容器的定義：容器是為了解決“在切換運行環(huán)境時，如何保證軟件能夠正常運行”這一問題。

目前，容器和 Docker 依舊是技術(shù)領(lǐng)域最熱門的詞語，無狀態(tài)的服務(wù)容器化已經(jīng)是大勢所趨，同時也帶來了一個熱點問題被大家所爭論不已： 數(shù)據(jù)庫 MySQL 是否需要容器化 ？

認真分析大家的各種觀點，發(fā)現(xiàn)贊同者僅僅是從容器優(yōu)勢的角度來闡述 MySQL 需要容器化，幾乎沒有什么業(yè)務(wù)場景進行驗證自己的觀點；反過來再看反對者，他們從性能、數(shù)據(jù)安全等多個因素進行闡述 MySQL不需要容器化，也舉證了一些不適合的業(yè)務(wù)場景。

下面，我們就聊一下 Docker 不適合跑 MySQL 的 N 個原因！

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(dāng)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。  

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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(dāng)一臺物理機跑多個時，IO就會累加，導(dǎo)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。現(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”。  

其實也有相對應(yīng)的一些策略來解決這個問題，比如：

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。如果容器有異常或 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。目前騰訊云的TDSQL和阿里的Oceanbase都是直接部署在物理機器，而非Docker 。

狀態(tài)問題

在 Docker 中水平伸縮只能用于無狀態(tài)計算服務(wù)，而不是數(shù)據(jù)庫。

Docker 快速擴展的一個重要特征就是無狀態(tài)，具有數(shù)據(jù)狀態(tài)的都不適合直接放在 Docker 里面，如果 Docker 中安裝數(shù)據(jù)庫，存儲服務(wù)需要單獨提供。

目前，騰訊云的TDSQL（金融分布式數(shù)據(jù)庫）和阿里云的Oceanbase（分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)）都直接運行中在物理機器上，并非使用便于管理的 Docker 上。 

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資源隔離方面

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。 

難道 MySQL 不能跑在容器里嗎？

MySQL 也不是全然不能容器化。以下幾種場景還是適合的。

1） 對數(shù)據(jù)丟失不敏感的業(yè)務(wù) （例如用戶搜索商品）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。

2） docker適合跑輕量級或分布式數(shù)據(jù)庫 ，當(dāng)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)。

3） 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。

典型案例：同程旅游、京東、阿里的數(shù)據(jù)庫容器化都是不錯的案例，大家可以自行去查看。