[docker] Docker에서 영구 저장소 (예 : 데이터베이스)를 처리하는 방법

도커 1.9.0 이상

볼륨 API 사용

docker volume create --name hello
docker run -d -v hello:/container/path/for/volume container_image my_command

이는 새로운 볼륨을 위해 데이터 전용 컨테이너 패턴을 포기해야한다는 것을 의미합니다.

실제로 볼륨 API는 데이터 컨테이너 패턴을 달성하는 더 좋은 방법 일뿐입니다.

-v volume_name:/container/fs/pathDocker 로 컨테이너를 만들면 다음을 수행 할 수있는 명명 된 볼륨이 자동으로 생성됩니다.

1. 를 통해 나열 docker volume ls
2. 를 통해 식별 docker volume inspect volume_name
3. 일반 디렉토리로 백업
4. --volumes-from연결을 통해 이전과 같이 백업

새로운 볼륨 API는 매달려있는 볼륨을 식별 할 수있는 유용한 명령을 추가합니다.

docker volume ls -f dangling=true

그런 다음 이름을 통해 제거하십시오.

docker volume rm <volume name>

@mpugach가 주석에서 밑줄을 긋 듯이 멋진 원 라이너로 모든 매달려있는 볼륨을 제거 할 수 있습니다.

docker volume rm $(docker volume ls -f dangling=true -q)
# Or using 1.13.x
docker volume prune

도커 1.8.x 이하

프로덕션에 가장 적합한 방법은 데이터 전용 컨테이너 를 사용하는 것 입니다.

데이터 전용 컨테이너는 베어 본 이미지에서 실행되며 실제로 데이터 볼륨을 노출하는 것 외에는 아무 것도 수행하지 않습니다.

그런 다음 다른 컨테이너를 실행하여 데이터 컨테이너 볼륨에 액세스 할 수 있습니다.

docker run --volumes-from data-container some-other-container command-to-execute

• 여기서 다른 용기를 배열하는 방법에 대한 좋은 그림을 얻을 수 있습니다.
• 여기에 볼륨의 작동 방법에 대한 좋은 통찰력이있다.

에서는 블로그 게시물 소위 잘 설명가 볼륨 패턴 용기 갖는 요점 명확히 데이터 만 용기 .

Docker 설명서에는 컨테이너에 대한 명확한 설명이 볼륨 / 패턴으로 표시되어 있습니다.

다음은 Docker 1.8.x 이하의 백업 / 복원 절차입니다.

지원:

sudo docker run --rm --volumes-from DATA -v $(pwd):/backup busybox tar cvf /backup/backup.tar /data

• –rm : 컨테이너가 나올 때 컨테이너를 제거합니다
• –volumes-from DATA : DATA 컨테이너가 공유하는 볼륨에 연결
• -v $ (pwd) : / backup : 컨테이너에 현재 디렉토리를 바인드 마운트합니다. tar 파일을
• busybox : 작고 간단한 이미지-빠른 유지 보수에 적합
• tar cvf /backup/backup.tar / data : / data 디렉토리에있는 모든 파일의 압축되지 않은 tar 파일을 만듭니다.

복원:

# Create a new data container
$ sudo docker run -v /data -name DATA2 busybox true
# untar the backup files into the new container᾿s data volume
$ sudo docker run --rm --volumes-from DATA2 -v $(pwd):/backup busybox tar xvf /backup/backup.tar
data/
data/sven.txt
# Compare to the original container
$ sudo docker run --rm --volumes-from DATA -v `pwd`:/backup busybox ls /data
sven.txt

다음은 컨테이너 및 데이터 컨테이너에 동일한 이미지를 사용하는 것이 좋은 이유를 설명 하는 우수한 Brian Goff 의 멋진 기사입니다 .

답변

$ docker run -v /host:/container ...

version: "2"

services:
  db:
    restart: on-failure:10
    image: postgres:9.4
    volumes:
      - "db-data:/var/lib/postgresql/data"
  web:
    restart: on-failure:10
    build: .
    command: gunicorn mypythonapp.wsgi:application -b :8000 --reload
    volumes:
      - .:/code
    ports:
      - "8000:8000"
    links:
      - db

volumes:
  db-data:

local               mypthonapp_db-data
...

docker volume inspect mypthonapp_db-data
[
  {
    "Name": "mypthonapp_db-data",
    "Driver": "local",
    "Mountpoint": "/mnt/sda1/var/lib/docker/volumes/mypthonapp_db-data/_data"
  }
]

# Start the containers
docker-compose up -d

# .. input some data into the database
docker-compose run --rm web python manage.py migrate
docker-compose run --rm web python manage.py createsuperuser
...

# Stop and remove the containers:
docker-compose stop
docker-compose rm -f

# Start it back up again
docker-compose up -d

# Verify the data is still there
...
(it is)

# Stop and remove with the -v (volumes) tag:

docker-compose stop
docker=compose rm -f -v

# Up again ..
docker-compose up -d

# Check the data is still there:
...
(it is).

version: '2'
services:
  db:
    image: mysql:5.6
    volumes:
      - db_data:/var/lib/mysql:rw
    environment:
      MYSQL_ROOT_PASSWORD: root
volumes:
  db_data: