在使用Kubernetes(K8S)部署MySQL数据库时,通常会选择在Docker容器中部署MySQL数据库,这种方式有很多优点,比如方便部署、便于扩展等。但是,也存在一些坏处需要注意。本文将详细介绍在K8S环境下使用Docker部署MySQL坏处以及如何应对这些问题。 **步骤概述:** | 步骤 | 描述 | |---------|---------------| | 1 | 创建My
原创 2024-05-21 10:12:33
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有几种方法可以存储在Docker容器中运行应用程序使用数据。让Docker管理您数据库数据存储,通过写入数据库文件到磁盘上主机系统使用自己内部卷管理。这是默认设置,对用户来说很简单而且相当透明。缺点是,对于直接运行在主机系统(即外部容器)上工具和应用程序,这些文件可能很难找到。在主机系统上(容器外部)创建一个数据目录,并将其挂载到容器内部可见目录中。这将数据库文件放置在主机系统上
转载 2023-08-03 22:00:29
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docker不适合部署mysql原因参考网址:https://mp.weixin.qq.com/s/E2m9KKaC1zaHrovR1u_-4w前置说明容器定义: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词语,无状态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
转载 2023-08-16 11:58:51
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docker部署mysql:5.7.26 # 下载镜像 docker pull mysql:5.7.26 # 查看镜像 docker images|grep mysql # 启动容器镜像,建议在/usr/local/workspace/mysql 下执行以下docker run 命令  docker run -p 13306:3306 --name my-mysql -v $
转载 2023-08-23 15:13:52
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服务容器化变得越来越流行,如今大部分 Web 服务会首选部署在容器中。容器优点是否也适用于部署数据库?很多文章在分析这个问题时会站在:性能、网络、资源隔离等方面来考虑。比如提到多加一层(Union FS)会导致性能下降甚至数据不可靠、Docker 在网络方面的诟病、Docker 资源隔离不适合用于数据库(同时在一台机器上启动多个数据库实例,共享同一份数据,但两个实例由于隔离互相不可见,就会导
2023年2月28日,今天下午电话面试 java 岗位,经过一些提问后,面试官问了一个问题,“那么你最近在关注什么方面的技术点呢?”,可能是我之前回答不太理想,且说辞都是“不好意思,可能最近没有太经常使用这方面的东西。”(其实就是忘了)。 我说“最近在读关于SpringCloud 分布式微服务书。” 本以为他会接着问一些SpringCloud相关技术点。结果... 面试官,“嗯嗯,那么d
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Docker 不适合部署数据库七大原因1.数据安全问题不要将数据存储在容器中,这是Docker官方容器使用技巧中一条。容器可以随时关闭、删除或停止,因此当容器被rm掉,里面的数据将会丢失。为了避免数据丢失,用户可使用数据卷挂载来存储数据。但是容器Volumes设计围绕Union FS镜像层提供持久存储,数据安全缺乏保证。而且容器里共享数据卷组,对物理机硬件损伤较大。总之,如果容器崩溃,数据库
转载 2023-08-29 21:34:35
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禅道作为一个开源项目管理工具,其功能足以满足日常开发、运维、测试及产品版本迭代,重要是免费、可定制,好处不用多数,业内用也比较广泛(主要是互联网企业)关于禅道部署可以参考官网:https://www.zentao.net/book/zentaopmshelp/405.html有了docker,使得禅道部署变得非常简单,只需如下几个步骤即可完成禅道本地化部署:将镜像pull下来;利用镜像
转载 2023-08-24 14:28:02
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docker部署框架支持mysql服务器简单安装和配置。本篇介绍如何使用MySQL Server Docker映像。首先需要在系统上安装docker,参见https://docs.docker.com/engine/installation/。注意:需要使用sudo运行docker命令,或创建docker用户组,然后向其中添加运行docker命令用户。基本步骤注意:mysql团队维护MySQ
前言近2年Docker非常火热,各位开发者恨不得把所有的应用、软件都部署Docker容器中,但是您确定也要把数据库也部署容器中吗?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,小编整理了一些数据库不适合容器化原因供大家参考,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,但是容器化优点相信各位开发者都尝到了甜头,希望随着技术发展能够更加完
