《微服务架构实战》读书笔记之Docker续集

Docker
Docker自身的4种网络工作方式,和一些自定义网络模式
安装Docker时,它会自动创建三个网络,bridge(创建容器默认连接到此网络)、 none 、host
host:容器将不会虚拟出自己的网卡,配置自己的IP等,而是使用宿主机的IP和端口。
Container:创建的容器不会创建自己的网卡,配置自己的IP,而是和一个指定的容器共享IP、端口范围。
None:该模式关闭了容器的网络功能。
Bridge:此模式会为每一个容器分配、设置IP等,并将容器连接到一个docker0虚拟网桥,通过docker0网桥以及Iptables nat表配置与宿主机通信。
以上都是不用动手的,真正需要配置的是自定义网络。

1) bridge模式:
bridge模式是Docker默认的网络设置,此模式会为每一个容器分配Network Namespace、设置IP等,并将并将一个主机上的Docker容器连接到一个虚拟网桥上。当Docker server启动时,会在主机上创建一个名为docker0的虚拟网桥,此主机上启动的Docker容器会连接到这个虚拟网桥上。虚拟网桥的工作方式和物理交换机类似,这样主机上的所有容器就通过交换机连在了一个二层网络中。接下来就要为容器分配IP了,Docker会从RFC1918所定义的私有IP网段中,选择一个和宿主机不同的IP地址和子网分配给docker0,连接到docker0的容器就从这个子网中选择一个未占用的IP使用。如一般Docker会使用172.17.0.0/16这个网段,并将172.17.42.1/16分配给docker0网桥(在主机上使用ifconfig命令是可以看到docker0的,可以认为它是网桥的管理端口,在宿主机上作为一块虚拟网卡使用)。
2) host模式:
如果启动容器的时候使用host模式,那么这个容器将不会获得一个独立的Network Namespace,而是和宿主机共用一个Network Namespace。容器将不会虚拟出自己的网卡,配置自己的IP等,而是使用宿主机的IP和端口。

3) none模式:
在none模式下,Docker容器拥有自己的Network Namespace,但是,并不为Docker容器进行任何网络配置。也就是说,这个Docker容器没有网卡、IP、路由等信息。需要我们自己为Docker容器添加网卡、配置IP等。
4) container模式:
这个模式指定新创建的容器和已经存在的一个容器共享一个Network Namespace,而不是和宿主机共享。新创建的容器不会创建自己的网卡,配置自己的IP,而是和一个指定的容器共享IP、端口范围等。同样,两个容器除了网络方面,其他的如文件系统、进程列表等还是隔离的。两个容器的进程可以通过lo网卡设备通信。

Link
同一个宿主机上的多个docker容器之间如果想进行通信,可以通过使用容器的ip地址来通信,也可以通过宿主机的ip加上容器暴露出的端口号来通信,前者会导致ip地址的硬编码,不方便迁移,并且容器重启后ip地址会改变,除非使用固定的ip,后者的通信方式比较单一,只能依靠监听在暴露出的端口的进程来进行有限的通信。通过docker的link机制可以通过一个name来和另一个容器通信,link机制方便了容器去发现其它的容器并且可以安全的传递一些连接信息给其它的容器
Link的缺点
停止link连接的目标容器,hosts文件并不会更新,只有目标容器重新启动,才会更新hosts文件。
容器需要按照link之间的依赖关系依次启动。
移除一个link连接的容器,可能会造成整个系统的link失效,需要删除并重新建立所有使用–link的容器。
跨主机访问
在同一宿主机下的Docker的容器之间是默认互相联通的。在容器内通过ifconfig可以查看到ip地址。在不同的容器中来执行ping是可以ping通的。

但我们通过观察发现,每一个启动容器的ip地址不是固定的,所以如果我们通过ip地址来实现互连明显是不靠谱的。但我们发现这些ip又处于同一网段中而且默认是172.17.0.X,这就是Docker容器默认跨主机之间的链接方法的第一种:网桥实现

