基于docker安装MySQL及数据管理

基于docker安装MySQL

为了更好的管理，打算把MySQL、redis等服务放在虚拟机中统一部署，这样不会因为这些服务的问题影响到系统本身。前段时间正好在看docker相关的内容，打算在虚拟机中通过docker来使用MySQL等服务。
这次先记录安装MySQL的过程。

docker安装

首先安装docker服务

yum -y install docker   
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docker中搜索可用镜像

docker search mysql
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拉取MySQL镜像

docker pull mysql:5.6
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查看MySQL镜像

docker image ls
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运行MySQL

docker run --name mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 -d -i -p 3306:3306 --restart=always  mysql:5.6
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以上参数的含义：

 

• --name mysql 将容器命名为mysql，后面可以用这个name进行容器的启动暂停等操作
• -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 设置MySQL密码为123456
• -d 此容器在后台运行,并且返回容器的ID
• -i 以交互模式运行容器
• -p 进行端口映射，格式为主机(宿主)端口:容器端口
• --restart=always 当docker重启时，该容器自动重启

进入MySQL容器

docker exec -ti mysql bash
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用户在使用 Docker 的过程中，往往需要能查看容器内应用产生的数据，或者需要把容器内的数据进行备份，甚至多个容器之间进行数据的共享，这必然涉及容器的数据管理操作。容器中管理数据主要有两种方式：数据卷(Data Volumes)，数据卷容器(Data Volume Containers)。

数据卷

数据卷是一个可供容器使用的特殊目录，它绕过文件系统，可以提供很多有用的特性：
1.    数据卷可以在容器之间共享和重用。
2.    对数据卷的更改会立即生效。
3.    对数据卷的更新不会影响镜像。
4.    数据卷会一直存在，直到没有容器使用。

数据卷的使用，类似于 linux 下对目录或文件进行 mount 操作。

在容器内创建一个数据卷

在用 docker run 命令的时候，使用 -v 标记可以在容器内创建一个数据卷。多次使用 -v 标记可以创建多个数据卷。

下面的例子中我们使用 myimg/webapp 镜像创建一个 web 容器，并创建一个数据卷挂载到容器的 /webdata 目录。

$ sudo docker run -d -P –-name web -v /webdata myimg/webapp python app.py

挂载一个主机目录作为数据卷

使用 -v 标记也可以指定挂载一个本地的已有目录到容器中去作为数据卷：

$ sudo docker run -d -P –-name web -v /var/data:/opt/webdata myimg/webapp python app.py

上面的命令挂载主机的 /var/data 目录到容器的 /opt/webdata 目录。

这个功能在测试的时候特别方便，比如用户可以放置一些程序或数据到本地目录中，然后在容器中使用。另外，本地目录的路径必须是绝对路径，如果目录不存在，Docker 会自动创建。
Docker 挂载数据卷的默认权限是可读写(rw)，用户也可以通过 ro 标记指定为只读：

$ sudo docker run -d -P –-name web -v /var/data:/opt/webdata:ro myimg/webapp python app.py

加了 :ro 之后，容器内挂载的数据卷内的数据就变成只读的了。

挂载一个本地主机文件作为数据卷

-v 标记也可以挂载一个主机中的文件到容器中作为数据卷，但是这样做会带来一些问题。建议还是挂载文件所在的目录。

数据卷容器

如果用户需要在容器之间共享一些持续更新的数据，最简单的方式是使用数据卷容器。数据卷容器其实就是一个普通的容器，专门用它提供数据卷供其他容器挂载。下面简单介绍其使用方法。

首先要创建一个数据卷容器 mydata，并在其中创建一个数据卷挂载到 /data 目录。

$ sudo docker run -it -v /data –-name mydata ubuntu

然后在其他容器中使用 --volumes-from 来挂载 mydata 容器中的数据卷。例如创建两个容器 mycon1 和 mycon2，并从 mydata 容器挂载数据卷：

$ sudo docker run -it --volumes-from mydata –-name mycon1 ubuntu
$ sudo docker run -it --volumes-from mydata –-name mycon2 ubuntu

