1、全部重新来,写一个最简单的在linux上docker使用卷的小案例,给完整的代码
1、docker卷是持久化的方法,写一个python例子并打包,使用docker卷。
在本文中,我们将介绍Docker数据卷的概念:它们是什么,它们有用的原因,不同类型的卷,如何使用它们以及何时使用它们。我们还将通过docker命令行工具介绍如何使用Docker卷的一些示例。
Docker作为一种流行的容器技术,已经成为现代应用程序开发和部署的重要工具。在Docker中,镜像是构建和运行容器的基础,而容器则是基于镜像创建的可执行实例。
那么我们有没有办法,让本地开发环境和线上环境保持一致?这样我们在部署上线前,就可以在本地进行验证,只要验证没问题,我们就有 99% 的把握保证部署上线后也没有问题(1%保留给程序玄学)。
确保你已经安装了docker engine和docker compose。不需要安装python或redis,因为两者都是由docker镜像提供的。
默认容器的数据是保存在容器的可读写层,当容器被删除时其上的数据也会丢失,所以为了实现数据的持久性则需要选择一种数据持久技术来保存数据。官方提供了三种存储方式:Volumes、Bind mounts和tmpfs。前面还介绍了:Docker 服务终端 UI 管理工具
该文章介绍了如何使用Docker进行软件开发和部署,包括镜像、容器、数据卷、链接和端口等方面,以及如何使用Docker进行持续集成和持续部署。
最近比较奇怪的事情就是,我一个英语四级都没过的人,居然恬不知耻的加入什么腾讯云的翻译社,翻译技术文章。结果当然是很奇妙的,一边死命的拿翻译工具机翻,一遍查阅资料,加上自己的理解,来完成这些技术文章的翻译。不过效果还算不错吧,翻译后的文章勉强能读,认识掌握了不少新词,然后也可以带动学习一些新的技术,比如一直想学,又没开始学的Docker,刚好也是翻译了几篇Docker相关的文章, 正好也入个门,顺带记个笔记。 什么是Docker Docker没有官方中文文档(至少目前为止没有,2018/1/1),所以只
Kubernetes 是一个可以移植、可扩展的开源平台,使用声明式的配置并依据配置信息自动地执行容器化应用程序的管理。在所有的容器编排工具中(类似的还有 docker swarm / mesos等),Kubernetes 的生态系统更大、增长更快,有更多的支持、服务和工具可供用户选择。
一,小王对于容器的困惑 小王刚开始学习Docker的时候,找资料在网上看到最多的是Docker的好处。比如: 1、Docker 容器的启动可以在秒级实现,这相比传统的虚拟机方式要快得多 2、Docker 对系统资源的利用率很高,一台主机上可以同时运行数千个 Docker 容器。 3、更快速的交付和部署、更轻松的迁移和扩展 等等…… 因为小王是做java开发的,他们现有的模式是在一个服务器上安装统一一个jdk,运行多个tomcat,每个tomcat里面一个java应用,大家也知道tomcat不用安装,当他们项
-f参数为可选,也可使用-f提供多个配置文件,当使用多个文件时,Compose会将它们合并为一个配置。Compose按照提供文件的顺序构建配置。后续文件覆盖并添加到其前任文件中。
其他参考 https://blog.csdn.net/styshoo/article/details/55657714
Compose是用于定义和运行多个Docker应用的工具。使用yaml文件可以快速的创建和管理基于Docker容器的应用集群。
我们需要明白docker镜像的一些特点。我们装载在docker上的镜像的权限只是可读的。是不可以修改的。 你想啊!我们会基于镜像创建容器并启动,如果镜像文件可以被任意修改的话就会出现衣蛾问题。总之,docker中安装的镜像文件是不能够被修改的。
默认情况下容器中的磁盘文件是非持久化的,对于运行在容器中的应用来说面临两个问题,第一:当容器挂掉,K8S重启它时,文件将会丢失;第二:当Pod中同时运行多个容器,容器之间需要共享文件时。Kubernetes的Volume解决了这两个问题
•容器存储接口(CSI)插件•Nomad 主机卷支持•Docker Volume 驱动程序
本节学习的内容是如何管理容器中的数据以及容器之间的数据,我们将要学习如下两个主要方式:
网桥中的容器会独立分发ip地址,和宿主机隔离,如果需要在暴露容器,需要做端口映射。
这一章介绍如何在 Docker 内部以及容器之间管理数据,在容器中管理数据主要有两种方式:
下图给出一个示例,其中创建的数据卷My_Volume主要包括的信息有:创建时间、设备类型、标签、挂载点、名字等信息。
我们在使用 docker 的时候会将一些数据(例如网站文件、配置文件、数据库文件等)存储在容器中。这样存在一个严重的问题,如果容器出现损坏(例如无法启动,被删除等)那么存储在容器中的数据就会丢失,即使我们进行了容器备份,数据也不可能恢复到故障发生时。如果要解决这个问题,我们就需要用到 docker 的数据管理。在 docker 中数据管理一共有两种方式,分别是数据卷和数据卷容器,下面我们来一一讲解。
参考官方:https://docs.docker.com/compose/compose-file/
本文介绍如何在 Docker 内部以及容器之间管理数据,在容器中管理数据主要有两种方式:
本文将重点探讨Docker容器中的数据管理策略,包括卷、挂载和数据持久化。通过深入分析这些数据管理策略在Docker社区和市场中的应用,以及在不同领域和技术领域中的具体应用案例,我们可以更好地理解如何有效地管理Docker容器中的数据,并确保数据的安全和持久性。
