营销型网站建设区别,.net网站开发程序员,制作网页需要多少钱,手机上可以做网站吗本文同步Java知音社区#xff0c;专注于Java原文#xff1a;https://www.toutiao.com/i6805798581971190276/近2年Docker非常的火热#xff0c;各位开发者恨不得把所有的应用、软件都部署在Docker容器中#xff0c;但是您确定也要把数据库也部署的容器中吗#xff1f;这个…本文同步Java知音社区专注于Java原文https://www.toutiao.com/i6805798581971190276/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。Docker不适合部署数据库的7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。Docker volumes 的设计围绕 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。也必须准备应付好意外情况。你可能需要在没有支持或没有额外工具的情况下进行 bug 修复。我们知道数据库需要专用的和持久的吞吐量以实现更高的负载。我们还知道容器是虚拟机管理程序和主机虚拟机背后的一个隔离层。然而网络对于数据库复制是至关重要的其中需要主从数据库间 24/7 的稳定连接。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。我知道你是一个顶级的工程师什么问题都可以得到解决。但是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TDSQL(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KVMDocker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。因为数据不匹配新实例不会与现有的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。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、埋点就可以数据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。
