Docker中的數據可以存儲在類似於虛擬機磁盤的介質中，在Docker中稱為數據卷（Data Volume）。數據卷可以用來存儲Docker應用的數據，也可以用來在Docker容器間進行數據共享。
數據卷呈現給Docker容器的形式就是一個目錄，支持多個容器間共享，修改也不會影響鏡像。使用Docker的數據卷，類似在系統中使用 mount 掛載一個文件系統。
本節中，我們需要依次完成下面幾項任務：
1.創建數據卷
2.管理數據卷權限
3.掛載宿主機文件
4.使用數據卷容器共享數據
5.數據卷備份
一、創建數據卷
容器管理實驗中我們學習的命令docker run用來創建容器，可以在使用改命令時添加-v參數，就可以創建並掛載一個到多個數據卷到當前運行的容器中，-v的作用是將宿主機的一個目錄作為容器的數據卷掛載到容器中，使宿主機和容器之間可以共享一個目錄，如果本地路徑不存在，Docker也會自動創建。
本節實驗中，我們掛載2個數據卷到新創建的容器上：
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# 創建兩個目錄
mkdir
/tmp/data1
/tmp/data2
# 分別將兩個目錄掛載到新創建的容器上
docker run -t -i --name shiyanlou -
v
/tmp/data1
:
/data1
-
v
/tmp/data2
:
/data2
ubuntu
/bin/bash
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上述命令中-v參數可以使用多次，並掛在多個數據卷到容器中。后面的參數信息中冒號前面是宿主機的本地目錄，冒號后面是容器中的掛載目錄。
使用docker inspect shiyanlou查看shiyanlou容器中的數據卷信息：
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1
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#docker inspect shiyanlou
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進入容器后我們可以查看和使用容器卷，嘗試向這個容器卷中寫入數據，然后在宿主機中查看是否存在：
可以看到容器中掛載的數據卷具備可寫權限，那么如何對數據卷的權限進行管理呢？比如如何創建一個只讀的數據卷呢？
二、數據卷權限
掛載的數據卷默認為可讀寫權限，除非外部文件系統做了特殊限制，在docker run的時候也可以執行為只讀權限：
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# 創建一個數據卷目錄
mkdir
/tmp/readonlydata
# 以只讀的方式掛載到shiyanlouro容器上
docker run -t -i --name shiyanlouro -
v
/tmp/readonlydata
:
/rodata
:ro ubuntu
/bin/bash
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上面的命令中參數很簡單，ro表示readonly，掛載后的數據卷就是只讀權限了，這時候我們再次嘗試向數據卷中寫入：
除了可以掛載目錄之外，文件也可以作為數據卷掛載到容器中。
三、掛載宿主機上的文件
在本實驗中，我們想讓所有的容器都可以共享宿主機的/etc/apt/sources.list，從而只需要改變宿主機的apt源就能夠影響到所有的容器。
如果我們想共享一個數據卷給多個容器怎么辦，比如設想一個場景，我們有兩個處理上傳數據的應用運行在不同的容器中，但需要同時讀取同一個文件夾下的文件，此時，最好的方式是使用數據卷容器。
四、數據卷容器
如果需要在多個容器間共享數據，並希望永久保存這些數據，最好的方式是使用數據卷容器，類似於一個提供網絡文件共享服務的NFS服務器。
數據卷容器創建方法跟普通容器一樣，只需要指定宿主機的一個文件夾作為數據卷即可，使用docker create命令創建但不啟動數據卷容器：
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docker create -
v
/shiyanloudata
--name shiyanloudb ubuntu
/bin/true
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其他使用該數據卷容器的容器創建時候需要使用--volumes-from參數，指定該容器名稱或ID：
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docker run --volumes-from shiyanloudb ...
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創建site1和site2兩個容器掛載數據卷容器shiyanloudb：
可以連接到這兩個容器中對數據卷進行操作，並查看彼此之間是否已經有了共享文件：
五、備份數據卷
繼續使用實驗四的環境，我們對數據卷容器中的數據進行備份，備份方法：
1.創建一個新的容器
2.掛載數據卷容器
3.掛載宿主機本地目錄作為數據卷
4.將數據卷容器的內容備份到宿主機本地目錄掛載的數據卷中
5.完成備份操作后容器銷毀
請按照上述步驟對數據卷容器shiyanloudb中的數據進行備份：
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# 創建備份目錄
mkdir
/tmp/backup
# 創建備份容器
docker run --
rm
--volumes-from shiyanloudb -
v
/tmp/backup
:
/backup
ubuntu
tar
cvf
/backup/shiyanloudb
.
tar
/shiyanloudata
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總結
1.創建數據卷
2.管理數據卷權限
3.掛載宿主機文件
4.使用數據卷容器共享數據
5.數據卷備份