在docker宿主机上运行ifconfig命令可以看的存在一个docker0的网桥。Docker容器通过docker0 网桥实现同一主机间中,容器的ip地址分配和访问,所以,如果希望Docker跨主机访问,最简单的方式就是将不同主机的docker0 设置为同一网段。

数据卷
Docker中的数据可以存储在类似于虚拟机磁盘的介质中,在Docker中称为数据卷(Data Volume)。数据卷可以用来存储Docker应用的数据,也可以用来在Docker容器间进行数据共享。
数据卷呈现给Docker容器的形式就是一个目录,支持多个容器间共享,修改也不会影响镜像。使用Docker的数据卷,类似在系统中使用 mount 挂载一个文件系统。
1)一个数据卷是一个特别指定的目录,该目录利用容器的UFS文件系统可以为容器提供一些稳定的特性或者数据共享。数据卷可以在多个容器之间共享。
2)创建数据卷,只要在docker run命令后面跟上-v参数即可创建一个数据卷,当然也可以跟多个-v参数来创建多个数据卷,当创建好带有数据卷的容器后,
   就可以在其他容器中通过--volumes-froms参数来挂载该数据卷了,而不管该容器是否运行。也可以在Dockerfile中通过VOLUME指令来增加一个或者多个数据卷。
3)如果有一些数据想在多个容器间共享,或者想在一些临时性的容器中使用该数据,那么最好的方案就是你创建一个数据卷容器,然后从该临时性的容器中挂载该数据卷容器的数据。
   这样,即使删除了刚开始的第一个数据卷容器或者中间层的数据卷容器,只要有其他容器使用数据卷,数据卷都不会被删除的。
4)不能使用docker export、save、cp等命令来备份数据卷的内容,因为数据卷是存在于镜像之外的。备份的方法可以是创建一个新容器,挂载数据卷容器,同时挂载一个本地目录,
   然后把远程数据卷容器的数据卷通过备份命令备份到映射的本地目录里面。如下:
   # docker run -rm --volumes-from DATA -v $(pwd):/backup busybox tar cvf /backup/backup.tar /data
5)也可以把一个本地主机的目录当做数据卷挂载在容器上,同样是在docker run后面跟-v参数,不过-v后面跟的不再是单独的目录了,它是[host-dir]:[container-dir]:[rw|ro]这样格式的,
   host-dir是一个绝对路径的地址,如果host-dir不存在,则docker会创建一个新的数据卷,如果host-dir存在,但是指向的是一个不存在的目录,则docker也会创建该目录,然后使用该目录做数据源。
    
Docker Volume数据卷可以实现:
1)绕过“拷贝写”系统,以达到本地磁盘IO的性能,(比如运行一个容器,在容器中对数据卷修改内容,会直接改变宿主机上的数据卷中的内容,所以是本地磁盘IO的性能,而不是先在容器中写一份,最后还要将容器中的修改的内容拷贝出来进行同步。)
2)绕过“拷贝写”系统,有些文件不需要在docker commit打包进镜像文件。
3)数据卷可以在容器间共享和重用数据
4)数据卷可以在宿主和容器间共享数据
5)数据卷数据改变是直接修改的
6)数据卷是持续性的,直到没有容器使用它们。即便是初始的数据卷容器或中间层的数据卷容器删除了,只要还有其他的容器使用数据卷,那么里面的数据都不会丢失。
  
Docker数据持久化:
容器在运行期间产生的数据是不会写在镜像里面的,重新用此镜像启动新的容器就会初始化镜像,会加一个全新的读写入层来保存数据。
如果想做到数据持久化,Docker提供数据卷(Data volume)或者数据容器卷来解决问题,另外还可以通过commit提交一个新的镜像来保存产生的数据。


Docker数据容器卷:
数据卷容器(Data Volume Containers) 使用特定容器维护数据卷。
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用来提供数据卷供其他容器挂载。
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