2. 使用数据卷

除了与其他虚拟机工具近似的宿主操作系统目录挂载的功能外，Docker 还创造了数据卷 ( Volume ) 这个概念。数据卷的本质其实依然是宿主操作系统上的一个目录，只不过这个目录存放在 Docker 内部，接受 Docker 的管理。
在使用数据卷进行挂载时，我们不需要知道数据具体存储在了宿主操作系统的何处，只需要给定容器中的哪个目录会被挂载即可。
我们依然可以使用 -v 或 —volume 选项来定义数据卷的挂载。

sudo docker run -d --name webapp  -v /webapp/storage webapp:latest

数据卷挂载到容器后，我们可以通过 docker inspect 看到容器中数据卷挂载的信息。

sudo docker inspect webapp

[
    {
## ......
        "Mounts": [
            {
                "Type": "volume",
                "Name": "2bbd2719b81fbe030e6f446243386d763ef25879ec82bb60c9be7ef7f3a25336",
                "Source": "/var/lib/docker/volumes/2bbd2719b81fbe030e6f446243386d763ef25879ec82bb60c9be7ef7f3a25336/_data",
                "Destination": "/webapp/storage",
                "Driver": "local",
                "Mode": "",
                "RW": true,
                "Propagation": ""
            }
        ],
## ......
    }
]

这里我们所得到的信息与绑定挂载有所区别，除了 Type 中的类型不一样之外，在数据卷挂载中，我们还要关注一下 Name 和 Source 这两个信息。
其中 Source 是 Docker 为我们分配用于挂载的宿主机目录，其位于 Docker 的资源区域 ( 这里是默认的 /var/lib/docker ) 内。当然，我们并不需要关心这个目录，一切对它的管理都已经在 Docker 内实现了。
为了方便识别数据卷，我们可以像命名容器一样为数据卷命名，这里的 Name 就是数据卷的命名。在我们未给出数据卷命名的时候，Docker 会采用数据卷的 ID 命名数据卷。我们也可以通过 -v : 这种形式来命名数据卷。

sudo docker run -d --name webapp -v  appdata:/webapp/storage webapp:latest

由于 -v 选项既承载了 Bind Mount 的定义，又参与了 Volume 的定义，所以其传参方式需要特别留意。前面提到了，-v 在定义绑定挂载时必须使用绝对路径，其目的主要是为了避免与数据卷挂载中命名这种形式的冲突。
虽然与绑定挂载的原理差别不大，但数据卷在许多实际场景下你会发现它很有用。

• 当希望将数据在多个容器间共享时，利用数据卷可以在保证数据持久性和完整性的前提下，完成更多自动化操作。
• 当我们希望对容器中挂载的内容进行管理时，可以直接利用数据卷自身的管理方法实现。
• 当使用远程服务器或云服务作为存储介质的时候，数据卷能够隐藏更多的细节，让整个过程变得更加简单。

共用数据卷

数据卷的另一大作用是实现容器间的目录共享，也就是通过挂载相同的数据卷，让容器之间能够同时看到并操作数据卷中的内容。这个功能虽然也可以通过绑定挂载来实现，但通过数据卷来操作会更加的舒适、简单。
由于数据卷的命名在 Docker 中是唯一的，所以我们很容易通过数据卷的名称确定数据卷，这就让我们很方便的让多个容器挂载同一个数据卷了。

sudo docker run -d --name webapp -v  html:/webapp/html webapp:latest
sudo docker run -d --name nginx -v  html:/usr/share/nginx/html:ro nginx:1.12

我们使用 -v 选项挂载数据卷时，如果数据卷不存在，Docker 会为我们自动创建和分配宿主操作系统的目录，而如果同名数据卷已经存在，则会直接引用。
如果有朋友觉得这样对数据卷的操作方式还不够直接和准确，我们还可以通过 docker volume 下的几个命令专门操作数据卷。
通过 docker volume create 我们可以不依赖于容器独立创建数据卷。

sudo docker volume create appdata

通过 docker volume ls 可以列出当前已创建的数据卷。

sudo docker volume ls

DRIVER              VOLUME NAME
local               html
local               appdata

删除数据卷

虽然数据卷的目的是用来持久化存储数据的，但有时候我们也难免有删除它们以释放空间的需求。直接去 Docker 的目录下删除显然不是好的选择，我们应该通过 Docker 对数据卷的管理命令来删除它们。
我们可以直接通过 docker volume rm 来删除指定的数据卷。

sudo docker volume rm appdata

在删除数据卷之前，我们必须保证数据卷没有被任何容器所使用 ( 也就是之前引用过这个数据卷的容器都已经删除 )，否则 Docker 不会允许我们删除这个数据卷。
对于我们没有直接命名的数据卷，因为要反复核对数据卷 ID，这样的方式并不算特别友好。这种没有命名的数据卷，通常我们可以看成它们与对应的容器产生了绑定，因为其他容器很难使用到它们。而这种绑定关系的产生，也让我们可以在容器删除时将它们一并删除。
在 docker rm 删除容器的命令中，我们可以通过增加 -v 选项来删除容器关联的数据卷。

sudo docker rm -v webapp

如果我们没有随容器删除这些数据卷，Docker 在创建新的容器时也不会启用它们，即使它们与新创建容器所定义的数据卷有完全一致的特征。也就是说，此时它们已经变成了孤魂野鬼，纯粹的占用着硬盘空间而又不受管理。
此时我们可以通过 docker volume rm 来删除它们，但前提时你能在一堆乱码般的数据卷 ID 中找出哪个是没有被容器引用的数据卷。
为此，Docker 向我们提供了 docker volume prune 这个命令，它可以删除那些没有被容器引用的数据卷。

sudo docker volume prune -f

Deleted Volumes:
af6459286b5ce42bb5f205d0d323ac11ce8b8d9df4c65909ddc2feea7c3d1d53
0783665df434533f6b53afe3d9decfa791929570913c7aff10f302c17ed1a389
65b822e27d0be93d149304afb1515f8111344da9ea18adc3b3a34bddd2b243c7
## ......