数据卷入门
在前面的案例中，如果我们需要将数据从宿主机拷贝到容器中，一般都是使用 docker 的拷贝命令，这样性能还是稍微有点差，没有办法能够达到让这种拷贝达到本地磁盘 i/o 性能呢？有！
数据卷可以绕过拷贝系统，在多个容器之间、容器和宿主机之间共享目录或者文件，数据卷绕过了拷贝系统，可以达到本地磁盘 i/o 性能。
本文先通过一个简单的案例向读者展示数据卷的基本用法。
以前面使用的 nginx 镜像为例，在运行该容器时，可以指定一个数据卷，命令如下：
运行效果如下：
此时，我们创建了一个数据卷并且挂载到容器的 /usr/share/nginx/html/ 目录下，小伙伴们知道，该目录实际上是 nginx 保存 html 目录，在这里挂载数据卷，一会我们只需要修改本地的映射位置，就能实现页面的修改了。
接下来使用 docker inspect 命令查看刚刚创建的容器的具体情况，找到数据卷映射目录，如下：
可以看到，docker默认将宿主机的 /var/lib/docker/volumes/0746bdcfc045b237a6fe2288a3af9d7b80136cacb3e965db65a212627e217d75/_data 目录作为source目录，接下来，进入到该目录中，如下：
此时发现该目录下的文件内容与容器中 /usr/share/nginx/html/ 目录下的文件内容一致，这是因为挂载一个空的数据卷到容器中的一个非空目录中，那么这个目录下的文件会被复制到数据卷中（如果挂载一个非空的数据卷到容器中的一个目录中，那么容器中的目录中会显示数据卷中的数据。如果原来容器中的目录中有数据，那么这些原始数据会被隐藏掉）。
小贴士：
由于 mac 中的 docker 有点特殊，上文提到的 /var/lib/xxxx 目录，如果是在 linux 环境下，则直接进入即可，如果是在 mac 中，需要首先执行如下命令，在新进入的命令行中进入到 /var/lib/xxx 目录下：
screen ~/library/containers/com.docker.docker/data/vms/0/tty
接下来修改改文件中的index.html文件内容，如下：
修改完成后，再回到浏览器中，输入 http://localhost查看nginx中index.html 页面中的数据，发现已经发生改变。说明宿主机中的文件共享到容器中去了。
结合宿主机目录
上文中对于数据卷的用法还不是最佳方案，一般来说，我们可能需要明确指定将宿主机中的一个目录挂载到容器中，这种指定方式如下：
这样便是将宿主机中的 /users/sang/blog/docker/docker/ 目录挂载到容器的 /usr/share/nginx/html/ 目录下。接下来读者只需要在 /users/sang/blog/docker/docker/ 目录下添加 html 文件，或者修改 html 文件，都能在 nginx 访问中立马看到效果。
这种用法对于开发测试非常方便，不用重新部署，重启容器等。
注意：宿主机地址是一个绝对路径
更多操作
dockerfile中的数据卷
如果开发者使用了 dockerfile 去构建镜像，也可以在构建镜像时声明数据卷，例如下面这样：
这样就配置了一个匿名数据卷，运行过程中，将数据写入到 /usr/share/nginx/html/ 目录中，就可以实现容器存储层的无状态变化。
查看所有数据卷
使用如下命令可以查看所有数据卷：
如图：
查看数据卷详情
根据 volume name 可以查看数据详情，如下：
执行结果如下图：
删除数据卷
可以使用 docker volume rm 命令删除一个数据卷，也可以使用 docker volume prune 批量删除数据卷，如下：
批量删除时，未能删除掉所有的数据卷，还剩一个，这是因为该数据卷还在使用中，将相关的容器停止并移除，再次删除数据卷就可以成功删除了，如图：
数据卷容器
数据卷容器是一个专门用来挂载数据卷的容器，该容器主要是供其他容器引用和使用。所谓的数据卷容器，实际上就是一个普通的容器，举例如下：
创建数据卷容器使用如下方式创建数据卷容器：
命令执行效果如下图：
使用如下命令引用数据卷容器：
此时， nginx1 和 nginx2 都挂载了同一个数据卷到 /usr/share/nginx/html/ 目录下，三个容器中，任意一个修改了该目录下的文件，其他两个都能看到变化。
此时，使用 docker inspect 命令查看容器的详情，发现三个容器关于数据卷的描述都是一致的，如下图：
总结
本文主要向大家介绍了数据卷中的容器操作，整体来说还是非常简单的，小伙伴们，你学会了吗？
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：http://www.justdojava.com/2019/06/07/docker-data/
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