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          為什么不建議把數(shù)據(jù)庫部署在docker容器內(nèi)?

          共 2893字,需瀏覽 6分鐘

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          2020-08-04 23:03

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          來源 |?https://www.toutiao.com/i6805798581971190276
          前言

          近2年Docker非常的火熱,各位開發(fā)者恨不得把所有的應(yīng)用、軟件都部署在Docker容器中,但是您確定也要把數(shù)據(jù)庫也部署的容器中嗎?

          這個問題不是子虛烏有,因為在網(wǎng)上能夠找到很多各種操作手冊和視頻教程,小編整理了一些數(shù)據(jù)庫不適合容器化的原因供大家參考,同時也希望大家在使用時能夠謹慎一點。

          目前為止將數(shù)據(jù)庫容器化是非常不合理的,但是容器化的優(yōu)點相信各位開發(fā)者都嘗到了甜頭,希望隨著技術(shù)的發(fā)展能夠更加完美的解決方案出現(xiàn)。

          Docker不適合部署數(shù)據(jù)庫的7大原因

          1、數(shù)據(jù)安全問題

          不要將數(shù)據(jù)儲存在容器中,這也是 Docker 官方容器使用技巧中的一條。容器隨時可以停止、或者刪除。當容器被rm掉,容器里的數(shù)據(jù)將會丟失。為了避免數(shù)據(jù)丟失,用戶可以使用數(shù)據(jù)卷掛載來存儲數(shù)據(jù)。但是容器的 Volumes 設(shè)計是圍繞 Union FS 鏡像層提供持久存儲,數(shù)據(jù)安全缺乏保證。如果容器突然崩潰,數(shù)據(jù)庫未正常關(guān)閉,可能會損壞數(shù)據(jù)。另外,容器里共享數(shù)據(jù)卷組,對物理機硬件損傷也比較大。

          即使你要把 Docker 數(shù)據(jù)放在主機來存儲 ,它依然不能保證不丟數(shù)據(jù)。Docker volumes 的設(shè)計圍繞 Union FS 鏡像層提供持久存儲,但它仍然缺乏保證。

          使用當前的存儲驅(qū)動程序,Docker 仍然存在不可靠的風險。如果容器崩潰并數(shù)據(jù)庫未正確關(guān)閉,則可能會損壞數(shù)據(jù)。

          2、性能問題

          大家都知道,MySQL 屬于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,對IO要求較高。當一臺物理機跑多個時,IO就會累加,導致IO瓶頸,大大降低 MySQL 的讀寫性能。

          在一次Docker應(yīng)用的十大難點專場上,某國有銀行的一位架構(gòu)師也曾提出過:“數(shù)據(jù)庫的性能瓶頸一般出現(xiàn)在IO上面,如果按 Docker 的思路,那么多個docker最終IO請求又會出現(xiàn)在存儲上面?,F(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)庫多是share nothing的架構(gòu),可能這也是不考慮遷移到 Docker 的一個因素吧”。

          針對性能問題有些同學可能也有相對應(yīng)的方案來解決:

          (1)數(shù)據(jù)庫程序與數(shù)據(jù)分離

          如果使用Docker 跑 MySQL,數(shù)據(jù)庫程序與數(shù)據(jù)需要進行分離,將數(shù)據(jù)存放到共享存儲,程序放到容器里。如果容器有異?;?MySQL 服務(wù)異常,自動啟動一個全新的容器。另外,建議不要把數(shù)據(jù)存放到宿主機里,宿主機和容器共享卷組,對宿主機損壞的影響比較大。

          (2)跑輕量級或分布式數(shù)據(jù)庫

          Docker 里部署輕量級或分布式數(shù)據(jù)庫,Docker 本身就推薦服務(wù)掛掉,自動啟動新容器,而不是繼續(xù)重啟容器服務(wù)。

          (3)合理布局應(yīng)用

          對于IO要求比較高的應(yīng)用或者服務(wù),將數(shù)據(jù)庫部署在物理機或者KVM中比較合適。目前TX云的TDSQL和阿里的Oceanbase都是直接部署在物理機器,而非Docker 。

          3、網(wǎng)絡(luò)問題

          要理解 Docker 網(wǎng)絡(luò),您必須對網(wǎng)絡(luò)虛擬化有深入的了解。也必須準備應(yīng)付好意外情況。你可能需要在沒有支持或沒有額外工具的情況下,進行 bug 修復。

