Docker 数据卷的陷阱：避免常见错误并确保数据安全 (docker是干什么的)

简介

Docker 数据卷是一种强大机制，它允许容器访问持久性数据。数据卷也可能带来一些陷阱，如果不加以小心，可能会导致数据丢失或损坏。本文将讨论 Docker 数据卷的常见错误，并提供避免这些错误的最佳实践。

常见的陷阱

数据丢失数据丢失是使用数据卷的最常见陷阱之一。这通常是由以下原因引起的：未在 volume 声明中指定持久卷：这将导致容器的数据存储在临时卷中，该卷在容器重新启动或删除时会被删除。未正确挂载卷：容器必须明确挂载要使用的卷。未正确挂载的卷将无法访问。卷被意外删除：手动或通过脚本错误地删除卷会导致数据丢失。数据损坏数据损坏是另一个常见的陷阱。这通常是由以下原因引起的：同时从多个容器写入同一卷：这可能会导致数据冲突，从而导致数据损坏。不使用卷锁定：如果多个容器同时写入卷，则卷锁定机制可确保数据一致性。不兼容的文件系统：某些文件系统（例如 tmpfs）不适合在不同容器之间共享数据。安全漏洞数据卷还可能引入安全漏洞。这通常是由以下原因引起的：未限制卷访问：卷可以通过 Docker 命令或 Dockerfile 访问。在生产环境中，应限制对卷的访问。秘密数据存储在卷中：秘密数据（例如密码或 API 密钥）不应存储在卷中，因为它可能会泄露。卷挂载在其容器外部：这可能会允许外部进程访问卷数据，从而构成安全风险。

最佳实践

为了避免这些陷阱，请遵循以下最佳实践：始终在 volume 声明中指定持久卷：这将确保数据存储在持久卷中，即使容器重新启动或删除。正确挂载卷：使用 `--volume` 或 `-v` 标志显式挂载容器的卷。使用卷锁定：在对卷进行并发写入时使用卷锁定机制，例如 flock。使用兼容的文件系统：对于在容器之间共享数据的卷，使用支持并发写入的文件系统（例如 ext4 或 XFS）。限制卷访问：仅授予需要访问卷的容器访问权限。避免在卷中存储秘密数据：将秘密数据存储在环境变量或 Kubernetes Secret 等安全机制中。谨慎挂载卷：仅将卷挂载到容器内部，不要挂载到容器外部。

结论

Docker 数据卷是一项强大的功能，可用于管理容器中的持久性数据。如果不加以小心，它们可能会带来陷阱，导致数据丢失、损坏或安全漏洞。通过遵循本文中概述的最佳实践，您可以避免这些陷阱并确保数据卷的使用安全可靠。

