目前#xff0c;容器和

依旧是技术领域最热门的词语#xff0c;无状态的服务容器化已经是大势所趋#xff0c;同时也带来了一个热点问题被大家所争论不以容器是为了解决“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

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

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

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

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。

二、性能问题

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

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

Docker

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

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

三、状态问题

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

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

确实不如虚拟机KVMDocker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

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

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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