干货 | Docker文件系统的分层与隔离

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原创 最新推荐文章于 2026-03-09 00:06:47 发布 1.2k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
docker-centos7-nfs-client-autofs:这个 Centos7 客户端运行 systemd 并为 NFS 客户端功能安装 NFS utils 和 autofs docker-centos7-nfs-client-autofs 这个 Centos7 客户端运行 systemd 并为 NFS 客户端功能安装 NFS utils 和 autofs。 我创建了一个新的 Centos7 NFS 客户端，它利用运行 systemd 的图像来允许我们执行以下操作： 连接到 NFSv3 和 NFSv4.1 共享 使用 autofs 来利用自动挂载程序 客户端需要在映像启动后运行脚本。 Dockerfile 使用挂载配置 autofs。 文件的那部分需要自定义。 运行此映像的步骤： 在 Docker 主机上创建文件夹 2) 将脚本和 dbus.service 文件复制到该文件夹​​中。 3) 将 Dockerfile 内容复制到新的 Dockerfile 实例并修改必要的属性。 4）构建Docker镜像： docker build -t 名称/cen 立即下载

这里写图片描述
现在就开始今天的分享~
M老师：docker 的很多特性都表现在它所使用的文件系统上，比如大家都知道docker的文件系统是分层的，所以它可以快速迭代，可以回滚。这个回滚机制跟github很像，每次提交的时候都会有一个id， 回滚就是跟据这个id来操作的。

M老师：docker所支持的文件系统有以下几种：Aufs、devicemapper、btrfs和Vfs，其中前三种是联合文件系统，可以支持分层，VFS 不支持。平时用的最多的是aufs 和devicemapper。

M老师：先介绍一下Aufs，Aufs(advanced multi layered unification filesystem), 直译过来就是高级分层联合文件系统，做为一种Union FS ，它支持将不同的目录挂载到同一个虚拟文件系统下。

M老师：这个怎么理解呢，通过一条命令我们来看一下：

mount -t aufs -o br=/tmp/dir1=ro:/tmp/dir2=rw none /tmp/newfs

M老师：大家有条件的可以一起做下实验，方便理解，-o 指定mount传递给文件系统的参数；br 指定需要挂载的文件夹，这里包括dir1和dir2；ro/rw 指定文件的权限只读和可读写；none 这里是挂载的设备，而没有设备用none表示。

M老师：为什么要有只读和可读写两种呢，因为docker在启动容器的时候就会用到这两种，而上面这个例子是模拟这个docker文件系统模型。

问：启动docker的时候，对硬盘使用只读，意义在于什么？

答：这个问题很好，一个image可以启动多个container，这时候会有一个问题，如果每个container对大家共有的部分都有可写的权限，就会出问题。所以docker启动的时候会加载镜像的文件系统那层是只读的，然后每个contianer 获取自己的可读写的层，如果container要修改只读层的文件，那么该文件就会从只读层提取到读写层。只读层的文件就被读写层的文件覆盖了，但只读层的那个文件依然存在 这个就实现了文件系统上的隔离。

问：就像我们写程序抵触共享的东西不变，只是利用这个共性来底层共享？

答：是的。

问：加那个none是干什么用的?

答：none 这里没有设备，用none表示，其实是没有意义的。但命令要求要有一个设备，这条命令中设备是none

问：这个命令是在容器里执行的吗？还是在宿主机？

答：容器。

M老师：继续咱们的分享，刚才实验的结果是什么样子呢，就是把/tmp/dir1和/tmp/dir2 合并之后挂载到/tmp/newfs，如果这时在/tmp/dir1 下创建一个文件a，/tmp/dir2下创建一个文件b 则 在/tmp/newfs 会看到a,b 这两个文件，这就是联合，并且a文件是只读的。

M老师：如果有相同的文件则以先挂载的为准，后面挂载的操作会被忽略掉。大家可以想像一下，我每做一次操作都相当于去挂载一个新的目录，这样所有的操作就保存下来了。当然实际情况并不是每次操作都去挂载。当container 发生改变的时候，并且我提交commit 才会重新挂载一层。

问：比如mkdir test 这也算是重新挂载了一层?

答：docker有一个命令docker commit，执行这个的时候会重新挂载一层。

M老师： 可能还会有一些不理解，下面用实际的docker 镜像来举个例子。大家启动一个container 之后，执行 docker save，可以把container保存成镜像。

例如：

docker save

cloud_jiankongbao:01.tar

cloud_jiankongbao:01

其中cloud_jiankongbao:01.tar是镜像的名字，后面的cloud_jiankongbao:01是这个container的ID，可以看到，保存下来的是tar 包。 不是.iso文件^_^

M老师：镜像解压之后是什么呢，我们来看一下：

ls .

a005304e4e74c1541988d3d1abb170e338c1d45daee7151f8e82f8460634d329

d9bde94c518a16a886514758b6b4431200145ecd58e30c5633ac3c0256544d77

f1b10cd842498c23d206ee0cbeaa9de8d2ae09ff3c7af2723a9e337a6965d639

fb9cc58bde0c0a8fe53e6fdd23898e45041783f2d7869d939d7364f5777fde6f

里面有四个目录，其实分别是4个docker的ID，每次使用docker commit 提交对docker的修改之后就会产生一个新的id，就是通过这个ID实现对镜像的回滚。

M老师：这4个目录之间是有关系的。这个关系可以通过docker image –tree 来查看。

docker images –tree

└─f1b10cd84249 Virtual Size: 0 B

└─fb9cc58bde0c Virtual Size: 203.1 MB

└─a005304e4e74 Virtual Size: 203.1 MB

└─d9bde94c518a Virtual Size: 1.957 GB Tags: cloud_jiankongbao:01

M老师：每个目录下有json layer.tar VERSION 这三个文件，我们现在只研究他们的结构，所以只看layer.tar 这个文件。

M老师：我们到一个目录下把layer.tar 解压一下

dfb9cc58bde0c0a8fe53e6fdd23898e45041783f2d7869d939d7364f5777fde6f;tar -xflayer.tar;ls

ls fb9cc58bde0c0a8fe53e6fdd23898e45041783f2d7869d939d7364f5777fde6f/

binetcjsonliblost+foundmntprocsbinsrvtmpvar

devhomelayer.tar lib64 mediaopt root selinux sys usr VERSION

问：为什么会提交四次？

答：提交4次是我们自己提交的.

M老师：在使用docker的过程中我们需要保存自己的修改，docker commit 执行完之后就把container中的内容回写到镜像中了，就相当于加了一层文件系统，每次提交后就生成了一个新的镜像。4个ID是4次提交的镜像的ID，这4个ID 其实相当于一个镜像的4个tag。我们再看一下4个镜像ID的系统：

f1b10cd84249 这个镜像是初始镜像，大小为0

这里写图片描述

fb9cc58bde0c 这个镜像是在f1b10cd84249基础上创建新的镜像；

a005304e4e74是以fb9cc58bde0c为基础创建新的镜像，是树状继承的关系；

M老师：我们再看一下不同ID目录下的bin 目录。

ls a005304e4e74c1541988d3d1abb170e338c1d45daee7151f8e82f8460634d329/bin/

gtar tar

这里写图片描述

a005304e4e74只有两个文件，fb9cc58bde0c包括了大部分bin下的文件，对应的场景是 fb9cc58bde0c，是装好操作系统， 然后我又装了tar这个工具。docker commit提交之后，就是a005304e4e。

问：可以认为fb9cc58bde0c是一个最小化的OS

答：可以这么理解。

M老师：最后简单说一下devicemapper，回到最开始说的，docker支持多种文件系统。devicemapper是利用了Snapshot 和Thinly-Provisioned Snapshot两种原理，将多个快照挂在同一个卷下从而实现文件系统的分层。这里的快照技术其实就是vm中的快照。

M老师：刚才说的autofs 是将不同的目录挂到一个虚拟目录，devicemapper 就是把多个快照挂载到同一个卷下，不过使用devicemapper 的话，一个container的大小最大只能是10G，启动docker daemon时用参数-s 指定:

docker -d -s devicemapper

M老师：当容器基于镜像启动之后，每个容器都会获得自己的写读可写的文件系统层。原镜像的那部分文件系统是只读的，从而实现每个容器的在文件系统上的隔离。

问：autofs 最大一个container是多大？

答：没有限制，直到物理服务器没有资源，但通常不会将数据库和LOG保存在镜像中，所以也不会写的太大，因为docker本身是轻量级的。

M老师：平时大家都在说dokcer 是弱隔离的，因为他没有隔离的很彻底，比如内核是跟大家共用的，跟宿主机共用同一个内核。SELinux、 Cgroups以及/sys、/proc/sys、/dev/sd*等目录下的资源是与宿主机共用的。如果要隔离的彻底那就是VM了，而且如果dockers要想实现这些隔离就必然要牺牲一下现在轻量级的特性。

M老师：好吧，今天的分享就到这里了，谢谢大家！

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#docker #github #迭代 #操作
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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TradingAgents-CN专栏 9015

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本文深入解析Linux容器技术的两大核心机制：Namespace与Cgroups。Namespace实现进程环境隔离（如PID、网络、文件系统），让容器拥有独立运行空间；Cgroups则负责资源限制（CPU、内存等），防止单一容器耗尽系统资源。文章通过通俗比喻和实操示例（如创建PID Namespace、配置CPU配额），帮助读者掌握容器底层原理，提升Linux系统管理与问题排查能力。适合开发者和运维人员深入学习容器技术本质。

m0_58782205的博客 1219

在docker上调用宿主机硬件_技术干货分享：Docker 核心技术与基本原理

相信在现在的工程开发中，大多数开发者或多或少都听过一个概念：容器。即使在前端开发的领域中，容器技术在前端 CI/CD，Node 服务等方面也发挥着重要的作用。Docker 提供了对应用进行打包、运行和部署的强大能力，并且随着 K8s 等容器资源调度技术的发展，如今已经基本深入软件工程开发。今天希望跟大家分享一下，在容器这个外壳下，包含的一些原理以及运用的 Linux 内核技术。一、容器 VS 虚拟...

weixin_40004212的博客 897

docker看远程仓库镜像_【干货】5分钟看懂Linux虚拟化Docker之Docker镜像

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...

weixin_39604598的博客 429

ubuntu如何添加kylin镜像源_【干货】5分钟看懂Linux虚拟化Docker之Docker镜像

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...

weixin_39795268的博客 570

99%的人不知道的Docker干货

Image可以看作是Java的class文件，容器可以看成是JAVA的对象去理解，下层的每一层镜像可以看作是JAVA中的父类，上层镜像可以共享底层镜像的组件，类似JAVA中的继承规则。总的来说，容器不需要依赖操作系统，减少了很多系统资源开销，使得容器可以更关注应用的需求，而虚拟机可以为每个应用灵活提供不同的操作系统，避免了docker容器直接依赖主体机器操作系统，两者结合使用，可以让整个系统架构更加灵活，扩展性更强。镜像实际上就是一个容器的模板，通过这个模板可以创建很多相同的容器。

fafafaz的博客 75
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