原标题:MySQL 到底能不能放到 Docker 里跑?前言前几月经常看到有 MySQL 到底能不能放到 Docker 里跑各种讨论。这样做是错!这样做是对!说错理由也说了一大堆,说对思想也很明确。大家都有道理。但是我本人觉得这样讨论落地意义不大。因为对与错还是要实践来得出。所以同程旅游也很早开始了 MySQL Docker 化实践,到目前已经有超一千多个 MySQL 实例在 D
数据库不适合docker及容器化几大原因:1、数据不安全即使你要把 Docker 数据放在主机来存储 ,它依然不能保证不丢数据。 Docker volumes 设计围绕 Union FS 镜像层提供持久存储,但它仍然缺乏保证。使用当前存储驱动程序,Docker 仍然存在不可靠风险。 如果容器崩溃并数据库未正确关闭,则可能会损坏数据。2、运行数据库环境需求常看到 DBMS 容器和其他服务运
前言不得不说,docker部署8版本是真的优点坑啊,网上很多文章教程也都是失效,但是可能很多写文章根本就没有发现,为什么这么说呢? 主要原因就是挂在配置文件这一步,其实很多挂在都是失效,只不过能正常启动,没有被发现罢了,下边咱们来细说!!!下载部署下载mysql8,这里咱们以mysql8.0.21为例。docker pull mysql:8.0.21下载完成,但是直接启动使用,会有两个问题,
转载 2023-09-19 23:35:20
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容器定义: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词语,无状态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?认真分析大家各种观点,发现赞同者仅仅是从容器优势角度来阐述 MySQL 需要容器化,几乎没有什么业务场景进行验证自己观点;反过来再看反对者,他们
转载 2023-07-11 10:27:50
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文档背景本文适用于对Docker基本操作比较熟练童孩1、拉取MySQL镜像# 默认拉取最新镜像 docker pull mysql# 先创建一个不关联映射文件容器 docker run -it -d -p 3306:3306 --name mysql_temp --restart=always -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 mysql:8.0.11 --lo
转载 2023-07-14 14:16:01
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单节点数据库瓶颈我们知道,单节点数据库通常存在如下弊端:大型互联网程序用户群体庞大,所以架构必须要特殊设计单节点数据库无法满足性能上需求单节点数据库没有冗余设计,无法满足高可用特性例如,在2016年春节,微信红包业务量巨大:共有142亿个红包,比平时业务量增加了75%,且每秒76万个红包。同时,产生了2900万张红包张片,5.16亿人参与,每秒支付峰值达到20.8万。 如果这是一个单节
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介绍1 特性2 Hashtable和bucket模版1 迭代器功能函数1 构造函数12示例代码2 容量操作21 size22 empty3 元素操作31 find32 insert33 at34 erase35 clear36 swap37 示例代码4 迭代器和bucket操作41 begin42 end43 bucket44 bucket_count45 bucket_size46 示例代码最后
Docker 是一种轻量级容器化解决方案,能够快速地创建、部署和运行应用程序。以下是一些 Docker 基本概念和优势:基本概念: 1.镜像:一个 Docker 镜像是一个可执行文件,其中包含了运行应用程序所需要一切。 2.容器:一个 Docker 容器是一个镜像运行时实例。 3.仓库:Docker 仓库是一个集中存储和管理 Docker 镜像地方。优势: 1.快速部署Docker
视图(了解)什么是视图"""视图就是通过查询得到一张虚拟表,然后保存下来,下次可以直接使用其实视图也是表"""为什么要用视图"""如果要频繁操作一张虚拟表(拼表组成),你就可以制作成视图 后续直接操作"""如何操作# 固定语法create view 表名 as 虚拟表查询sql语句drop view 表名# 具体操作create view teacher2course asselect *
索引是一种特殊文件, 它包含着对数据表里所有记录引用. 如果把数据库看做一本书的话, 那么索引就相当于这本书目录.创建索引:create index 索引名称 on 表名 (字段,字段....);删除索引:DROP INDEX 索引名称 ON 表名;显示索引信息SHOW INDEX FROM table_name;索引优点和缺点优点: 大大加快了数据源查询缺点: 创建和维护索引需要先消耗
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