(注意，命令中没有指定数据卷的信息，也就是说新容器中挂载数据卷的目录和源容器中是一样的。)

此时容器 mycon1 和 mycon2 都挂载同一个数据卷到相同的目录 /data。三个容器任何一个在该目录下写入数据其他容器都能看到。
可以多次使用 --volumes-from 参数来从多个容器挂载多个数据卷。还可以从其他已经挂载了容器的容器来挂载数据卷。并且使用 --volumes-from 参数所挂载数据卷的容器自身并不需要保持在运行状态。
但删除挂载了数据卷的容器时，数据卷并不会被自动删除。如果要删除一个数据卷，必须在删除最后一个还挂载着它的容器时显式的使用 docker rm -v 命令来指定同时删除关联的容器。
使用数据卷容器可以让用户在容器之间自由的升级和移动数据卷，下面会进行详细的介绍。

利用数据卷容器迁移数据

可以利用数据卷容器对其中的数据卷进行备份、恢复，以实现数据的迁移。

备份

使用下面的命令来备份 mydata 数据卷容器内的数据卷：

$ sudo docker run --volumes-from mydata -v $(pwd):/backup –-name worker ubuntu tar cvf /backup/backup.tar /data

这个命令首先利用 Ubuntu 镜像创建了一个容器 worker。又使用 --volumes-from mydata 参数来让 worker 容器挂载 mydata 容器的数据卷。接下来使用 -v $(pwd):/backup 参数来挂载本地的当前目录到 worker 容器的 /backup 目录。
在 worker 容器启动后，使用了 tar cvf /backup/backup.tar /data 命令来将 /data 下内容备份为容器内的 /backup/backup.tar，即宿主主机的当前目录下的backup.tar。

恢复

如果要恢复数据到一个容器，可以按照下面的操作。首先创建一个带有数据卷的容器 mydata2:

$ sudo docker run -v /data –-name mydata2 ubuntu /bin/bash

然后创建另一个新的容器，挂载 mydata2 的数据卷，并使用 tar 解压缩备份文件到所挂载的容器卷中：

$ sudo docker run --volumes-from mydata2 -v $(pwd):/backup busybox tar xvf /backup/backup.tar

为什么需要数据卷？

这得从 docker 容器的文件系统说起。出于效率等一系列原因，docker 容器的文件系统在宿主机上存在的方式很复杂，这会带来下面几个问题：

• 不能在宿主机上很方便地访问容器中的文件。
• 无法在多个容器之间共享数据。
• 当容器删除时，容器中产生的数据将丢失。

为了解决这些问题，docker 引入了数据卷(volume) 机制。数据卷是存在于一个或多个容器中的特定文件或文件夹，这个文件或文件夹以独立于 docker 文件系统的形式存在于宿主机中。数据卷的最大特定是：其生存周期独立于容器的生存周期。

使用数据卷的最佳场景

• 在多个容器之间共享数据，多个容器可以同时以只读或者读写的方式挂载同一个数据卷，从而共享数据卷中的数据。
• 当宿主机不能保证一定存在某个目录或一些固定路径的文件时，使用数据卷可以规避这种限制带来的问题。
• 当你想把容器中的数据存储在宿主机之外的地方时，比如远程主机上或云存储上。
• 当你需要把容器数据在不同的宿主机之间备份、恢复或迁移时，数据卷是很好的选择。

docker volume 子命令

docker 专门提供了 volume 子命令来操作数据卷：
create        创建数据卷
inspect      显示数据卷的详细信息
ls               列出所有的数据卷
prune        删除所有未使用的 volumes，并且有 -f 选项
rm             删除一个或多个未使用的 volumes，并且有 -f 选项
先创建一个名称为 hello 的数据卷并通过 ls 命令进行查看：

然后可以使用 inspect 命令看看数据卷 hello 的详细信息：

在这里我们可以看到创建数据卷的时间；该数据卷使用的驱动程序为默认的 "local"，表示数据卷使用宿主机的本地存储；数据卷的挂载点，默认是本机 /var/lib/docker/volumes 下的一个目录。
最后我们可以使用 rm 或 prune 命令删除数据卷，后面笔者会介绍一些实际使用中与数据卷的删除有关的一些实践。

