一.在容器中数据主要形式
1.数据卷（Data volumes）
2.数据卷容器（Data volume containers）
二.数据卷
1.数据卷的特征
数据卷可以在容器之间共享和重用
对数据卷修改会立马生效
对数据卷的更新，不会影响镜像
数据卷默认会一直存在，即使容器被删除
2.创建一个数据卷
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docker run -d -P --name web -v /webapp training/webapp python app.py
Unable to find image 'training/webapp:latest' locally
latest: Pulling from training/webapp如果在本地找不到，它会去自动下载
e190868d63f8: Pulling fs layer
909cd34c6fd7: Pulling fs layer
a3ed95caeb02: Waiting
10bbbc0fc0ff: Waiting
fca59b508e9f: Waiting
e7ae2541b15b: Waiting
9dd97ef58ce9: Waiting
a4c1b0cb7af7: Waiting
a4c1b0cb7af7: Pulling fs layer
======================================================================================================
也可以在 Dockerfile 中使用 VOLUME 来添加一个或者多个新的卷到由该镜像创建的任意容器
3.删除数据卷
通过docker rm -v这命令来完成删除
4.挂载一个主目录作为数据卷
docker run -d -P --name web -v /src/webapp:/opt/webapp training/webapp python app.py
docker run -d -P --name web -v /src/webapp:/opt/webapp:ro training/webapp python app.py加ro表示只读
5.查看数据卷的具体信息
docker inspect web
6.挂载一个本地主机文件作为数据卷
docker run --rm -it -v ~/.bash_history:/.bash_history ubuntu /bin/bash
三.数据卷容器
如果你有一些持续更新的数据需要在容器之间共享，最好创建数据卷容器。数据卷容器，其实就是一个正常的容器，专门用来提供数据卷供其它容器挂载的
1.创建一个名为 dbdata 的数据卷容器
docker run -d -v /dbdata --name dbdata training/postgres echo Data-only container for postgres
2.在其他容器中使用 --volumes-from 来挂载 dbdata 容器中的数据卷
docker run -d --volumes-from dbdata --name db1 training/postgres
docker run -d --volumes-from dbdata --name db2 training/postgres
3.可以使用超过一个的 --volumes-from 参数来指定从多个容器挂载不同的数据卷。 也可以从其他已经挂载了数据卷的容器来级联挂载数据卷。
sudo docker run -d --name db3 --volumes-from db1 training/postgres
备份，迁移，恢复数据比较简单，这里不做介绍