绑定挂载和 Docker 卷都提供在单个容器生命周期内持久化数据的方式，这是机器学习 (machine learning)任务的一项主要要求，因为这些任务涉及大型数据集和训练好的模型。尽管它们都将外部存储连接到您的容器文件系统，但它们在管理、性能特点和典型应用场景方面存在显著差异。选择合适的机制取决于您在开发、训练或部署过程中的具体需求。
让我们分解核心差异，以帮助您决定何时使用它们。
数据存储位置和管理方
- 绑定挂载： 数据直接位于宿主机的文件系统中的文件或目录里。您指定宿主机上要挂载到容器的精确路径。宿主系统完全控制此数据；Docker 仅提供访问权限。如果您删除容器，宿主机上的数据不受影响。如果您从宿主机修改数据，更改会立即反映在容器内部（反之亦然）。
- 卷： 数据位于由 Docker 自身管理的存储区域中，通常在 Docker 宿主机的文件系统内（例如，Linux 上的
/var/lib/docker/volumes/），但您通过 Docker 命令或 API 与其交互。您通过名称引用卷（或者 Docker 会分配一个匿名 ID）。Docker 处理此存储的创建、管理和生命周期。尽管您可以检查卷在宿主机上的位置，但建议不要在 Docker 命令之外直接操作。即使没有容器正在使用卷，它们也会保持存在，并且必须使用 docker volume rm 明确移除。
典型应用场景
-
绑定挂载：
- 开发： 非常适合将项目源代码直接挂载到开发容器中。您可以使用首选 IDE 在宿主机上编辑代码，更改会立即在容器内部可用，用于测试或执行，无需重新构建镜像。
- 访问宿主机资源： 用于为容器提供访问特定宿主机文件或配置（例如日志文件、系统套接字）的权限，但出于安全考虑，应谨慎操作。
- 共享初始数据： 从宿主机快速共享配置文件或小型数据集到容器。
-
卷：
- 持久化应用数据： 存储需要独立于任何单个容器生命周期而持久化的应用数据的标准选择，例如数据库、训练好的机器学习 (machine learning)模型或容器下载或生成的大型数据集。
- 容器间共享数据： 命名卷使得在多个容器或容器重启之间共享数据变得容易。例如，一个容器可以将数据下载并预处理到卷中，而另一个容器可以使用来自同一卷的数据来训练模型。
- 备份和迁移： Docker 提供管理卷的命令，使得备份和迁移比管理绑定挂载使用的任意宿主机目录稍微更有条理。
- 跨平台一致性： 由于卷由 Docker 管理，它们抽象了宿主机文件系统和路径结构的差异，从而使得不同操作系统上的配置（
docker-compose.yml 文件、运行命令）更具可移植性。
性能考量
性能比较可能很复杂，并且很大程度上取决于操作系统、Docker 版本、文件系统类型和应用程序的 I/O 模式。
- Linux： 在原生 Linux 宿主机上，卷和绑定挂载通常都提供接近原生的文件系统性能。有些人认为卷在某些工作负载下可能略有优势，因为 Docker 可以优化它们的管理，但绑定挂载提供直接访问而无需额外层。
- macOS 和 Windows： 在这些系统上，Docker Desktop 在轻量级 Linux 虚拟机中运行容器。通过绑定挂载访问宿主机文件涉及穿越此虚拟化层，这通常会引入明显的性能开销，特别是对于涉及许多小文件或频繁元数据访问的操作（在依赖安装或代码分析期间常见）。卷虽然仍在虚拟机内管理，但有时可以为 I/O 密集型任务提供更好的性能，因为数据保留在 Linux 虚拟机环境中，与绑定挂载相比，这可能减少跨边界通信开销。然而，具体的性能差异各不相同。
对于涉及大型数据集读写或密集模型检查点的机器学习 (machine learning)工作负载，如果最大性能很重要，通常需要在您的特定环境（操作系统、Docker 版本、存储硬件）中测试这两种选项的性能。
安全性和隔离性
- 绑定挂载： 提供的隔离性较差。具有绑定挂载的容器可以直接访问宿主机文件系统的指定部分，并拥有授予容器用户的权限。如果容器进程以 root 身份运行，它可能会修改或删除挂载的宿主机目录中的任何数据，这可能包括敏感文件甚至系统目录，如果挂载不当的话。
- 卷： 提供更好的隔离性。数据存储在 Docker 管理的区域中，将其与宿主机的核心文件系统结构分离。尽管数据仍然物理地存在于宿主机上，但访问通常通过 Docker 进行，从而降低了意外修改不相关宿主机文件的风险。
初始化
- 卷： 如果您创建一个命名卷并将其挂载到容器中一个镜像已包含数据的路径（例如，
/app/data），Docker 会在启动容器之前将 /app/data 中的镜像内容复制到新创建的空卷中。这对于使用默认配置或数据填充卷很有用。此复制仅在卷首次被容器使用时发生。
- 绑定挂载： 如果您将宿主机目录绑定挂载到容器路径中，宿主机目录的内容会遮盖该路径在镜像中可能已存在的任何内容。容器看到的就是宿主机目录中的内容。
总结表
| 特性 |
绑定挂载 |
Docker 卷 |
| 位置 |
宿主机文件系统上的特定路径 |
宿主机文件系统上由 Docker 管理的区域 |
| 管理 |
用户/宿主操作系统 |
Docker 引擎 |
| 控制 |
直接宿主机访问 |
Docker 命令/API (docker volume ...) |
| 持久性 |
数据存在于宿主机，独立于容器 |
由 Docker 管理，除非移除否则保持存在 |
| 可移植性 |
较低（取决于宿主机路径可用性） |
较高（由 Docker 抽象） |
| 应用场景 |
开发（代码挂载），宿主机访问 |
持久数据（模型、数据集），共享 |
| 性能 |
接近原生（Linux），可能存在开销（macOS/Win） |
接近原生（Linux），可能更佳（macOS/Win） |
| 安全性 |
隔离性较低（直接宿主机访问） |
隔离性较高（Docker 管理） |
| 初始化 |
宿主机内容覆盖镜像内容 |
创建时可从镜像内容填充 |
图表展示了绑定挂载和卷在宿主机文件系统、Docker 管理的存储和容器文件系统之间的关系。绑定挂载创建直接链接，而卷则涉及 Docker 的管理层。
选择绑定挂载和卷，就是为任务选择合适的工具。对于机器学习 (machine learning)项目：
- 使用绑定挂载在活跃开发期间将源代码（
.py 文件、notebooks）挂载到容器中，以便快速迭代。
- 使用卷来管理大型数据集、存储训练好的模型产物、处理需要持久化的日志，以及在机器学习管道的不同阶段（例如，预处理 -> 训练 -> 评估）或不同服务（例如，训练服务 -> 模型服务）之间可靠地共享数据。
理解这些区别有助于您为您的容器化机器学习应用程序建立高效、安全、易于管理的数据工作流。
