你还在 Docker 中跑 MySQL?恭喜你,好下岗了!
相关阅读:一个90后员工猝死的全过程
来源:toutiao.com/i6675622107390411276/
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?
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
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。
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
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。
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。
MySQL 也不是全然不能容器化。以下几种场景还是适合的。
1)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。
2)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。
3)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。