容器的定义:容器是为了解决“在切换运行环境时,如何保证软件能够正常运行”这一问题。

目前,容器和 Docker 依旧是技术领域最热门的词语,无状态的服务容器化已经是大势所趋,同时也带来了一个热点问题被大家所争论不以:数据库 MySQL 是否需要容器化?

认真分析大家的各种观点,发现赞同者仅仅是从容器优势的角度来阐述 MySQL 需要容器化,几乎没有什么业务场景进行验证自己的观点;反过来再看反对者,他们从性能、数据安全等多个因素进行阐述 MySQL不需要容器化,也举证了一些不适合的业务场景。下面,我们就聊一下 Docker 不适合跑 MySQL 的 N 个原因!

数据安全问题

不要将数据储存在容器中,这也是 Docker 官方容器使用技巧中的一条。容器随时可以停止、或者删除。当容器被rm掉,容器里的数据将会丢失。为了避免数据丢失,用户可以使用数据卷挂载来存储数据。但是容器的 Volumes 设计是围绕 Union FS 镜像层提供持久存储,数据安全缺乏保证。如果容器突然崩溃,数据库未正常关闭,可能会损坏数据。另外,容器里共享数据卷组,对物理机硬件损伤也比较大。

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性能问题

大家都知道,MySQL 属于关系型数据库,对IO要求较高。当一台物理机跑多个时,IO就会累加,导致IO瓶颈,大大降低 MySQL 的读写性能。

在一次Docker应用的十大难点专场上,某国有银行的一位架构师也曾提出过:“数据库的性能瓶颈一般出现在IO上面,如果按 Docker 的思路,那么多个docker最终IO请求又会出现在存储上面。现在互联网的数据库多是share nothing的架构,可能这也是不考虑迁移到 Docker 的一个因素吧”。

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其实也有相对应的一些策略来解决这个问题,比如:

(1)数据库程序与数据分离

如果使用Docker 跑 MySQL,数据库程序与数据需要进行分离,将数据存放到共享存储,程序放到容器里。如果容器有异常或 MySQL 服务异常,自动启动一个全新的容器。另外,建议不要把数据存放到宿主机里,宿主机和容器共享卷组,对宿主机损坏的影响比较大。

(2)跑轻量级或分布式数据库

Docker 里部署轻量级或分布式数据库,Docker 本身就推荐服务挂掉,自动启动新容器,而不是继续重启容器服务。

(3)合理布局应用

对于IO要求比较高的应用或者服务,将数据库部署在物理机或者KVM中比较合适。目前腾讯云的TDSQL和阿里的Oceanbase都是直接部署在物理机器,而非Docker 。

状态问题

在 Docker 中水平伸缩只能用于无状态计算服务,而不是数据库。

Docker 快速扩展的一个重要特征就是无状态,具有数据状态的都不适合直接放在 Docker 里面,如果 Docker 中安装数据库,存储服务需要单独提供。

目前,腾讯云的TDSQL(金融分布式数据库)和阿里云的Oceanbase(分布式数据库系统)都直接运行中在物理机器上,并非使用便于管理的 Docker 上。

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资源隔离方面

资源隔离方面,Docker 确实不如虚拟机KVM,Docker是利用Cgroup实现资源限制的,只能限制资源消耗的最大值,而不能隔绝其他程序占用自己的资源。如果其他应用过渡占用物理机资源,将会影响容器里 MySQL 的读写效率。

需要的隔离级别越多,获得的资源开销就越多。 相比专用环境而言,容易水平伸缩是Docker的一大优势。 然而在 Docker 中水平伸缩只能用于无状态计算服务,数据库并不适用。

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难道 MySQL 不能跑在容器里吗?

MySQL 也不是全然不能容器化。

对数据丢失不敏感的业务(例如用户搜索商品)就可以数据化,利用数据库分片来来增加实例数,从而增加吞吐量。 docker适合跑轻量级或分布式数据库,当docker服务挂掉,会自动启动新容器,而不是继续重启容器服务。 数据库利用中间件和容器化系统能够自动伸缩、容灾、切换、自带多个节点,也是可以进行容器化的。

典型案例: 同程旅游、京东、阿里的数据库容器化都是不错的案例,大家可以自行去查看。

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