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Docker之5 数据卷管理

Docker数据卷概述 数据卷是提供数据持久化存储,数据卷完全独立与容器的生命周期,容器在销毁时不会对数据卷进行销毁,对数据卷所持久化的内容不会长生任何变动。 数据卷类型 基于主机文件系统的数据卷由Docker主机进行管理,在文件系统中(/var/lib/docker/volumes)创建出来的文件夹用于存放数据卷,建议采用此方法进行持久化数据。非Docker进程不应修改文件系统这个文件夹。 基于绑定挂载的数据卷可以存储在网络存储等任何位置,Docker主机或Docker容器上的非Docker进程可以随时修改其中的内容。 基于主机内存的数据卷仅存储在主机系统的内存中,永远不会写入主机系统的文件系统。它可以在容器的生命周期中由容器使用,一般用于存储非持久状态或敏感信息。 P.S. 图片来自网络 基于主机文件系统的数据卷 创建数据卷 docker volume create <Volume> 查看数据卷 docker volume ls 挂载数据卷 docker run -v <Volume>:<ContainerFileSystemPath>:<...

阿里云网络产品常见架构场景及问题

阿里云的网络和弹性计算类产品很多,使用场景也多种多样,本文是一些使用场景的集锦。主要思路是从使用特定场景中发生的典型问题出发,总结网络产品使用中的关键点。 场景1: 使用VPN打通多个数据中心 架构 用户自己的数据中心通过专线和阿里云相连,同时用户使用了其他公有云的资源,利用阿里云VPN网关和其他公有云厂商打通IPsec VPN。架构和网段如下: 问题现象 参考文档“VPN网关配合云企业网搭建高速全球网络”,基本架构是可行的。这个场景和文档中的场景很类似,是阿里云VPN网关支持的场景之一。 但问题来了,用户在IDC机器上ping其他云上的资源10.200.1.15时,出现了如下报错信息,表示报文超过了TTL: From 10.100.1.18 icmp_seq=1 Time to live exceeded 继续用 traceroute探测到目的

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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