Docker数据管理介绍

  当我们对容器进行相关操作时，产生的一系列数据都会存储在容器中，而Docker内部又是如果管理这些数据的呢？本篇文章将针对Docker数据管理的一些知识进行介绍。

1. Docker数据存储机制
  使用Docker时，我们操作的都是镜像和由镜像生成的容器，所以想要更好的了解Docker内部的数据存储机制，就必须从镜像、容器与数据存储的关系出发。
  Docker镜像是通过读取Dockerfile文件中的指令构建的，Dockerfile中的每条指令都会创建一个镜像层，并且每层都是只读的，这一系列的镜像层就构成了Docker镜像。接下来以一个Dockerfile文件为例进行说明，具体如下列代码示例所示。

 1	FROM ubuntu:16.04
 2	COPY . /app
 3	RUN make /app
 4	CMD python /app/app.py

  上述文件示例中的Dockerfile包含了4条指令，每条指令都会创建一个镜像层，其中每一层与前一层都有所不同，并且是层层叠加的。通过镜像构建容器时，会在镜像层上增加一个容器层（即可写层），所有对容器的更改都会写入容器层，这也是Docker默认的数据存储方式。
  下面通过一个效果图进行说明，具体如下图所示。   从图中可以看出，Docker容器和镜像之间的主要区别是顶部的容器层，而所有对容器中数据的添加、修改等操作都会被存储在容器层中。当容器被删除时，容器层也会被删除，其中存储的数据会被一同删除，而下面的镜像层却保持不变。
  由于所有的容器都是通过镜像构建的，所以每个容器都有各自的容器层，对于容器数据的更改就会保存在各自的容器层中。也就是说，由同一个镜像构建的多个容器，它们会拥有相同的底部镜像层，而拥有不同的容器层，多个容器可以访问相同的镜像层，并且有自己的独立数据状态。具体说明如下图所示。   从图中可以看出，基于同一个镜像构建的多个容器可以共享该镜像层，但是多个容器想要共享相同的数据，就需要将这些数据存储到容器之外的地方，而这种方式就是下一节要提到的Docker volume数据外部挂载机制。

2. Docker数据存储方式
  在默认情况下，Docker中的数据都是存放在容器层的，但是这样存储数据却有较多的缺陷，具体表现如下。
  ●当容器不再运行时，容器中的数据无法持久化保存，如果另一个进程需要这些数据，那么将很难从容器中获取数据；
  ●容器层与正在运行的主机紧密耦合，不能轻易地移动数据；
  ●容器层需要一个存储驱动程序来管理文件系统，存储驱动程序提供了一个使用Linux内核的联合文件系统，这种额外的抽象化降低了性能。
  基于上述种种原因，多数情况下Docker数据管理都不会直接将数据写入容器层，而是使用另一种叫做Docker volume数据外部挂载的机制进行数据管理。
  针对Docker volume数据外部挂载机制，Docker提供了三种不同的方式将数据从容器映射到Docker宿主机，他们分别为：volumes（数据卷）、bind mounts（绑定挂载）和tmpfs mounts（tmpfs挂载）。这三种数据管理方式的具体选择，需要结合实际情况进行考虑，其中的volumes数据卷是最常用也是官方推荐的数据管理方式。无论选择使用哪种数据管理方式，数据在容器内看起来都一样的，而在容器外则会被被挂载到文件系统中的某个目录或文件中。
  下面通过一张图来展示数据卷、绑定挂载和tmpfs挂载之间的差异，如下图所示。
  从图中可以看出，Docker提供的三种数据管理方式略有不同，具体分析如下。
  ●volumes：存储在主机文件系统中（在Linux系统下是存在于/var/lib/Docker/volumes/目录），并由Docker管理，非Docker进程无法修改文件系统的这个部分。
  ●bind mounts：可以存储在主机系统的任意位置，甚至可能是重要的系统文件或目录，在Docker主机或容器上的非Docker进程可以对他们进行任意修改。
  ●tmpfs mounts：只存储在主机系统的内存中，并没有写入到主机的文件系统中。