Docker容器的持久存储模式介绍

简介

说到Docker,持久存储是一个需要小心处理的问题。通常一个服务的升级流程是关停旧版本容器,然后拉取并启动新版本容器。默认情况下,旧版容器包含的所有数据都会被消除,我们当然不想这样。

dockerdatapatterns-container_service_upgrade.jpg

本文将讨论保证数据持久性的几种模式:

  • 默认模式:不支持任何持久性
  • 数据卷:容器持久性
  • 仅含数据的容器:容器持久性
  • 从主机映射而得的卷,存储后端是共享存储:主机持久性
  • Convoy 卷插件:主机持久性
  • 从主机映射而得的卷:容器持久性

上述几种持久性(我自己发明的)是什么意思呢?

  • 主机持久性:主机失效也不会引起数据丢失
  • 容器持久性:升级容器并不会移除数据

下面一一解释这些持久存储模式。

默认模式

这是最基本的一种持久存储模式。创建容器时没有指定任何与卷相关的选项,数据保存在容器内部。前文已经提及,升级容器会导致容器数据丢失。如果容器是无状态的,这当然没问题;如果容器是有状态的,需要持久保存数据(例如,数据库容器),默认模式显然就不适合了。

dockerdatapatterns-container_only.jpg

数据卷

在创建容器时指定 volume 选项。数据卷位于主机系统的特定位置下(例如, /var/lib/docker/volumes/_container_name_/_data 目录下,可用 docker inspect 命令查看),升级容器时不会改动这些数据。

dockerdatapatterns-volume_only.jpg

只包含数据的容器

只包含数据的容器与典型的数据卷相比略有不同。首先创建一个数据卷容器(通常以 busybox 或 alpine 为基础镜像),然后在启动主容器时使用 -volumes-from 选项,把数据卷容器的所有卷映射到主容器内。这是一种典型的随从模式实现。

dockerdatapatterns-volumes_from_data_container.jpg

从主机映射而得的数据卷

这种模式是把主机的目录映射为容器的数据卷。在数据卷模式中,容器的文件夹实际上保存在主机 /var/lib/docker/volumes/ 目录下面的一个文件。而从主机映射的卷是直接建立容器与主机之间的目录映射。这种方式与数据卷模式具有相同的优点,也可以混合使用这两种模式。这种模式的主要缺点是容器与主机之间的权限(uid/gid)映射。

dockerdatapatterns-host_mapping.jpg

从主机映射而得的数据卷,存储后端是共享存储

把共享存储(例如, NFS, Gluster …)的文件夹映射为主机的文件夹,再映射为容器的卷。这种模式的主要优点是:即使主机失效,容器的数据也不会丢失。

dockerdatapatterns-shared_storage_host_mapping.jpg

Convoy 卷插件

主机级别的持久存储映射感觉还是有些“静态”——你必须保证所有主机默认具有相同的文件夹结构,否则终有一天会遇上麻烦。

Convoy 是 docker 的一个存储卷插件,起一个中介容器的作用:确保容器的数据卷链接到共享存储,目前实现了 NFS 和 Gluster 两种共享存储的支持,其他共享存储的支持据说“即将”实现。

dockerdatapatterns-convoy.jpg

 

其他模式

还有很多其他的持久存储模式。如果你有独特的持久存储模式,告诉我一声!

Flocker

我知道 Flocker ,虽然没试用过,看起来挺不错的。

diagram-1.jpg

结论

  • Docker 支持数据持久性!
  • 记住有多种持久存储模式,每一种各有利弊。
  • 专业诀窍:一定要测试你选择的持久模式!与自我修复(resilience)和性能相关的方方面面都要进行复核。

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