一、前言
近2年docker非常的火熱，各位開發者恨不得把所有的應用、軟體都部署在docker容器中，但是您確定也要把資料庫也部署的容器中嗎？
目前為止將資料庫容器化是非常不合理的，但是容器化的優點相信各位開發者都嘗到了甜頭，希望隨著技術的發展能夠更加完美的解決方案出現。
不要將資料儲存在容器中，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，容器裡的資料將會丟失。為了避免資料丟失，使用者可以使用資料卷掛載來儲存資料。但是容器的 volumes 設計是圍繞 union fs 映象層提供持久儲存，資料安全缺乏保證。如果容器突然崩潰，資料庫未正常關閉，可能會損壞資料。另外，容器裡共享資料捲組，對物理機硬體損傷也比較大。
即使你要把 docker 資料放在主機來儲存 ，它依然不能保證不丟資料。docker volumes 的設計圍繞 union fs 映象層提供持久儲存，但它仍然缺乏保證。
使用當前的儲存驅動程式，docker 仍然存在不可靠的風險。如果容器崩潰並資料庫未正確關閉，則可能會損壞資料。
2、效能問題
大家都知道，mysql 屬於關係型資料庫，對io要求較高。當一台物理機跑多個時，io就會累加，導致io瓶頸，大大降低 mysql 的讀寫效能。
在一次docker應用的十大難點專場上，某國有銀行的一位架構師也曾提出過：「資料庫的效能瓶頸一般出現在io上面，如果按 docker 的思路，那麼多個docker最終io請求又會出現在儲存上面。現在網際網路的資料庫多是share nothing的架構，可能這也是不考慮遷移到 docker 的乙個因素吧」。
針對性能問題有些同學可能也有相對應的方案來解決：
(1)資料庫程式與資料分離
如果使用docker 跑 mysql，資料庫程式與資料需要進行分離，將資料存放到共享儲存，程式放到容器裡。如果容器有異常或 mysql 服務異常，自動啟動乙個全新的容器。另外，建議不要把資料存放到宿主機裡，宿主機和容器共享捲組，對宿主機損壞的影響比較大。
(2)跑輕量級或分布式資料庫
docker 裡部署輕量級或分布式資料庫，docker 本身就推薦服務掛掉，自動啟動新容器，而不是繼續重啟容器服務。
(3)合理布局應用
對於io要求比較高的應用或者服務，將資料庫部署在物理機或者kvm中比較合適。目前tx雲的tdsql和阿里的oceanbase都是直接部署在物理機器，而非docker 。
3、網路問題
要理解 docker 網路，您必須對網路虛擬化有深入的了解。也必須準備應付好意外情況。你可能需要在沒有支援或沒有額外工具的情況下，進行 bug 修復。
我們知道：資料庫需要專用的和持久的吞吐量，以實現更高的負載。我們還知道容器是虛擬機器管理程式和主機虛擬機器背後的乙個隔離層。然而網路對於資料庫複製是至關重要的，其中需要主從資料庫間 24/7 的穩定連線。未解決的 docker 網路問題在1.9版本依然沒有得到解決。
把這些問題放在一起，容器化使資料庫容器很難管理。我知道你是乙個頂級的工程師，什麼問題都可以得到解決。但是，你需要花多少時間解決 docker 網路問題？將資料庫放在專用環境不會更好嗎？節省時間來專注於真正重要的業務目標。
4、狀態
在 docker 中打包無狀態服務是很酷的，可以實現編排容器並解決單點故障問題。但是資料庫呢？將資料庫放在同乙個環境中，它將會是有狀態的，並使系統故障的範圍更大。下次您的應用程式例項或應用程式崩潰，可能會影響資料庫。
知識點：在 docker 中水平伸縮只能用於無狀態計算服務，而不是資料庫。
docker 快速擴充套件的乙個重要特徵就是無狀態，具有資料狀態的都不適合直接放在 docker 裡面，如果 docker 中安裝資料庫，儲存服務需要單獨提供。
目前，tx雲的tdsql(金融分布式資料庫)和阿里雲的oceanbase(分布式資料庫系統)都直接執行中在物理機器上，並非使用便於管理的 docker 上。
5、資源隔離
資源隔離方面，docker 確實不如虛擬機器kvm，docker是利用cgroup實現資源限制的，只能限制資源消耗的最大值，而不能隔絕其他程式占用自己的資源。如果其他應用過渡占用物理機資源，將會影響容器裡 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。相比專用環境而言，容易水平伸縮是docker的一大優勢。然而在 docker 中水平伸縮只能用於無狀態計算服務，資料庫並不適用。
我們沒有看到任何針對資料庫的隔離功能，那為什麼我們應該把它放在容器中呢？
6、雲平台的不適用性
大部分人通過共有雲開始專案。雲簡化了虛擬機器操作和替換的複雜性，因此不需要在夜間或週末沒有人工作時間來測試新的硬體環境。當我們可以迅速啟動乙個例項的時候，為什麼我們需要擔心這個例項執行的環境？
這就是為什麼我們向雲提供商支付很多費用的原因。當我們為例項放置資料庫容器時，上面說的這些便利性就不存在了。因為資料不匹配，新例項不會與現有的例項相容，如果要限制例項使用單機服務，應該讓 db 使用非容器化環境，我們僅僅需要為計算服務層保留彈性擴充套件的能力。
7、執行資料庫的環境需求
常看到 dbms 容器和其他服務執行在同一主機上。然而這些服務對硬體要求是非常不同的。
資料庫（特別是關係型資料庫）對 io 的要求較高。一般資料庫引擎為了避免併發資源競爭而使用專用環境。如果將你的資料庫放在容器中，那麼將浪費你的專案的資源。因為你需要為該例項配置大量額外的資源。在公有雲，當你需要 34g 記憶體時，你啟動的例項卻必須開 64g 記憶體。在實踐中，這些資源並未完全使用。
怎麼解決？您可以分層設計，並使用固定資源來啟動不同層次的多個例項。水平伸縮總是比垂直伸縮更好。
針對上面問題是不是說資料庫一定不要部署在容器裡嗎？
答案是：並不是
我們可以把資料丟失不敏感的業務（搜尋、埋點）就可以資料化，利用資料庫分片來來增加例項數，從而增加吞吐量。
docker適合跑輕量級或分布式資料庫，當docker服務掛掉，會自動啟動新容器，而不是繼續重啟容器服務。
資料庫利用中介軟體和容器化系統能夠自動伸縮、容災、切換、自帶多個節點，也是可以進行容器化的。
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