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开发者可以使用Docker做什么

【编者的话】有些开发者可能还是不明白 Docker 对自己到底有多大的用处，因此翻译 Docker 个人用例 这篇文章中来介绍 Docker 在普通开发者开发过程中的用例。 Docker 如今赢得了许多关注，很多人觉得盛名之下其实难副，因为他们仍然搞不清 Docker 和普通开发者到底有什么关系。 许多开发者觉得 Docker 离自己很远，Docker 是生产环境中的工具，和自己无关。 我也是花了很长时间才想清楚作为普通开发人员如何在自己的开发中使用 Docker。 坦率地说，我仍处在学习的过程中。 这篇文章提供了一个 Docker 用例列表，我希望它能更好地帮助你理解 Docker 并引发你的思考。 本文只是描述 Docker 在普通开发者日常的应用，并不提供完整的解决方案。 在介绍用例之前，我希望你能先记住这句话：“Docker 是一个便携的应用容器”。 你可以不知道 Docker 所说的的“便携式容器”到底是什么意思，但是你必须清楚 Docker 在日常中能带来非常大的效率提升。 当你需要在容器内运行自己的应用（当然可以是任何应用），Docker 都提供了一个基础系统镜像作为运行应用时的基础系统。 也就是说，只要是 Linux 系统上的应用都可以运行在 Docker 中。 可以在 Docker 里面运行数据库吗？当然可以。 可以在 Docker 里面运行 网站服务器吗？当然可以。 可以在 Docker 里面运行 API 服务器吗？当然可以。 Docker 并不在乎你的应用程序是什么、做什么，Docker 提供了一组应用打包、传输和部署的方法，以便你能更好地在容器内运行任何应用。 下面的例子我自己经常使用，当然你有更好的案例也可以分享给我。 尝试新软件对开发者而言，每天会催生出的各式各样的新技术都需要尝试，然而开发者却不太可能为他们一一搭建好环境并进行测试。 时间非常宝贵，正是得益于 Docker，让我们有可能在一条或者几条命令内就搭建完环境。 Docker 有一个傻瓜化的获取软件的方法，Docker 后台会自动获得环境镜像并且运行环境。 并不仅仅是新技术环境搭建用得到 Docker。 如果你想快速在你的笔记本上运行一个 MySQL 数据库，或者一个 Redis 消息队列，那么使用 Docker 便可以非常容易地做到。 例如 Docker 只需要一条命令便可以运行 MySQL 数据库：docker run -d -p 3306:3306 tutum/mysql。 译者注：虽然使用命令也能非常快地安装 MySQL 数据库，但是当用到最新的技术或者非常复杂的技术时，使用 Docker 便会是个非常好的选择，例如 Gitlab，普通用户大概需要一天的时间去搭建 Gitlab 平台，而 Docker 则只需要一条命令。 进行展示现在我经常需要在周末用自己开发的成果对客户活着别人做一两个展示。 搭建展示环境的过程非常麻烦。 现在我发现 Docker 已经成为我展示这些工具的最合理的方式。 同时，对于客户来说，我可以直接将 Docker 镜像提供给他们，而不必去做任何环境配置的工作，工作的效果也会和在他们展示中所看到的一模一样，同时不必担心他们的环境配置会导致我们的产品无法运行。 避免“我机器上可以运行”无论是上一篇介绍的企业部署 Docker 还是本文的个人 Docker 用例，都提到了这个情况。 因为环境配置不同，很多人在开发中也会遇到这个情况，甚至开发的软件到了测试人员的机器上便不能运行。 但这都不是重点。 重点是，如果我们有一个可靠的、可分发的标准开发环境，那么我们的开发将不会像现在这么痛苦。 Docker 便可以解决这个问题。 Docker 镜像并不会因为环境的变化而不能运行，也不会在不同的电脑上有不同的运行结果。 可以给测试人员提交含有应用的 Docker 镜像，这样便不再会发生“在我机器上是可以运行的”这种事情，很大程度上减轻了开发人员测试人员互相检查机器环境设置带来的时间成本。 另一个 Docker 可以发挥用处的地方是培训班。 除了 Docker 容器的隔离性之外，更能体会到 Docker 优势的地方在于环境搭建。 培训班的新手每个人都要在环境搭建上花费很多时间，但是如果在这里应用到 Docker 的话，那么我们只需要把标准的运行环境镜像分发下去，然后就可以开始上课了。 使用 Docker 和使用虚拟机一样简单，但是 Docker 要更方便、更轻量级。 同时，我们也可以告诉学员：“在培训的同时，我们还将学到当下最流行的技术——Docker”，这种双赢的结局，何乐而不为呢。 学习 Linux 脚本当然这个原因看起来可能很奇怪，但是对不不熟悉 Linux 操作系统和 Shell 脚本的人来说，确实是一个好机会。 即便本文并不是在讲 Linux，Linux 的重要度仍然不言而喻。 如果你用的是 Windows，那么我给你一个建议：从云主机提供商那儿租用一台云主机：我推荐使用 CoreOS 系统的云主机。 虽然这样并不会让你成为专业的 Linux 运维，但是可以让你快速地学到 Linux 基础知识，爱上命令行操作，并且慢慢开始熟悉和欣赏 Linux。 更好地利用资源虚拟机的粒度是“虚拟出的机器”，而 Docker 的粒度则是“被限制的应用”，相比较而言 Docker 的内存占用更少，更加轻量级。 对我来说这是 Docker 的一个优势：因为我经常在自己电脑中运行多个 Docker 应用，使用 Docker 比使用虚拟机更加简单，方便，粒度更细，也能持续地跟踪容器状态。 为微服务定制如果你一直在关注科技新闻的话，那么你应该听说过“微服务（Microservices）”的概念。 Docker 可以很好地和微服务结合起来。 从概念上来说，一个微服务便是一个提供一整套应用程序的部分功能，Docker 便可以在开发、测试和部署过程中一直充当微服务的容器。 甚至生产环境也可以在 Docker 中部署微服务。 在云服务提供商之间移植大多数的云主机提供商已经全面支持 Docker。 对于开发人员来说，这表示你可以很方便地切换云服务提供商，当然也可以很方便地将你本地的开发环境移动到云主机上，不需要本地上配置一次运行环境、在云主机上还配置一次运行环境。 全面部署 Docker (Docker here and Docker there) 作为标准运行环境可以极大地减轻应用上线时的工作量和产生 BUG。

