数据卷 是一个可供容器使用的特殊目录，它将主机操作系统目录直接 映射进容器，类似于 Linux 中的 mount 行为 。

数据卷：可以提供很多有用的特性

• 数据卷可以在容器之间共事和重用，容器间传递数据将变得高效与方便；
• 对数据卷内数据的修改会立马生效，无论是容器内操作还是本地操作；
• 对数据卷的更新不会影响镜像，解摘开应用和数据；
• 卷会一直存在 ，直到没有容器使用，可以安 地卸载它；

 创建数据卷：

使用如下命令可以快速在本地创建一个数据卷，，查看／ ar/lib docker /vo lumes 路径下，会发现所 建的数据卷位置：

[root@localhost ~]# docker volume create -d local test
test
[root@localhost ~]#  ls -1 /var/l b/docker/volumes

绑定数据卷：

用 docker  run口命令的时候，可以使用 mount 选项来使用数据卷 mount 项支持三种类型的数据卷，包括:

• volume 普通数据卷，映射到主机／var/ lib /docke /vo lumes 径下；
• bind ：绑定数据卷，映射到主机指定路径下；
• tmpfs ：临时数据卷，只存在于内存中

使用 training/webapp 镜像创建 Web 容器，并创建一个数据卷挂载到容器 的/opt/webapp 目录：

[root@localhost ~]# docker run -d -P --name web --mount type=bind,source=/webapp,destination=/opt/webapp training/webapp python app.py 
1063002e84c49039903d311c65b029c28ebf6db862a07840f3b8bf68029276f9

上述命令等同于：

[root@localhost ~]# docker run -d -P --name web -v /webapp:/opt/webapp training/webapp python app.py
bd23a4b08741092c7158bfd9e1a286edf95ba21b13add4b61658b18fc1305399

数据卷容器：

如果用户需要在多个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。数据卷容器也是一个容器，但是它的目的是专门提供数据卷给其他容器挂载。

创建一个数据卷容器 dbdata 并在其中创建一个数据卷挂载到/dbdata

[root@localhost ~]#  docker run -it -v /dbdata --name dbdata busybox

查看/dbdata目录：

/ # ls
bin     dev     home    lib64   root    tmp     var
dbdata  etc     lib     proc    sys     usr

然后，可以在其他容器中使用--volumes-from 来挂载 dbdata 容器中的数据卷，例如创建 dbl db2 两个容器，并从 dbdata 容器挂载数据卷，我们先克隆三台主机，执行如下命令：

[root@localhost ~]# systemctl start docker
[root@localhost ~]# docker run -it --volumes-from dbdata --name db1 busybox
/ # 
/ # 

[root@localhost ~]# systemctl start docker
[root@localhost ~]# docker run -it --volumes-from dbdata --name db2 busybox
/ # 
/ # 

此时， 容器 dbl db2 都挂载同一个数据卷到相同的／dbdata 目录，三个容器任何方在该目录下的写人，其他容器都可以看到 例如，在 dbdata 容器中创建 test 文件：

在容器dbdata中
/ # cd /dbdata
/dbdata # 
/dbdata # touch wyx

在容器db1中查看
/ # ls dbdata/
wyx
/ # 

如果删除了挂载的容器（包括 dbdata db1和 db2 ），数据卷并不会被自动删除 如果 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使用 docker rm -v 令来指定同时删除关联的容器

 利用数据卷容器来迁移数据

1.备份

[root@localhost ~]# docker run --volumes-from dbdata -v $(pwd):/backup --name worker busybox tar -cvf /backup/backup.tar /dbdata

2.恢复

[root@localhost ~]# docker run -v /dbdata --name dbdata2 busybox /bin/bash
[root@localhost ~]# docker run --volumes-from dbdata2 -v $(pwd):/backup busybox tar -xvf /backup/backup.tar
dbdata/
dbdata/wyx
[root@localhost ~]# ll
total 593940
-rw-------. 1 root root       706 Mar  4 06:39 anaconda-ks.cfg
-rw-r--r--. 1 root root      2048 Mar 11 20:01 backup.tar