泊坞窗 - 数据量和数据容器之间的差异

我不明白什么区别有数据量和数据容器之间...... 例如这两泊坞窗，撰写confguration有相同的结果，但在第一次使用的数据容器泊坞窗 - 数据量和数据容器之间的差异

丝毫数据容器

datacontainer: 
image: httpd:2.4-alpine 
volumes: 
    - ../src:/usr/local/apache2/htdocs 

apache: 
image: httpd:2.4-alpine 
ports: 
    - 80:80 
volumes_from: 
    - datacontainer

没有数据容器

apache: 
image: httpd:2.4-alpine 
ports: 
    - 80:80 
volumes: 
    - ../src:/usr/local/apache2/htdocs

有什么优点和使用的缺点数据容器？

来源

2017-01-26 hellb0y77

你的第一个例子不是数据容器应该如何工作 – tkausl

什么是它的正确使用？ – hellb0y77

他们应该存储他们的数据。在您的第一个撰写yml中，您的apache只是将该卷继承到“外部”并将所有内容存储在主机上，就好像数据容器从不存在一样。 – tkausl

这些示例都不是真正的数据卷或数据容器。他们都绑定到主机，一个间接比另一个。我倾向于将这些作为主机卷。

数据容器已弃用到指定的卷。他们看起来像：

datacontainer: 
image: httpd:2.4-alpine 
command: tail -f /dev/null 
volumes: 
    - /data 

apache: 
image: httpd:2.4-alpine 
ports: 
    - 80:80 
volumes_from: 
    - datacontainer

然后，你可以重新apache的容器，或升级，而无需升级datacontainer，并仍然有你的可用数据。这有多个缺点，并且如果使用图像I posted a blog about just how much I dislike that中定义的体积实施。但最大的问题是，您将数据作为一个容器来管理，因此任何容器清理例程都会同样清理您的数据，如果您反对数据丢失或容器扩展，则不是很好。

命名卷容易得多，并且具有数据容器的所有相同功能，但将数据管理与容器管理分开，允许容器被清除而不用担心，并且数据将从一个位置备份。他们看起来像：

apache: 
image: httpd:2.4-alpine 
ports: 
    - 80:80 
volumes: 
    - data:/data

注意在撰写的版本2中，你会更具体的卷定义。

来源

2017-01-26 15:27:33 BMitch

数据容器模式是围绕数据持久性设计的，尽管它在Docker 1.9中大多已被命名卷废弃。卷和数据容器模式的主要优点是绑定在主机上的挂载是依赖主机的，这意味着您不能在docker文件中使用它。通过卷，您可以灵活地在构建图像时定义卷。

此外，数据卷旨在保持数据，与容器的生命周期无关。因此，Docker在删除容器时不会自动删除卷，也不会“垃圾收集”不再由容器引用的卷。

来源

2017-01-26 15:27:01 YarNhoj

泊坞窗 - 数据量和数据容器之间的差异

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