微服务基础服务之docker篇

什么是docker

Docker 最初是 dotCloud 公司创始人 Solomon Hykes 在法国期间发起的一个公司内部项目，它是基于 dotCloud 公司多年云服务技术的一次革新，并于 2013 年 3 月以 Apache 2.0 授权协议开源，主要项目代码在 GitHub 上进行维护。Docker 项目后来还加入了 Linux 基金会，并成立推动 开放容器联盟（OCI）。

Docker 使用 Google 公司推出的 Go 语言 进行开发实现，基于 Linux 内核的 cgroup，namespace，以及 AUFS 类的 Union FS 等技术，对进程进行封装隔离，属于 操作系统层面的虚拟化技术。由于隔离的进程独立于宿主和其它的隔离的进程，因此也称其为容器。最初实现是基于 LXC，从 0.7 版本以后开始去除 LXC，转而使用自行开发的 libcontainer，从 1.11 开始，则进一步演进为使用 runC 和 containerd。

Docker 在容器的基础上，进行了进一步的封装，从文件系统、网络互联到进程隔离等等，极大的简化了容器的创建和维护。使得 Docker 技术比虚拟机技术更为轻便、快捷。

下面的图片比较了 Docker 和传统虚拟化方式的不同之处。传统虚拟机技术是虚拟出一套硬件后，在其上运行一个完整操作系统，在该系统上再运行所需应用进程；而容器内的应用进程直接运行于宿主的内核，容器内没有自己的内核，而且也没有进行硬件虚拟。因此容器要比传统虚拟机更为轻便。

传统虚拟化

为什么要用docker

对开发和运维（DevOps）人员来说，最希望的就是一次创建或配置，可以在任意地方正常运行。

使用 Docker 可以通过定制应用镜像来实现持续集成、持续交付、部署。开发人员可以通过 Dockerfile 来进行镜像构建，并结合 持续集成(Continuous Integration) 系统进行集成测试，而运维人员则可以直接在生产环境中快速部署该镜像，甚至结合 持续部署(Continuous Delivery/Deployment) 系统进行自动部署。

而且使用 Dockerfile 使镜像构建透明化，不仅仅开发团队可以理解应用运行环境，也方便运维团队理解应用运行所需条件，帮助更好的生产环境中部署该镜像。

特性容器虚拟机 启动秒级分钟级 硬盘使用一般为MB一般为GB 性能接近原生弱于 系统支持量单机支持上千个容器一般几十个

基本概念

我们都知道，操作系统分为内核和用户空间。对于 Linux 而言，内核启动后，会挂载 root 文件系统为其提供用户空间支持。而 Docker 镜像（Image），就相当于是一个 root 文件系统。比如官方镜像 ubuntu:18.04 就包含了完整的一套 Ubuntu 18.04 最小系统的 root 文件系统。

