Docker日志大小限制和切换存储目录

2025-04-27 11:12:55 栏目：宝塔面板 38 阅读

产品的各种环境使用了很多 CentOS 虚拟机，默认情况下 root 目录空间是 50 G，随着使用时间越来越长，空间会变得不够用。

一直采用的方法就是清除无用的镜像和 Docker 日志，服务器就一直处于可用的状态。直到连清理都没用的时候，才想起来要要需找其他的方法。

当没有逼到绝境的时候，我们会习惯性依赖自己熟悉的方法和工具，可能不高效，但能解决问题，这种又不是不能用的思维害人不浅，会让人呆在舒适区不愿意出来。

上面所说的其他的方法其实也很简单，稍微查查资料就能获得，就是限制 Docker 日志大小和将 Docker 数据目录切换到外部存储中。

日志限制

1、编辑 Docker 的配置文件 /etc/docker/daemon.json，如果该文件不存在，就新建一个：

sudo vi /etc/docker/daemon.json

2、在该文件中添加以下内容，以限制单个日志文件的大小为 100MB ，并保留最近5个日志文件。这里我们使用 max-size 和 max-file 参数来控制日志的大小和数量：

{
    "log-driver": "json-file",
    "log-opts": {
      "max-size": "100m",
      "max-file": "5"
    }
}

max-size：单个日志文件的最大大小；
max-file：最多保留几个日志文件，当单个文件的日志大小超过设置后，会产生新的日志文件。

3、重新启动 Docker 服务使配置生效：

sudo systemctl restart docker

数据目录切换

在 CentOS 中，Docker 默认的目录为 /var/lib/docker ，可以使用 Docker 配置文件中的 data-root 选项，进行 Dcoker 数据目录的设置，具体步骤如下：

1、在 /etc/docker/daemon.json 配置文件中添加 data-root 选项：

{
    "log-driver": "json-file",
    "log-opts": {
      "max-size": "100m",
      "max-file": "5"
    }
  "data-root": "/home/docker"
}

/home/docker 目录为外接存储，或者空间比较大的卷。

2、停用 Docker。

sudo systemctl stop docker

3、将 Docker 默认目录中的内容拷贝到新的目录中：

sudo rsync -aqxP /var/lib/docker/ /home/docker/

一个用于远程同步文件和目录的工具；
告诉 rsync 以归档模式同步文件和目录，其中 a 表示归档模式， q 表示安静模式（不显示输出）， x 表示不跨越文件系统边界， P 。

4、修改默认目录的名称为 bak：

mv /var/lib/docker /var/lib/docker.bak

这样做的好处是可以对原始数据进行备份，等运行稳定了再进行删除，另外就是防止配置没有生效导致还是读取的原始目录。

5、启用 Dcoker：

sudo systemctl start docker

在上面第三步中使用了 rsync 这个命令来进行内容的同步，这个命令的含义是使用 rsync 工具将本地计算机中 /var/lib/docker/ 目录下的所有文件和子目录同步到另一个本地计算机中的 /home/docker/

在此之前，进行文件或目录的操作使用 cp 和 scp 比较多，这次查资料时知道了 rsync 这个命令工具，便继续学习了下和 cp 、 scp 。

rsync 和 cp 、 rsync 的区别

复制方式：cp 和 scp 会将整个文件复制到目标位置，而 rsync只会复制需要更新的部分，这可以提高复制的速度和效率。
支持性：rsync 支持更多的操作，例如文件同步、文件备份、文件恢复等。cp 和 scp 仅支持文件复制。
传输方式：cp 在本地文件系统之间复制文件，scp 进行远程操作，而 rsync 可以在本地或远程机器之间进行文件同步。
效率：rsync 更有效率，因为它只复制需要更新的文件。
可选项：rsync 提供了更多的可选项和配置选项，例如压缩、部分传输、跨文件系统同步等。

总之， rsync 是一个更强大、更高效的文件复制和同步工具，如果需要在本地或远程机器之间进行文件同步、备份和恢复等操作，建议使用rsync。而 cp 和 scp 则适用于简单的本地文件复制和远程文件传输。

总结

通过这次日志限制和目录切换的学习，有两点思考：

1、很多时候，更好的方式就在离你不远的地方，就看你愿不愿意往前迈一步去探寻一下，也就是说不能将就，不要有「又不是不能用」的思维，做产品、学技能都是一样。

2、工作之后的很多技能的学习都是在不断解决问题中学会的，这样会让你慢慢变得很有经验，但不系统，即便某个领域感觉已经非常熟悉了，我觉得也有必要再看看书进行系统化学习，肯定能扫出很多盲点。

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