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你在 Docker 中跑 MySQL?恭喜你,可以下岗了!
社长
1年前
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> 原文:https://www.toutiao.com/i6675622107390411276 ![](https://p3.toutiaoimg.com/origin/pgc-image/dd32e4fd92de43da9b3becdd0f58d53f?from=pc) **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?** 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!** 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。 ![](https://p3.toutiaoimg.com/origin/pgc-image/1f7d7ed9a2b94beb840e137150c9bee6?from=pc) 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”。 ![](https://p3.toutiaoimg.com/origin/pgc-image/263abe01afe34a2ea83a7cce3a66cfc2?from=pc) 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 。 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。 ![](https://p3.toutiaoimg.com/origin/pgc-image/ffedcbfdced540ff9e53198d697b6faf?from=pc) 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。 ![](https://p3.toutiaoimg.com/origin/pgc-image/6b773ed7afb341cd917c892f7eca90c9?from=pc) 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。
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部署文档没有了,您能提供下吗
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我测你的🐎
源码从哪里获取请问
想学
那篇石墨文档 没有权限查看哇