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引言

在使用 Docker Desktop 运行容器时，开发者经常会遇到各种复杂的文件系统路径。特别是当我们通过-v参数挂载本地目录时，Docker 会创建一系列复杂的存储结构。

本文将通过一个具体的 LocalAI 容器案例，深入解析 Docker Desktop 中两个不同存储路径的区别和原理。

先说结论

简单说，这两个路径是Docker在后台“干活”留下的不同痕迹。

第一个是Containerd运行时管理的，相当于容器的“原始底稿”，就是你挂载卷之前容器里自带的/build目录内容。

第二个是Docker自己管理的，相当于运行时的“工作现场”，包含了卷挂载后的状态。

但其实这两个路径你都不用管，因为你的数据实际上在Windows的D:/localai-data/里。容器里的/build只是映射过来的窗口，你在Windows那边改了文件，容器里就能看到。

所以记住：你的模型和配置都在D盘那个文件夹，Docker内部那些复杂路径不用操心。

案例背景

我运行了以下命令启动一个 LocalAI 容器：

dockerrun -d --name local-ai --gpus all -p8080:8080\-v D:/localai-data/models:/build/models\-v D:/localai-data/config:/build/config\localai/localai:latest-gpu-nvidia-cuda-12

然后发现在 WSL 中有两个看起来相似但不同的路径：

1. Containerd 快照路径：

   \\wsl.localhost\docker-desktop\mnt\docker-desktop-disk\data\desktop-containerd\daemon\io.containerd.snapshotter.v1.overlayfs\snapshots\284\fs\build

2. Docker OverlayFS 路径：

   \\wsl.localhost\docker-desktop\mnt\docker-desktop-disk\data\docker\rootfs\overlayfs\f0e048f2205532a006623a8e02fef1534a391646e84047a51ffb5f560a616967\build

技术架构深度解析

1. Docker Desktop 的存储架构

Docker Desktop 在 Windows 上使用 WSL 2 运行时，采用了多层存储架构：

Windows 主机 ├── WSL 2 │ ├── Docker Desktop VM │ │ ├── Containerd 运行时 │ │ └── Docker 守护进程 │ └── 用户 WSL 发行版 └── Windows 文件系统

2. Containerd 快照路径解析

路径：
\\wsl.localhost\docker-desktop\mnt\docker-desktop-disk\data\desktop-containerd\daemon\io.containerd.snapshotter.v1.overlayfs\snapshots\284\fs\build

这是 Containerd 的 OverlayFS 快照层

结构分解：

• desktop-containerd/daemon/- Containerd 守护进程数据目录
• io.containerd.snapshotter.v1.overlayfs/- OverlayFS 快照管理器
• snapshots/284/- 第 284 号快照（随机ID）
• fs/- 容器的根文件系统
• build/- 容器内的 /build 目录

特点：

1. Containerd 管理：由 Containerd 容器运行时直接管理
2. 快照机制：使用 OverlayFS 的快照（snapshot）功能
3. 原始容器视图：展示容器挂载卷之前的原始文件系统状态
4. 可写层基础：是容器可写层（upperdir）的基础

验证命令：

# 查看容器在 Containerd 中的信息dockerrun --rm -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock\redcoolbeans/dockercontainerspy containerd-list# 在容器内查看 OverlayFS 挂载dockerexeclocal-aimount|grepoverlay

3. Docker OverlayFS 路径解析

路径：
\\wsl.localhost\docker-desktop\mnt\docker-desktop-disk\data\docker\rootfs\overlayfs\f0e048f2205532a006623a8e02fef1534a391646e84047a51ffb5f560a616967\build

这是 Docker 的 OverlayFS 存储驱动层

结构分解：

• docker/rootfs/overlayfs/- Docker 的 OverlayFS 存储驱动目录
• f0e048f220...- 64 位随机哈希，标识特定容器层
• build/- 容器内的 /build 目录

特点：

1. Docker 管理：由 Docker 守护进程管理
2. 存储驱动：使用 Docker 的 OverlayFS 存储驱动
3. 联合挂载：可能包含多个镜像层的联合视图
4. 运行时状态：包含卷挂载后的文件系统状态

验证命令：

# 查看容器的存储驱动信息dockerinspect local-ai --format='{{.GraphDriver}}'# 查看具体的存储驱动数据dockerinspect local-ai --format='{{json .GraphDriver.Data}}'

关键区别对比

实际操作验证

1. 查看容器存储详情

# 获取容器 IDdockerps-qf"name=local-ai"# 查看容器详情dockerinspect local-ai|grep-A10-B5"GraphDriver"# 输出示例：# "GraphDriver": {# "Data": {# "LowerDir": "/var/lib/docker/overlay2/xxx/diff:/var/lib/docker/overlay2/yyy/diff",# "MergedDir": "/var/lib/docker/overlay2/zzz/merged",# "UpperDir": "/var/lib/docker/overlay2/zzz/diff",# "WorkDir": "/var/lib/docker/overlay2/zzz/work"# },# "Name": "overlay2"# }

