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容器的定义:容器是为了解决“在切换运行环境时,如何保障软件可能失常运行”这一问题。

目前,容器和 Docker 仍旧是技术畛域最热门的词语,无状态的服务容器化曾经是大势所趋,同时也带来了一个热点问题被大家所争执不以:数据库 MySQL 是否须要容器化

认真剖析大家的各种观点,发现赞同者仅仅是从容器劣势的角度来论述 MySQL 须要容器化,简直没有什么业务场景进行验证本人的观点;反过来再看反对者,他们从性能、数据安全等多个因素进行论述 MySQL不须要容器化,也举证了一些不适宜的业务场景。之前推送过一篇文章:

上面,咱们就聊一下 Docker 不适宜跑 MySQL 的 N 个起因!

数据安全问题

不要将数据贮存在容器中,这也是 Docker 官网容器应用技巧中的一条。容器随时能够进行、或者删除。当容器被rm掉,容器里的数据将会失落。

为了防止数据失落,用户能够应用数据卷挂载来存储数据。然而容器的 Volumes 设计是围绕 Union FS 镜像层提供长久存储,数据安全不足保障。如果容器忽然解体,数据库未失常敞开,可能会损坏数据。另外,容器里共享数据卷组,对物理机硬件伤害也比拟大。

性能问题

大家都晓得,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利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:“数据库的性能瓶颈个别呈现在IO下面,如果按 Docker 的思路,那么多个docker最终IO申请又会呈现在存储下面。当初互联网的数据库多是share nothing的架构,可能这也是不思考迁徙到 Docker 的一个因素吧”。

其实也有绝对应的一些策略来解决这个问题,比方:

1)数据库程序与数据拆散

如果应用Docker 跑 MySQL,数据库程序与数据须要进行拆散,将数据寄存到共享存储,程序放到容器里。如果容器有异样或 MySQL 服务异样,主动启动一个全新的容器。另外,倡议不要把数据寄存到宿主机里,宿主机和容器共享卷组,对宿主机损坏的影响比拟大。

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 自身就举荐服务挂掉,主动启动新容器,而不是持续重启容器服务。

3)合理布局利用

对于IO要求比拟高的利用或者服务,将数据库部署在物理机或者KVM中比拟适合。目前腾讯云的TDSQL和阿里的Oceanbase都是间接部署在物理机器,而非Docker 。

状态问题

在 Docker 中程度伸缩只能用于无状态计算服务,而不是数据库。

Docker 疾速扩大的一个重要特色就是无状态,具备数据状态的都不适宜间接放在 Docker 外面,如果 Docker 中装置数据库,存储服务须要独自提供。

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)都间接运行中在物理机器上,并非应用便于管理的 Docker 上。

资源隔离方面

资源隔离方面,Docker 的确不如虚拟机KVM,Docker是利用Cgroup实现资源限度的,只能限度资源耗费的最大值,而不能断绝其余程序占用本人的资源。如果其余利用过渡占用物理机资源,将会影响容器里 MySQL 的读写效率。

须要的隔离级别越多,取得的资源开销就越多。相比专用环境而言,容易程度伸缩是Docker的一大劣势。然而在 Docker 中程度伸缩只能用于无状态计算服务,数据库并不实用。

难道 MySQL 不能跑在容器里吗?

MySQL 也不是全然不能容器化。以下几种场景还是适宜的。

1)对数据失落不敏感的业务(例如用户搜寻商品)就能够数据化,利用数据库分片来来减少实例数,从而减少吞吐量。

2)docker适宜跑轻量级或分布式数据库,当docker服务挂掉,会主动启动新容器,而不是持续重启容器服务。

3)数据库利用中间件和容器化零碎可能主动伸缩、容灾、切换、自带多个节点,也是能够进行容器化的。

典型案例:同程游览、京东、阿里的数据库容器化都是不错的案例,大家能够自行去查看。

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