[Docker]-Volumes(数据卷)概述

一、容器存储问题

由于 rootfs 通过联合挂载实现镜像的共享，通过 Copay Or Writer实现数据的读写操作，这导致了 rootfs 在存储上存在很大的问题

• 问题一：读写性能差
  如上图，文件的读取需要先到读写层读取，读取不到再到只读镜像中读取文件，读性能差。
  如上图，文件的写需要先从只读镜像中 copy 一份出来到读写层，然后进行修改，写性能差。
• 问题二：数据无法永久保存
  如上图，读写层随着容器的运行 而存在，随着容器的运行和消亡，数据无法持久化保存。
  （如果真的先保存，可以通过 docker commit 的方式，将这个运行中的容器打成镜像进行保存，但这违背了 Docker 镜像快速分发的原则，后期将变成一个个定制化容器，可复用性差，不符合容器轻量化使用原则）
• 问题三：数据无法共享
  Docker 容器通过 namespace 进行了资源隔离，其中包括了存储隔离，所以各个容器包括宿主机无法共享数据

针对存储问题，Docker 提出了容器数据卷概念。

二、容器卷（volume）

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：

• 数据卷可以在容器之间共享和重用
• 对数据卷的修改会立马生效
• 对数据卷的更新，不会影响镜像
• 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。

2.1、容器卷引入对数据读写的影响

如图，在没有引入容器卷（volume）之前，容器数据的读写都在镜像的读写层（Aufs、Overlayfs、Btrfs）中，随意会存在之前提到的三个问题

• 读写性能差
• 数据无法共享
• 数据无法持久保存

引入 容器卷（volume）后，相当于将 Docker 宿主机上的文件路径挂载到容器中，容器针对数据的读写都是直接针对 Docker 宿主机文件数据的读写操作，少了读写曾，提高了数据读写性能，同时数据直接写到了 Docker 宿主机，实现了数据持久化，同时数据在宿主机中能够被他容器或者主机访问到，从而实现数据间的共享。

2.2、容器卷挂载方式

Docker 提供了三种方式进行数据卷的挂载

• bind mount
  指定 host 主机的完整路径进行挂载
• volume
  docker 提供的模块，对 Bind mount进行了封装，单纯指定逻辑卷即可
• tmpfs mount
  使用宿主机内存进行数据的存储，不直接存储到磁盘中

2.3、案例

Volumes-数据卷案例
Volumes-数据容器卷案例