Docker 镜像是一个特殊的文件系统，除了提供容器运行时所需的程序、库、资源、配置等文件外，还包含了一些为运行时准备的一些配置参数（如匿名卷、环境变量、用户等）。镜像不包含任何动态数据，其内容在构建之后也不会被改变。

镜像（Image）和容器（Container）的关系，就像是面向对象程序设计中的 类 和 实例 一样，镜像是静态的定义，容器是镜像运行时的实体。容器可以被创建、启动、停止、删除、暂停等。

前面讲过镜像使用的是分层存储，容器也是如此。每一个容器运行时，是以镜像为基础层，在其上创建一个当前容器的存储层，我们可以称这个为容器运行时读写而准备的存储层为容器存储层。

按照 Docker 最佳实践的要求，容器不应该向其存储层内写入任何数据，容器存储层要保持无状态化。所有的文件写入操作，都应该使用 数据卷（Volume）、或者绑定宿主目录，在这些位置的读写会跳过容器存储层，直接对宿主（或网络存储）发生读写，其性能和稳定性更高。

数据卷的生存周期独立于容器，容器消亡，数据卷不会消亡。因此，使用数据卷后，容器删除或者重新运行之后，数据却不会丢失。

镜像构建完成后，可以很容易的在当前宿主机上运行，但是，如果需要在其它服务器上使用这个镜像，我们就需要一个集中的存储、分发镜像的服务，Docker Registry 就是这样的服务。

一个 Docker Registry 中可以包含多个仓库（Repository）；每个仓库可以包含多个标签（Tag）；每个标签对应一个镜像。

通常，一个仓库会包含同一个软件不同版本的镜像，而标签就常用于对应该软件的各个版本。我们可以通过 <仓库名>:<标签> 的格式来指定具体是这个软件哪个版本的镜像。如果不给出标签，将以 latest 作为默认标签。

Centos安装docker18

常用的docker命令

常用的docker镜像

docker容器的基本概念？

是一个开源的应用容器引擎，基于 Go 语言 并遵从 Apache2.0 协议开源。

Docker 可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上，也可以实现虚拟化。

容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口（类似 iPhone 的 app）,更重要的是容器性能开销极低。

的优点

Docker 是一个用于开发，交付和运行应用程序的开放平台。Docker 使您能够将应用程序与基础架构分开，从而可以快速交付软件。借助 Docker，您可以与管理应用程序相同的方式来管理基础架构。通过利用 Docker 的方法来快速交付，测试和部署代码，您可以大大减少编写代码和在生产环境中运行代码之间的延迟。

1、快速，一致地交付您的应用程序

Docker 允许开发人员使用您提供的应用程序或服务的本地容器在标准化环境中工作，从而简化了开发的生命周期。

容器非常适合持续集成和持续交付（CI / CD）工作流程，请考虑以下示例方案：

您的开发人员在本地编写代码，并使用 Docker 容器与同事共享他们的工作。

他们使用 Docker 将其应用程序推送到测试环境中，并执行自动或手动测试。

当开发人员发现错误时，他们可以在开发环境中对其进行修复，然后将其重新部署到测试环境中，以进行测试和验证。

测试完成后，将修补程序推送给生产环境，就像将更新的镜像推送到生产环境一样简单。

2、响应式部署和扩展

Docker 是基于容器的平台，允许高度可移植的工作负载。Docker 容器可以在开发人员的本机上，数据中心的物理或虚拟机上，云服务或混合环境中运行。

Docker 的可移植性和轻量级的特性，还可以使您轻松地完成动态管理的工作负担，并根据业务需求指示，实时扩展或拆除应用程序和服务。

3、在同一硬件上运行更多工作负载

Docker 轻巧快速。它为基于虚拟机管理程序的虚拟机提供了可行、经济、高效的替代方案，因此您可以利用更多的计算能力来实现业务目标。Docker 非常适合于高密度环境以及中小型部署，而您可以用更少的资源做更多的事情。

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