使用 mount 语法挂载数据卷

之前我们使用 --volume(-v) 选项来挂载数据卷，现在 docker 提供了更强大的 --mount 选项来管理数据卷。mount 选项可以通过逗号分隔的多个键值对一次提供多个配置项，因此 mount 选项可以提供比 volume 选项更详细的配置。使用 mount 选项的常用配置如下：
type 指定挂载方式，我们这里用到的是 volume，其实还可以有 bind 和 tmpfs。
volume-driver 指定挂载数据卷的驱动程序，默认值是 local。
source 指定挂载的源，对于一个命名的数据卷，这里应该指定这个数据卷的名称。在使用时可以写 source，也可以简写为 src。
destination 指定挂载的数据在容器中的路径。在使用时可以写 destination，也可以简写为 dst 或 target。
readonly 指定挂载的数据为只读。
volume-opt 可以指定多次，用来提高更多的 mount 相关的配置。
下面我们看个具体的例子：

$ docker volume create hello
$ docker run -id --mount type=volume,source=hello,target=/world ubuntu /bin/bash

我们创建了名称为 hello 的数据卷，然后把它挂在到容器中的 /world 目录。通过 inspect 命令查看容器的详情中的 "Mounts" 信息可以验证实际的数据卷挂载结果 ：

使用 volume driver 把数据存储到其它地方

除了默认的把数据卷中的数据存储在宿主机，docker 还允许我们通过指定 volume driver 的方式把数据卷中的数据存储在其它的地方，比如 Azrue Storge 或 AWS 的 S3。
简单起见，我们接下来的 demo 演示如何通过 vieux/sshfs 驱动把数据卷的存储在其它的主机上。
docker 默认是不安装 vieux/sshfs 插件的，我们可以通过下面的命令进行安装：

$ docker plugin install --grant-all-permissions vieux/sshfs

然后通过 vieux/sshfs 驱动创建数据卷，并指定远程主机的登录用户名、密码和数据存放目录：

docker volume create --driver vieux/sshfs \
    -o sshcmd=nick@10.32.2.134:/home/nick/sshvolume \
    -o password=yourpassword \
    mysshvolume

注意，请确保你指定的远程主机上的挂载点目录是存在的(demo 中是 /home/nick/sshvolume 目录)，否则在启动容器时会报错。
最后在启动容器时指定挂载这个数据卷：

docker run -id \
    --name testcon \
    --mount type=volume,volume-driver=vieux/sshfs,source=mysshvolume,target=/world \
    ubuntu /bin/bash

这就搞定了，你在容器中 /world 目录下操作的文件都存储在远程主机的 /home/nick/sshvolume 目录中。进入容器 testcon 然后在 /world 目录中创建一个文件，然后打开远程主机的  /home/nick/sshvolume 目录进行查看，你新建的文件是不是已经出现在那里了！

数据卷原理

下图描述了 docker 容器挂载数据的三种方式：

数据卷是完全被 docker 管理的，就像上图中的黄色区域描述的一样，docker 在宿主机的文件系统中找了个文件管理数据卷相关的数据。因此你可能根本不需要知道数据卷文件在宿主机上的存储位置(事实上抱着刨根问底的精神我们还是很想搞清楚它背后的工作原理！)。

docker 数据卷的本质是容器中的一个特殊目录。在容器创建的过程中，docker 会将宿主机上的指定目录(一个以数据卷 ID 为名称的目录)挂载到容器中指定的目录上。这里使用的挂载方式为绑定挂载(bind mount)，所以挂载完成后的宿主机目录和容器内的目标目录表现一致。
比如我们执行下面的命令创建数据卷 hello，并挂载到容器 testcon 的 /world 目录：

$ docker volume create hello
$ docker run -id --name testcon --mount type=volume,source=hello,target=/world ubuntu /bin/bash

实际上在容器的创建过程中，类似于在容器中执行了下面的代码：

// 将数据卷 hello 在宿主机上的目录绑定挂载到 rootfs 中指定的挂载点 /world 上
mount("/var/lib/docker/volumes/hello/_data", "rootfs/world", "none", MS_BIND, NULL)

