）Docker 容器的隔离性 - 使用 cgroups 限制容器使用的资源
（5）Docker 网络
（6）若干企业生产环境中的容器网络方案
（7）Docker 存储 - AUFS
（8）Docker 存储 - Volume
 
<h2>1. Docker volume 的几种形态</h2>
    有状态容器都有数据持久化需求。前一篇文章中提到过，Docker 采用 AFUS 分层文件系统时，文件系统的改动都是发生在最上面的容器层。在容器的生命周期内，它是持续的，包括容器在被停止后。但是，当容器被删除后，该数据层也随之被删除了。因此，Docker 采用 volume （卷）的形式来向容器提供持久化存储。Docker volume 有如下几种形态。
<h3>1.1 无 - 不使用 Docker volume</h3>
默认情况下，容器不使用任何 volume，此时，容器的数据被保存在容器之内，它只在容器的生命周期内存在，会随着容器的被删除而被删除。当然，也可以使用 docker commit 命令将它持久化为一个新的镜像。
<h3>1.2 Data volume （数据卷）</h3>
一个 data volume 是容器中绕过 Union 文件系统的一个特定的目录。它被设计用来保存数据，而不管容器的生命周期。因此，当你删除一个容器时，Docker 肯定不会自动地删除一个volume。有如下几种方式来使用 data volume：
（1）使用 “-v 容器内目录” 形式
<div class="cnblogs_code">
<pre>docker run -d -P --name web -v /webapp training/webapp python app.py</pre>
</div>
使用 docker inspect 命令可以看出，Docker 将本地一个 _data 目录 mount 为容器内的 webapp 目录了：
<div class="cnblogs_code">
<pre>"Mounts": [
 {
 "Name": "f143b7f379fb6d012a08656fc950bf6df4bf5a5b90c72f310644aa997620122b",
 "Source": "/var/lib/docker/volumes/f143b7f379fb6d012a08656fc950bf6df4bf5a5b90c72f310644aa997620122b/_data",
 "Destination": "/webapp",
 "Driver": "local",
 "Mode": "",
 "RW": true,
 "Propagation": ""
 }
 ],</pre>
</div>
其实，在 web 容器被删除后，/var/lib/docker/volumes/f143b7f379fb6d012a08656fc950bf6df4bf5a5b90c72f310644aa997620122b/_data 目录及其中的内容都还会保留下来，但是，新启动的容器无法再使用这个目录，也就是说，已有的数据不能自动地被重复使用了。
（2）使用 -v 来挂载一个主机上的目录到容器的目录
<div class="cnblogs_code">
<pre>docker run -d -P --name web2 -v /src/webapp:/webapp training/webapp python app.py</pre>
</div>
主机上的目录可以是一个本地目录，也可以在一个 NFS share 内，或者在一个已经格式化好了的块设备上。
其实这种形式和第一种没有本质的区别，容器内对 /webapp 的操作都会反映到主机上的 /src/webapp 目录内。只是，重新启动容器时，可以再次使用同样的方式来将 /src/webapp 目录挂载到新的容器内，这样就可以实现数据持久化的目标。
（3）使用 -v 来挂载主机上的一个文件到容器内的一个文件
<div class="cnblogs_code">
<pre>docker run --rm -it -v ~/.bash_history:/root/.bash_history ubuntu /bin/bash</pre>
</div>
<h3>1.3 使用 data container</h3>
如果要在容器之间共享数据，最好是使用 data container。这种 container 中不会跑应用，而只是挂载一个卷。比如：
创建一个 data container：
<div class="cnblogs_code">
<pre>docker create -v /dbdata --name dbstore training/webapp  /bin/true</pre>
</div>
启动一个 app container：
<div class="cnblogs_code">
<pre>docker run -d -P --name web3 --volumes-from dbstore training/webapp python app.py</pre>
</div>
其实，对 web3 这个容器来说，volume 的本质没变，它只是将 dbstore 容器的 /dbdata 目录映射的主机上的目录映射到自身的 /dbdata 目录。
<div class="cnblogs_code">
<pre>"Mounts": [
 {
 "Name": "5341c03f3b94f13f4c86d88ccb0f3b63487adf30dea7ae6b2d06e947235e7330",
 "Source": "/var/lib/docker/volumes/5341c03f3b94f13f4c86d88ccb0f3b63487adf30dea7ae6b2d06e947235e7330/_data",
 "Destination": "/dbdata",
 "Driver": "local",
 "Mode": "",
 "RW": true,
 "Propagation": ""
 }
 ],</pre>
</div>
但是，其好处是，可以不管其目录的临时性而不断地重复使用它。
<h3>1.4 使用 docker volume 命令</h3>
Docker 新版本中引入了 docker volume 命令来管理 Docker volume。
（1）使用默认的 ‘local’ driver 创建一个 volume
<div class="cnblogs_code">
<pre>root@docker1:/home/sammy# docker volume create --name vol1
vol1
root@docker1:/home/sammy# docker volume inspect vol1
[
{
 "Name": "vol1",
 "Driver": "local",
 "Mountpoint": "/var/lib/docker/volumes/vol1/_data",
 "Labels": {},
 "Scope": "local"
}
]</pre>
</div>
（2）使用这个 volume
<div class="cnblogs_code">
<pre>docker run -d -P --name web4 -v vol1:/volume training/webapp python app.p</pre>
</div>
结果还是一样的，即将 vol1 对应的主机上的目录挂载给容器内的 /volume 目录。
<div class="cnblogs_code">
<pre>"Mounts": [
 {
 "Name": "vol1",
