容器的定義：容器是為了解決「在切換執行環境時，如何保證軟體能夠正常運作」此一問題。
目前，容器和 Docker 依舊是技術領域最熱門的詞語，無狀態的服務容器化已經是大勢所趨，同時也帶來了一個熱點問題被大家所爭論不已：資料庫 MySQL 是否需要容器化？
認真分析大家的各種觀點，發現贊同者僅僅是從容器優勢的角度來闡述 MySQL 需要容器化，幾乎沒有什麼業務場景來驗證自己的觀點；反過來再看反對者，他們從效能、資料安全等多個因素來闡述 MySQL 不需要容器化，也舉證了一些不適合的業務場景。下面，我們就聊一下 Docker 不適合跑 MySQL 的 N 個原因！
資料安全問題
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，容器裡的資料將會遺失。為了避免資料遺失，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 鏡像層提供持久儲存，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，容器裡共享資料卷組，對實體機器硬體損傷也比較大。
效能問題
大家都知道，MySQL 屬於關聯式資料庫，對 IO 要求較高。當一台實體機器跑多個時，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 的一個因素吧」。
其實也有相對應的一些策略來解決這個問題，比如：
- 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，自動啟動一個全新的容器。另外，建議不要把資料存放到主機裡，主機和容器共享卷組，對主機損壞的影響比較大。
- 跑輕量級或分散式資料庫
Docker 裡部署輕量級或分散式資料庫，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。
- 合理佈局應用
對於 IO 要求比較高的應用或者服務，將資料庫部署在實體機器或 KVM 中比較合適。目前騰訊雲的 TDSQL 和阿里的 Oceanbase 都是直接部署在實體機器，而非 Docker 。
狀態問題
在 Docker 中水平擴展只能用於無狀態計算服務，而不是資料庫。
Docker 快速擴展的一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，騰訊雲的 TDSQL（金融分散式資料庫）和阿里雲的 Oceanbase（分散式資料庫系統）都直接執行在實體機器上，並非使用便於管理的 Docker 上。
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佔用自己的資源。如果其他應用過度佔用實體機器資源，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，容易水平擴展是 Docker 的一大優勢。 然而在 Docker 中水平擴展只能用於無狀態計算服務，資料庫並不適用。
難道 MySQL 不能跑在容器裡嗎？
MySQL 也不是全然不能容器化。
對資料遺失不敏感的業務（例如使用者搜尋商品）就可以容器化，利用資料庫分片來增加實例數，從而增加吞吐量。
docker 適合跑輕量級或分散式資料庫，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擴展、容災、切換、自帶多個節點，也是可以進行容器化的。
典型案例： 同程旅遊、京東、阿里的資料庫容器化都是不錯的案例，大家可以自行去查看。
原文作者：老王談運維
原文連結：https://www.toutiao.com/i6675622107390411276?wid=1640184427889