在处理完所有的 mount 操作之后(真正需要 docker 容器挂载的除了数据卷目录还包括 rootfs，init-layer 里的内容，/proc 设备等)，docker 只需要通过 chdir 和 pivot_root 切换进程的根目录到 rootfs 中，这样容器内部进程就只能看见以 rootfs 为根的文件系统以及被 mount 到 rootfs 之下的各项目录了。例如我们启动的 testcon 中的文件系统为：

下面我们介绍几个数据卷在使用中比较常见的问题。

数据的覆盖问题

• 如果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。

这两个规则都非常重要，灵活利用第一个规则可以帮助我们初始化数据卷中的内容。掌握第二个规则可以保证挂载数据卷后的数据总是你期望的结果。

在 Dockerfile 中添加数据卷

在 Dockerfile 中我们可以使用 VOLUME 指令向容器添加数据卷：

VOLUME /data

在使用 docker build 命令生成镜像并且以该镜像启动容器时会挂载一个数据卷到 /data 目录。根据我们已知的数据覆盖规则，如果镜像中存在 /data 目录，这个目录中的内容将全部被复制到宿主机中对应的目录中，并且根据容器中的文件设置合适的权限和所有者。
注意，VOLUME 指令不能挂载主机中指定的目录。这是为了保证 Dockerfile 的可一致性，因为不能保证所有的宿主机都有对应的目录。
在实际的使用中，这里还有一个陷阱需要大家注意：在 Dockerfile 中使用 VOLUME 指令之后的代码，如果尝试对这个数据卷进行修改，这些修改都不会生效！下面是一个这样的例子：

FROM ubuntu
RUN useradd nick
VOLUME /data
RUN touch /data/test.txt
RUN chown -R nick:nick /data

通过这个 Dockerfile 创建镜像并启动容器后，该容器中存在用户 nick，并且能够看到 /data 目录挂载的数据卷。但是 /data 目录内并没有文件 test.txt，更别说 test.txt 文件的所有者属性了。要解释这个现象需要我们了解通过 Dockerfile 创建镜像的过程：
Dockerfile 中除了 FROM 指令的每一行都是基于上一行生成的临时镜像运行一个容器，执行一条指令并执行类似 docker commit 的命令得到一个新的镜像。这条类似 docker commit 的命令不会对挂载的数据卷进行保存。
所以上面的 Dockerfile 最后两行执行时，都会在一个临时的容器上挂载 /data，并对这个临时的数据卷进行操作，但是这一行指令执行并提交后，这个临时的数据卷并没有被保存。因而我们最终通过镜像创建的容器所挂载的数据卷是没有被最后两条指令操作过的。我们姑且叫它 "Dockerfile 中数据卷的初始化问题"。

下面的写法可以解决 Dockerfile 中数据卷的初始化问题：

FROM ubuntu
RUN useradd nick
RUN mkdir /data && touch /data/test.txt
RUN chown -R nick:nick /data
VOLUME /data

通过这个 Dockerfile 创建镜像并启动容器后，数据卷的初始化是符合预期的。这是由于在挂载数据卷时，/data 已经存在，/data 中的文件以及它们的权限和所有者设置会被复制到数据卷中。
还有另外一种方法可以解决 Dockerfile 中数据卷的初始化问题。就是利用 CMD 指令和 ENTRYPOINT 指令的执行特点：与 RUN 指令在镜像构建过程中执行不同，CMD 指令和 ENTRYPOINT 指令是在容器启动时执行。因此使用下面的 Dockerfile 也可以达到对数据卷的初始化目的：

FROM ubuntu
RUN useradd nick
VOLUME /data
CMD touch /data/test.txt && chown -R nick:nick /data && /bin/bash

总结

数据卷解决了用户数据的持久化问题，能够让用户在容器中产生的数据超出容器自身的生命周期。因此对于容器技术来说掌握数据卷的使用非常必要。希望本文能够帮助您理解数据卷相关的内容。

参考：
Docker doc: Use volumes
《docker 容器与容器云第二版》