          我們知道:數(shù)據(jù)庫需要專用的和持久的吞吐量,以實現(xiàn)更高的負載。我們還知道容器是虛擬機管理程序和主機虛擬機背后的一個隔離層。然而網(wǎng)絡(luò)對于數(shù)據(jù)庫復制是至關(guān)重要的,其中需要主從數(shù)據(jù)庫間 24/7 的穩(wěn)定連接。未解決的 Docker 網(wǎng)絡(luò)問題在1.9版本依然沒有得到解決。

          把這些問題放在一起,容器化使數(shù)據(jù)庫容器很難管理。我知道你是一個頂級的工程師,什么問題都可以得到解決。但是,你需要花多少時間解決 Docker 網(wǎng)絡(luò)問題?將數(shù)據(jù)庫放在專用環(huán)境不會更好嗎?節(jié)省時間來專注于真正重要的業(yè)務(wù)目標。

          4、狀態(tài)

          在 Docker 中打包無狀態(tài)服務(wù)是很酷的,可以實現(xiàn)編排容器并解決單點故障問題。但是數(shù)據(jù)庫呢?將數(shù)據(jù)庫放在同一個環(huán)境中,它將會是有狀態(tài)的,并使系統(tǒng)故障的范圍更大。下次您的應(yīng)用程序?qū)嵗驊?yīng)用程序崩潰,可能會影響數(shù)據(jù)庫。

          5、資源隔離

          資源隔離方面,Docker 確實不如虛擬機KVM,Docker是利用Cgroup實現(xiàn)資源限制的,只能限制資源消耗的最大值,而不能隔絕其他程序占用自己的資源。如果其他應(yīng)用過渡占用物理機資源,將會影響容器里 MySQL 的讀寫效率。

          需要的隔離級別越多,獲得的資源開銷就越多。相比專用環(huán)境而言,容易水平伸縮是Docker的一大優(yōu)勢。然而在 Docker 中水平伸縮只能用于無狀態(tài)計算服務(wù),數(shù)據(jù)庫并不適用。

          我們沒有看到任何針對數(shù)據(jù)庫的隔離功能,那為什么我們應(yīng)該把它放在容器中呢?

          6、云平臺的不適用性

          大部分人通過共有云開始項目。云簡化了虛擬機操作和替換的復雜性,因此不需要在夜間或周末沒有人工作時間來測試新的硬件環(huán)境。當我們可以迅速啟動一個實例的時候,為什么我們需要擔心這個實例運行的環(huán)境?

          這就是為什么我們向云提供商支付很多費用的原因。當我們?yōu)閷嵗胖脭?shù)據(jù)庫容器時,上面說的這些便利性就不存在了。因為數(shù)據(jù)不匹配,新實例不會與現(xiàn)有的實例兼容,如果要限制實例使用單機服務(wù),應(yīng)該讓 DB 使用非容器化環(huán)境,我們僅僅需要為計算服務(wù)層保留彈性擴展的能力。

          7、運行數(shù)據(jù)庫的環(huán)境需求

          ??吹?DBMS 容器和其他服務(wù)運行在同一主機上。然而這些服務(wù)對硬件要求是非常不同的。

          數(shù)據(jù)庫(特別是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫)對 IO 的要求較高。一般數(shù)據(jù)庫引擎為了避免并發(fā)資源競爭而使用專用環(huán)境。如果將你的數(shù)據(jù)庫放在容器中,那么將浪費你的項目的資源。因為你需要為該實例配置大量額外的資源。在公有云,當你需要 34G 內(nèi)存時,你啟動的實例卻必須開 64G 內(nèi)存。在實踐中,這些資源并未完全使用。

          怎么解決?您可以分層設(shè)計,并使用固定資源來啟動不同層次的多個實例。水平伸縮總是比垂直伸縮更好。

          總結(jié)

          針對上面問題是不是說數(shù)據(jù)庫一定不要部署在容器里嗎?

          答案是:并不是

          我們可以把數(shù)據(jù)丟失不敏感的業(yè)務(wù)(搜索、埋點)就可以數(shù)據(jù)化,利用數(shù)據(jù)庫分片來來增加實例數(shù),從而增加吞吐量。

          docker適合跑輕量級或分布式數(shù)據(jù)庫,當docker服務(wù)掛掉,會自動啟動新容器,而不是繼續(xù)重啟容器服務(wù)。

          數(shù)據(jù)庫利用中間件和容器化系統(tǒng)能夠自動伸縮、容災(zāi)、切換、自帶多個節(jié)點,也是可以進行容器化的。

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