在Linux系统上,Docker默认将镜像存储在/var/lib/docker目录下。这个目录包含了Docker的运行时数据,包括镜像、容器、卷等。
容器技术起源于Linux开源平台,并且经历了比较长时间的发展阶段,其中最重要的成果是Linux容器(Linux Containers,LXC)技术。
Docker CLI (命令行界面) 是一个强大的工具,可让您与 Docker 容器、映像、卷和网络进行交互和管理。它为用户提供了广泛的命令,用于在其开发和生产工作流中创建、运行和管理 Docker 容器和其他 Docker 资源。
我之前部署我的博客项目(Django应用),没用Docker,直接借助的宝塔Linux服务器面板在服务器上部署的,部署起来也是十分的方便,使用了Django+Nginx+Supervisor+Gunicorn部署,可查看我写过的一片博客:Centos安装python3并使用Nginx+Gunicorn+virtualenv+supervisor来部署django项目。
title: 使用docker封装古董python web.py + postgresql应用 author: fanzhh category: - 技术笔记 tag: - docker - web.py - python - postgresql date: 2019-07-24 15:50
数据卷 ( Data Volumes ) 是一个可供容器使用的特殊目录,它将主机操作系统目录直接映射进容器,类似于 Linux 中的 mount 行为 。
默认情况下,容器是隔离环境,我们直接访问宿主机的80端口,肯定访问不到容器中的nginx。
层(Layer)其实是AUFS(Advanced Union File System, 一种联合文件系统)中的概念,是实现增量保存于更新的基础。
容器是一种轻量级的独立可执行包,可以包括应用程序所需的所有内容(如代码、库、环境变量和系统工具),并在任何地方进行部署。与虚拟机不同,它们不需要完整的操作系统,因此更加轻便、快速和易于移植。
随着云计算和微服务架构的流行,容器化技术已经成为现代应用程序开发的重要组成部分。在容器化应用开发领域,Docker和Kubernetes是两个最流行和广泛使用的工具。Python作为一种简单、易用且功能强大的编程语言,与Docker和Kubernetes的集成能力非常强大。本文将介绍如何使用Python语言结合Docker和Kubernetes来开发容器化应用。
卷(volumes)是 Docker 容器生产和使用持久化数据的首选机制。绑定挂载(bind mounts)依赖于主机的目录结构,卷(volumes)完全由 Docker 管理。卷与绑定挂载相比有几个优势:
从整体上看,我们定义了二个容器,分别是app、db,容器之间通过定义的端口进行通讯。定义了网络db_network,只有处在同一网络下的容器才能够互相通讯。不同网络之间是隔离的,即便采用同样的端口,也无法通讯。
主要包括两部分: 1. 镜像(IMAGE)创建 2. 数据卷(Data Volumes)挂载
在 Docker 中,数据卷(Volume)是一种可用于持久化存储数据的重要机制。它允许容器与宿主机之间或者容器之间共享数据,并且能够保留数据,即使容器被删除也不会丢失。本文将介绍 Docker 容器数据卷的基本概念、用法以及一些实用技巧。
与 Dockerfile 一样,编写 Docker Compose 的配置文件是掌握和使用好 Docker Compose 的前提。编写 Docker Compose 配置文件,其本质就是根据我们所设计的应用架构,对不同应用容器进行配置并加以组合。在这一节中,我们就来谈谈如何编写 Docker Compose 的配置文件,了解其中常见配置项的使用方法。
Zun 容器服务简介 Zun 允许用户无需管理服务器或集群即可快速启动和运行容器。它通过与 Neutron 、Cinder、Keystone 和其他核心 OpenStack 服务集成,无缝地将先进的企业网络、存储和身份验证功能添加到容器中。 Zun目标在于解决 Nova Docker driver方案存在的问题,独立于 Nova 之外实现 Docker 部署调度框架,自身实现与 Glance、Neutron、Cinder等组件的集成,但并不实现对容器编排引擎(Container Orchestration
--mount type=bind, src=宿主机文件或文件夹路径, dst=容器中的文件或者文件夹路径
方便宿主机直接访问容器中的文件,容器中的文件没有持久化,当容器删除后,文件数据也会随之消失,且没有使用数据卷的容器,其他容器也无法直接访问相互的文件,如果你容器里的数据总是出错,不妨和咸鱼一块了解下容器的数据卷管理。
我们前面的文章学习了 docker ,为什么还要 Compose 呢?Compose到底是个啥玩意?
一. 前言 上一篇介绍到如何构建镜像以及镜像管理,不知道大家学到现在有没有疑问?比如我运行web服务产生的日志,我如何在宿主机上看到?我想安装mysql或者redis等,配置文件如何配置,可以进到容器
本篇教程主要讲解基于容器服务搭建TeamCity服务,并且完成内部项目的CI流程配置。教程中也分享了一个简单的CI、CD流程,仅作探讨。不过由于篇幅有限,完整的DevOps,我们后续独立探讨。
这样做的好处就是可以节省硬盘空间,也利于复用等等。因为Docker基于镜像创建容器的时候,其镜像是共享的;而且镜像里面的层如果已存在,也无需再下载。
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