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docker volumes 文件映射 docker volumes 文件映射方式

卢舍那 人气:1
想了解docker volumes 文件映射方式的相关内容吗,卢舍那在本文为您仔细讲解docker volumes 文件映射的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:docker,volumes,文件映射,下面大家一起来学习吧。

背景

在做区块链日志模块时,如果容器运行,需要把日志文件映射到宿主机上以方便查看。下面介绍一下我的实现方式。

实现

通过docker-compose配置文件volumes参数

配置文件示例:

 volumes:
   - /var/run/:/host/var/run/
   - ./channel-artifacts:/var/hyperledger/configs
   - ./fabric_logs:/tmp/fabric_logs/

把容器中/tmp/fabric_logs目录映射到宿主机当前目录下的./fabric_logs目录下。这两个目录会共享数据。

创建容器时,代码中配置相关参数

代码中创建容器时添加:

func (vm *DockerVM) createContainer(ctxt context.Context, client dockerClient,
 imageID string, containerID string, args []string,
 env []string, attachStdout bool) error {
 volumes := make(map[string]struct{})
 var mounts []docker.Mount
 var source string
 var destination string
 var fabricCfgPath = os.Getenv("FABRIC_CFG_PATH")
 var configName string
 _, err := os.Stat(fabricCfgPath)
 if err == nil {
  configName = strings.ToLower(Peer_Prefix)
  config := viper.New()
  config.SetConfigName(configName)
  config.AddConfigPath(fabricCfgPath)
  config.ReadInConfig()
  config.SetEnvPrefix("CORE")
  config.AutomaticEnv()
  replacer := strings.NewReplacer(".", "_")
  config.SetEnvKeyReplacer(replacer)
  config.SetConfigType("yaml")
  destination = config.GetString("logging.logpath")
  //fmt.Println(destination)
 }
 if destination == "" {
  destination = "/tmp/fabric_logs/"
 }
 source = "/tmp/chaincode_logs/" + containerID
 volumes[destination] = struct{}{}
 mount := docker.Mount{
  Name:  "bind",
  Source:  source,
  Destination: destination,
  Mode:  "rw",
  RW:   true,
  Driver:  "rprivate",
 }
 mounts = append(mounts, mount)
 config := docker.Config{Cmd: args, Image: imageID, Env: env, Volumes: volumes, Mounts: mounts, AttachStdout: attachStdout, AttachStderr: attachStdout}
 hostConfig := getDockerHostConfig()
 hostConfig.Binds = []string{
  source + ":" + destination + ":rw",
 }
 copts := docker.CreateContainerOptions{Name: containerID, Config: &config, HostConfig: hostConfig}
 dockerLogger.Debugf("Create container: %s", containerID)
 _, err = client.CreateContainer(copts)
 if err != nil {
  return err
 }
 dockerLogger.Debugf("Created container: %s", imageID)
 return nil
}

其中volumes,Mounts, Hostconfig.Binds参数需要按照自己的映射关系去填写。

这样和通过:

1、docker-compose 配置文件启动

2、或者docker -v 参数命令行启动

达到一样效果。

补充:docker文件夹映射的两种方式---主机卷映射和共享文件夹映射

docker容器不保持任何数据

重要数据请使用外部卷存储(数据持久化)

容器可以挂载真实机目录或共享存储为卷

主机卷的映射

[root@docker1 ~]# mkdir /var/data
[root@docker1 ~]# docker run -it -v /var/data:/abc myos
[root@f1fb58b85671 /]# cd /abc/
[root@f1fb58b85671 abc]# touch f1
[root@f1fb58b85671 abc]# ls
f1 zhy
[root@docker1 ~]# cd /var/data/
[root@docker1 data]# ls
f1
[root@docker1 data]# touch zhy

使用共享存储的映射

思路:

将一台主机做为nfs主机, 创建相应的文件夹,并将其共享给docker的两台主机,两台docker主机将分享的文件夹映射到容器中,使得对应的容器可以共享到nfs主机的内容。可以将http等服务器的相应的页面文件夹使用这种形式,从而实现多个容器跑一个业务。

nfs主机配置【192.168.6.77】

[root@nfs ~]# yum -y install nfs-utils
[root@nfs ~]# vim /etc/exports
/public *(rw)
[root@nfs ~]# systemctl restart nfs-server
Failed to restart nfs-serve.service: Unit not found
[root@nfs ~]# mkdir /public
[root@nfs ~]# cd /public/
[root@nfs public]# touch nfs.txt
[root@nfs public]# ls
nfs.txt

docker1主机配置

[root@docker1 ~]# vim /etc/fstab 
192.168.6.77:/public /mnt/nfs nfs defaults,_netdev 0 0
[root@docker1 ~]# mkdir /mnt/nfs 
[root@docker1 ~]# systemctl restart nfs-server
[root@docker1 ~]# mount -a
[root@docker1 ~]# df -h
192.168.6.77:/public  17G 3.2G  14G  19% /mnt/nfs
[root@docker1 ~]# docker run -it -v /mnt/nfs/:/zhuhaiyan 192.168.6.153:5000/myos
[root@c7c376e3755a /]# cd /zhuhaiyan 
[root@c7c376e3755a zhuhaiyan]# ls
nfs.txt

docker2主机配置

[root@docker2 ~]# vim /etc/fstab 
192.168.6.77:/public /mnt/nfs nfs defaults,_netdev 0 0
[root@docker2 ~]# mkdir /mnt/nfs 
[root@docker2 ~]# systemctl restart nfs-server
[root@docker2 ~]# mount -a
[root@docker2 ~]# df -h
192.168.6.77:/public  17G 3.2G  14G  19% /mnt/nfs
[root@docker2 ~]# docker run -it -v /mnt/nfs/:/zhuhaiyan 192.168.6.153:5000/myos
[root@cdd805771d07 /]# cd /zhuhaiyan/
[root@cdd805771d07 zhuhaiyan]# ls
nfs.txt

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。

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