浅析Docker不适合跑数据库的原因：数据安全、IO性能瓶颈、资源隔离

　　背景：之前我们测试环境的 pg 数据库是装在 docker 上的，映射了数据卷；然后生产环境是使用的云数据库。但是测试数据库的容器经常丢数据，虽然映射了数据卷，但是 docker 容器启停后，总还是会丢失数据。所以后来就自己在测试主机上安装了 pg 数据库，就不会丢失数据了。

　　正好最近看到了这篇文章，与这个背景不谋而合。

　　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 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！

一、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。

二、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”。

　　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。

三、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。

四、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。

五、难道 MySQL 不能跑在容器里吗

　　MySQL 也不是全然不能容器化：

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。

学习文章：https://mp.weixin.qq.com/s/tjp8YjFGtH2Uq3CkUUngLQ

　　个人总结：

　　状态问题、资源隔离方面不是很懂，其实我们只需要了解到：

1、数据安全方面（就如我们测试环境那样，启停之后会经常丢失数据）

2、IO 性能方面（数据库性能的最大瓶颈，就是 IO 性能瓶颈，当一台物理机跑多个 docker 容器时，IO 就会累加，导致 IO 瓶颈，大大降低 MySQL 的读写性能）

　　了解这 2 方面就足够不使用  docker 了。

3、资源隔离方面，我的理解是在主机上安装数据库，它可能隔离了一定的资源，可以保证比如说给我 1g 的使用空间；但是使用 docker 容器的话，可能满足不了这个条件，当其他应用资源占据比较大时，可能就会侵占这个数据库容器的资源。（不知道理解的对不对）