近 2 年 Docker 非常的火热,各位开发者恨不得把所有的应用、软件都部署在 Docker 容器中,但是您确定也要把数据库也部署的容器中吗?

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这个问题不是子虚乌有,因为在网上能够找到很多各种操作手册和视频教程,这里整理了一些数据库不适合容器化的原因供大家参考,同时也希望大家在使用时能够谨慎一点。


目前为止将数据库容器化是非常不合理的,但是容器化的优点相信各位开发者都尝到了甜头,希望随着技术的发展能够更加完美的解决方案出现。


接下来,我们来讨论一下 Docker 不适合部署数据库的七大原因:


1

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。即使你要把 Docker 数据放在主机来存储 ,它依然不能保证不丢数据。


使用当前的存储驱动程序,Docker 仍然存在不可靠的风险。如果容器崩溃并数据库未正确关闭,则可能会损坏数据。


2

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”。


针对性能问题有些同学可能也有相对应的方案来解决:


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 TX 云的 TDSQL 和阿里的 Oceanbase 都是直接部署在物理机器,而非 Docker 。


3

网络问题


要理解 Docker 网络,您必须对网络虚拟化有深入的了解。数据库需要专用的和持久的吞吐量,以实现更高的负载。


未解决的 Docker 网络问题在 1.9 版本依然没有得到解决。把这些问题放在一起,容器化使数据库容器很难管理。


你需要花多少时间解决 Docker 网络问题?将数据库放在专用环境不会更好吗?节省时间来专注于真正重要的业务目标。


4

状态


在 Docker 中打包无状态服务是很酷的,可以实现编排容器并解决单点故障问题。


但是数据库呢?将数据库放在同一个环境中,它将会是有状态的,并使系统故障的范围更大。下次您的应用程序实例或应用程序崩溃,可能会影响数据库。


知识点: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,TX 云的(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。


5

资源隔离


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。


我们没有看到任何针对数据库的隔离功能,那为什么我们应该把它放在容器中呢?


6

云平台的不适用性


大部分人通过共有云开始项目。云简化了虚拟机操作和替换的复杂性,因此不需要在夜间或周末没有人工作时间来测试新的硬件环境。


当我们可以迅速启动一个实例的时候,为什么我们需要担心这个实例运行的环境?


这就是为什么我们向云提供商支付很多费用的原因。当我们为实例放置数据库容器时,上面说的这些便利性就不存在了。


因为数据不一致,新实例不会与老实例兼容,如果要限制实例使用单机服务,应该让 DB 使用非容器化环境,我们仅仅需要为计算服务层保留弹性扩展的能力。


7

运行数据库的环境需求


常看到 DBMS 容器和其他服务运行在同一主机上。然而这些服务对硬件要求是非常不同的。


数据库(特别是关系型数据库)对 IO 的要求较高。一般数据库引擎为了避免并发资源竞争而使用专用环境。


如果将你的数据库放在容器中,那么将浪费你的项目的资源。因为你需要为该实例配置大量额外的资源。


在公有云,当你需要 34G 内存时,你启动的实例却必须开 64G 内存。在实践中,这些资源并未完全使用。


怎么解决?您可以分层设计,并使用固定资源来启动不同层次的多个实例。水平伸缩总是比垂直伸缩更好。


8

总结


针对上面问题是不是说数据库一定不要部署在容器里吗?


答案是:并不是我们可以把数据丢失不敏感的业务(搜索、埋点)就可以容器化,利用数据库分片来来增加实例数,从而增加吞吐量。


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。


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。