2. 在容器内验证挂载

# 进入容器dockerexec-it local-aish# 查看 /build 目录结构ls-la /build/# 应该看到 models 和 config 目录# 查看挂载信息mount|grep/build# 输出应显示从 Windows 主机挂载的目录

3. 查看卷映射

# 查看容器的卷挂载dockerinspect local-ai --format='{{json .Mounts}}'# 输出应显示：# [# {# "Type": "bind",# "Source": "/mnt/d/localai-data/models",# "Destination": "/build/models",# "Mode": "",# "RW": true,# "Propagation": "rprivate"# },# {# "Type": "bind",# "Source": "/mnt/d/localai-data/config",# "Destination": "/build/config",# "Mode": "",# "RW": true,# "Propagation": "rprivate"# }# ]

为什么有两个相似的 /build 目录？

1. 挂载覆盖机制

当使用-v参数挂载卷时，Docker 使用了 Linux 的挂载覆盖机制：

2. 两个路径的实际关系

1. Containerd 路径：

   • 包含容器镜像中原始的/build目录内容
   • 在卷挂载前存在
   • 卷挂载后，这个目录被隐藏（masked）

2. Docker OverlayFS 路径：

   • 是运行时视图的一部分
   • 可能包含容器修改的元数据
   • 实际的卷挂载在这个视图之上

3. 验证实验

# 1. 停止容器dockerstop local-ai# 2. 查看 Containerd 路径# 此时应该能看到原始的 /build 目录内容# 3. 启动容器dockerstart local-ai# 4. 再次查看 Containerd 路径# 由于卷已挂载，原始 /build 目录被隐藏

实际影响和注意事项

开发者需要知道的

1. 数据存储位置：

   • 你的模型文件实际存储在D:/localai-data/models/
   • Docker 容器内的路径只是映射视图

2. 性能考虑：

   • Windows → WSL → Docker 的三层转换有一定性能开销
   • 大量小文件操作时尤其明显

3. 备份策略：

   • 备份D:/localai-data/目录即可
   • 不需要备份 Docker 内部的路径

4. 权限问题：

   • Windows 和 Linux 文件权限系统不同
   • 可能需要配置 WSL 的权限映射

优化建议

1. 使用 Docker 卷替代绑定挂载：

   dockervolume create localai-modelsdockervolume create localai-configdockerrun -d --name local-ai\-v localai-models:/build/models\-v localai-config:/build/config\localai/localai:latest-gpu-nvidia-cuda-12

2. 性能优化配置：

   // 在 Docker Desktop 设置中添加{"wslEngineEnabled":true,"wslEngineOptimization":"performance"}

3. 监控存储使用：

   # 查看容器存储使用dockersystemdf# 查看详细存储信息dockersystemdf-v

高级调试技巧

1. 查看 OverlayFS 层次结构

# 在 WSL 中wsl -d docker-desktop# 查找容器相关层find/var/lib/docker/overlay2 -name"lower"-type f|xargsgrep-l"local-ai"# 查看层关联cat/var/lib/docker/image/overlay2/layerdb/mounts/*/mount-id

2. 使用 dive 工具可视化

# 安装 divedockerrun --rm -it\-v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock\wagoodman/dive:latest localai/localai:latest-gpu-nvidia-cuda-12

3. 文件系统事件监控

# 在容器运行时监控文件访问dockerrun --rm -it\--pid=container:local-ai\--cap-add SYS_PTRACE\alpinesh-c"apk add strace && strace -p 1 -e trace=file"

常见问题解答

Q1: 为什么我的文件修改在容器内看不到？
A: 检查 Windows 到 WSL 的文件系统同步，可能需要重启 Docker Desktop 或 WSL。

Q2: 如何清理这些临时文件？
A: 使用docker system prune -a清理，但注意这会删除所有未使用的资源。

Q3: 这两个目录哪个是"真实"的？
A: 都不是"真实"的数据存储位置。你的真实数据在 Windows 的 D:/localai-data/ 目录中。

Q4: 如何提高文件访问性能？
A: 考虑将数据放在 Linux 文件系统中，或使用 Docker 卷而非绑定挂载。

总结

通过深入分析这两个路径，我们可以理解 Docker Desktop 的复杂存储架构：

1. 分层管理：Docker 使用多层存储（镜像层、容器层、挂载层）
2. 运行时抽象：Containerd 和 Docker 守护进程协同工作
3. 挂载覆盖：绑定挂载会覆盖容器内的原始目录
4. 性能优化：理解架构有助于优化存储性能

对于大多数开发者，关键要点是：

• 理解你的数据实际存储位置
• 使用适当的挂载方式
• 定期清理不再使用的存储资源
• 监控存储使用情况

掌握这些底层知识，可以帮助你更有效地使用 Docker，并能在出现问题时快速定位和解决存储相关问题。