微服务框架 SpringCloud微服务架构 10 使用Docker 10.7 数据卷命令
微服务框架
【SpringCloud+RabbitMQ+Docker+Redis+搜索+分布式，系统详解springcloud微服务技术栈课程|黑马程序员Java微服务】
SpringCloud微服务架构
文章目录
- 微服务框架
- SpringCloud微服务架构
- 10 使用Docker
- 10.7 数据卷命令
- 10.7.1 数据卷
- 10.7.2 操作数据卷
- 10.7.3 直接开干
- 10.7.4 总结
10 使用Docker
10.7 数据卷命令
10.7.1 数据卷
容器与数据耦合的问题
① 不便于修改
当我们要修改Nginx的html内容时，需要进入容器内部修改，很不方便。
② 数据不可复用
在容器内的修改对外是不可见的。所有修改对新创建的容器是不可复用的。
③ 升级维护困难
数据在容器内，如果要升级容器必然删除旧容器，所有数据都跟着删除了
【如何解决？】【数据卷来了】
数据卷（volume）是一个虚拟目录，指向宿主机文件系统中的某个目录。
可以认为数据卷是虚拟的一个东西，但是它确实指向 了一个真实存在的目录
10.7.2 操作数据卷
数据卷操作的基本语法如下：
docker volume [COMMAND]
docker volume命令是数据卷操作，根据命令后跟随的command来确定下一步的操作：
- create 创建一个volume
- inspect 显示一个或多个volume的信息
- ls 列出所有的volume
- prune 删除未使用的volume
- rm 删除一个或多个指定的volume
10.7.3 直接开干
创建一个数据卷，并查看数据卷在宿主机的目录位置
①创建数据卷
docker volume create html
②查看所有数据卷
docker volume ls
③查看数据卷详细信息
docker volume inspect html
【Mountpoint 挂载点】
【删除未使用的数据卷】
docker volume prune
【删除指定的数据卷】
docker volume rm html1
10.7.4 总结
数据卷的作用：
- 将容器与数据分离，解耦合，方便操作容器内数据，保证数据安全
数据卷操作：
- docker volume create
- docker volume ls
- docker volume inspect
- docker volume rm
- docker volume prune