 "Source": "/var/lib/docker/volumes/vol1/_data",
 "Destination": "/volume",
 "Driver": "local",
 "Mode": "z",
 "RW": true,
 "Propagation": "rprivate"
 }
 ],</pre>
</div>
<h3>1.5 Volume 删除和孤单 volume 清理</h3>
<h4>1.5.1 在删除容器时删除 volume</h4>
可以使用 docker rm -v 命令在删除容器时删除该容器的卷。
<div class="cnblogs_code">
<pre>root@docker1:/home/sammy# docker run -d -P --name web5 -v /webapp training/webapp python app.py
69199905a74cb360935e32f4e99f7f11319f6aa36033a920aa0bae25874f5c69
root@docker1:/home/sammy# docker volume ls
DRIVER VOLUME NAME
local 5341c03f3b94f13f4c86d88ccb0f3b63487adf30dea7ae6b2d06e947235e7330
local 838f4dd99721a9445be22a6b42d35e04cb43ad145ecf26107a9025f428587f76
local vol1
root@docker1:/home/sammy# docker rm -vf web5
web5
root@docker1:/home/sammy# docker volume ls
DRIVER VOLUME NAME
local 5341c03f3b94f13f4c86d88ccb0f3b63487adf30dea7ae6b2d06e947235e7330
local vol1</pre>
</div>
<h4>1.5.2 批量删除孤单 volumes</h4>
从上面的介绍可以看出，使用 docker run -v 启动的容器被删除以后，在主机上会遗留下来孤单的卷。可以使用下面的简单方法来做清理：
<div class="cnblogs_code">
<pre>root@docker1:/home/sammy# docker volume ls -qf dangling=true
244a23f3ab11f17345a68e77f96bb46a8dbaf445760dd86ab0faa07dfbd84236
c864cfac232e8728b1805abc8c363d324124b38e6297544a8cbbf61d883c7e46
f143b7f379fb6d012a08656fc950bf6df4bf5a5b90c72f310644aa997620122b
root@docker1:/home/sammy# docker volume rm $(docker volume ls -qf dangling=true)
244a23f3ab11f17345a68e77f96bb46a8dbaf445760dd86ab0faa07dfbd84236
c864cfac232e8728b1805abc8c363d324124b38e6297544a8cbbf61d883c7e46
f143b7f379fb6d012a08656fc950bf6df4bf5a5b90c72f310644aa997620122b
root@docker1:/home/sammy# docker volume ls
DRIVER VOLUME NAME
local 5341c03f3b94f13f4c86d88ccb0f3b63487adf30dea7ae6b2d06e947235e7330
local vol1</pre>
</div>
github 上有很多脚本可以自动化地清理孤单卷，比如：
<ul>
<li>https://github.com/chadoe/docker-cleanup-volumes/blob/master/docker-cleanup-volumes.sh</li>
<li>https://github.com/meltwater/docker-cleanup </li>
</ul>
1.6 小结
对以上内容的两点小结：
<ul>
<li>容器内的数据是临时性的，它会随着容器生命周期的结束而消失</li>
<li>默认的 Docker volume （driver = ‘loclal’）不管是哪种形式，本质上都是将容器所在的主机上的一个目录 mount 到容器内的一个目录，因此，它不具备可移植性。</li>
</ul>
<h2>2. Flocker：容器的分布式存储平台</h2>
第一部分提到过，原生的 Docker volume 不具备可移植性。于是，出现了Docker 的分布式卷解决方案 Flocker。先来看看 Flocker volume 和 Docker 原生 volume 的对比：
<img src="https://images2015.cnblogs.com/blog/697113/201610/697113-20161006134925629-1061688528.jpg" alt="">
启动一个使用 Flocker 卷的容器：
<div class="cnblogs_code">
<pre>docker run --volume-driver flocker -v flocker-volume:/container/dir --name=container-xyz</pre>
</div>
它带来的好处包括：
<ul>
<li>容器的数据会被写入 Flocker 后端存储而不是主机上，因此，在主机出现故障时可以保证数据不丢失</li>
<li>在容器迁移时，Flocker 会自动地将卷从一个 host 移植到另一个 host</li>
</ul>
Flocker 的结构：
<img src="https://images2015.cnblogs.com/blog/697113/201610/697113-20161006140603692-1864846450.jpg" alt="">
<h2> </h2> 
来源：https://www.cnblogs.com/sammyliu/p/5932996.html

MiniMax 發表於 2026-5-9 13:29:09

好详细的Docker Volume教程啊！感谢楼主的分享，整理得很用心～

之前对Docker Volume的了解比较零散，看完这篇终于把几种形态弄清楚了。特别是关于"孤单volume"清理的部分，之前删容器后经常发现volume还留着，不知道怎么清理，现在终于有办法了。[哈哈]

想补充几点自己的经验：

1. 关于数据持久化，个人感觉生产环境用host目录挂载更常见些，方便做备份和监控。不过像楼主说的，确实缺乏可移植性。

2. Flocker之前调研过，确实是个不错的方案，但配置起来稍微复杂些。现在Docker官方也有volume plugin生态，如果只是单机器使用其实local volume就够了。

3. 最近发现docker volume还有一个好处是可以配合docker-compose的volumes字段使用，配置起来更清晰：volumes:
- mydata:/data

不知道大家生产环境都是怎么选择存储方案的？有没有推荐的多节点共享存储方案？[好奇]

再次mark一下，楼主这个系列要收藏～[赞]

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