MySQL 是否可以用 Docker 容器化?
容器
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”,容器是轻量级应用代码包,它包含在任何环境中运行所需的所有元素的软件包。容器可以虚拟化操作系统,包含依赖项,例如编程语言运行时的特定版本和运行软件服务所需的库,并在任何地方运行 。
容器支持在操作系统级别轻松共享 CPU、内存、存储空间和网络资源,并提供了一种逻辑打包机制,以这种机制打包的应用可以脱离其实际运行的环境。
但 Docker 并不适合跑 MySQL,原因如下:
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。
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 。
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。
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。