在Linux上缓慢装载具有大量文件的Docker卷

Question

[在装载具有大量数据（例如一百万个文件）的卷时，我们遇到一些非常奇怪的行为

当前设置：

• Docker主机：CoreOS 1465.7.0提供的Container Linux（Ladybug）
• Docker版本客户端：18.06.1-ce
• Docker版本主机：17.09.0-ce

我尝试了不同版本的Docker和CoreO，无论新旧版本都没有任何差异。docker-host上的数据目录可能已映射到某些存储技术，我不确定此处的设置，但是如有必要，我可以填写详细信息，但从我的角度来看，它看起来像是普通文件夹。

最初的错误发生在从通过虚拟容器（docker-compose v1）安装的匿名卷切换到命名卷（docker-compose v3）时。创建命名卷后，我关闭docker-service并手动将文件从旧卷复制到新卷。这已经通过少量数据进行了测试，并且可以正常工作，因此内部/ var / lib / docker-domain中的实际移动数据似乎没有问题。我还可以通过复制大量数据的新安装来重新创建此问题。

使用compose构建容器效果很好：

myservice:
  build: myservice
  restart: always
  ports:
    - "8080:8080"
  volumes:
    - type: volume
      source: repo
      target: /home/repo

volumes:
  repo:

回购卷是指包含大量数据的卷。现在，当尝试启动服务时，我的启动超时，服务陷入“已创建”状态：

ERROR: for my-servce-new_exp_1  HTTPSConnectionPool(host='xxxx.xx.xxx.xxx', port=2376): Read timed out. (read timeout=60)

ERROR: for exp  HTTPSConnectionPool(host='xxx.xx.xxx.xxx', port=2376): Read timed out. (read timeout=60)
ERROR: An HTTP request took too long to complete. Retry with --verbose to obtain debug information.

If you encounter this issue regularly because of slow network conditions, consider setting COMPOSE_HTTP_TIMEOUT to a higher value (current value: 60).

我已经尝试增加超时时间，但是一段时间后又得到另一个超时时间。

现在，如果我现在重新启动docker-service或主机，则该服务正在启动并运行（但是这样做会导致服务之间的内部dns映射出现问题）

如果我使用空/小容量启动该服务，则它将按预期工作。

出于好奇，我试图将同一卷安装到docker-container时发现一些可能释放的东西：

docker run -it --rm --name rmytest --volume my-service-new_repo:/data ubuntu:latest

这会在30分钟左右后超时。

另一方面，如果我在卷映射的一致性参数中添加了任何选项，它将在几秒钟内运行：

docker run -it --rm --name rmytest --volume my-service-new_repo:/data:consistent ubuntu:latest

我也没有成功将相同的选项添加到撰写文件中，例如

volumes:
  - type: volume
    source: repo
    target: /home/repo
    consistency: delegated

获得相同的结果；超时，无法正常工作。向正确方向提供的任何帮助和指导将不胜感激。

Answer 1

正如我自己的评论中提到的，这是由于SeLinux和安装时的日期标记所致。为避免此问题，我们不得不关闭标签：

 mycontainer:
    build: mycontainer
    restart: always
    # To avoid issue with named volume and mounting time
    security_opt:
      - "label=disable"

免责声明：我不是100％肯定使用此选项的全部后果，但是在我们这种情况下，这是暂时解决此问题的可行方法。