数据库不适合Docker及容器化的7大原因

数据库不适合Docker及容器化的7大原因

所有的服务都开始了容器化升级，在一切皆容器的主流思想下，无状态的服务采用容器化已经是大势所趋，常常困扰架构师的一个问题是，数据库是否需要容器化？

如果我们观察 2017 年技术行业，容器和 Docker 依然将是最热门的流行语。我们开始在每个领域的 Docker 容器中打包开发的软件。从小型初创公司到巨大的微服务平台都在使用容器技术。从 CI 平台到 Raspberry Pi 。从数据库到……

数据库？您确定要将数据库放在容器中吗？

不幸的是，这不是虚构的场景。我看到许多快速增长的项目将数据持久化到容器中。并且将计算服务和数据服务放在同一台机器上。笔者希望有经验的人不会用这个解决方案。

下面是我的观点，数据库容器化从今天来看是非常不合理的。

数据库不适合容器化的7大原因

1. 数据不安全

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. 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。

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。

5. 数据库不适合使用主要的 Docker 功能

考虑容器中的数据库，我们来思考它的价值。 我们先看看 Docker 官方对其的定义：

Docker 是为开发人员和系统管理员构建，分发和运行分布式应用程序的开放平台。 Docker 包括 Docker Engine（便携式，轻量级运行时和打包工具）以及 Docker Hub（用于共享应用程序和自动化工作流的云服务），Docker 使应用程序能够以组件快速组装，并消除开发，QA 和生产环境之间的不同。 因此，IT 可以更快地分发程序，并在笔记本电脑，数据中心虚拟机和任何云上运行相同的应用程序。

根据该答案，我们可以很容易定义 Docke r的主要特性：

易于构建新环境易于重新部署（持续集成）容易水平伸缩（从实践得出）易于维护环境一致

让我们开始思考这些功能如何适应数据库世界。

容易设置数据库？ 让我们看看，容器化或者在本地运行数据库，在运行上是否有巨大的差异。

docker run -d mongod:3.4

对比：

易于构建新环境？如果我们谈论是 ***集群 - 可能容器化效率更高。但是配置管理系统呢？它们旨在通过运行一个命令来解决配置问题。使用 Ansible 你可以轻松设置几十个 Mongo 实例。正如你所看到的，没有显著的价值增长。

容易重新部署？您重新部署数据库升级到下一个版本的频率是多少呢？数据库升级不是可用性问题，而是工程问题（即在群集中的可用性）。想想你的应用程序将如何使用新的数据库引擎版本。引擎更换时可能导致的问题。

容易水平伸缩？是否要在多个实例之间共享数据目录？你不害怕直接数据并发问题和可能的数据损坏吗？使用专用数据环境部署多个实例不会更安全吗？最后搞一个主从复制？

易于维护环境一致？数据库实例环境的变化频率如何？每天升级操作系统吗？还是数据库版本或依赖软件变化频繁？或者是不容易与工程团队达成共识？

最后看来，没有一个特性足以让我考虑数据库容器化。

6. 额外的隔离对数据库是不利的

其实我在第二点和第三点原因中提到了这一点。 但我把这个列为单独的原因，因为我想再次强调这一事实。 我们拥有的隔离级别越多，我们获得的资源开销就越多。 相比专用环境而言，容易水平伸缩可以使我们得到更多的好处。 然而在 Docker 中水平伸缩只能用于无状态计算服务，而不是数据库。

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？

7. 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。

这 7 点适用于所有数据库吗？

也许不是全部，但是应该是一切需要持久化数据的数据库，以及所有具有特殊硬件环境要求的数据库。

如果我们使用 Redis 作为缓存或用户会话存储- 使用容器就不应该有任何问题。因为不需要保证该数据落地，那么数据没有丢失的风险。但是如果我们考虑使用 Redis 作为一个持久的数据存储，那么你最好把数据放在容器外面，即使您不断刷新 RDB 快照，在快速变化的计算集群中找到这个快照也会很复杂。

我们还可以谈谈容器内的 Elasticsearch。我们可以存储在 ES 中的索引，并且可以从持久性数据源重建它们。但是看看要求！默认情况下，Elasticsearch 需要 2 到 3GB 的内存。由于 Java 的 GC，内存使用并不一致。您确定Elasticsearch 适合用于资源限制的容器吗？让不同的 Elasticsearch 实例使用不同的硬件配置不是更好吗？

不要担心本地开发环境的数据库容器化。将数据库放在本地环境的容器中，你将节省大量的时间和精力。你将能够复制生产环境操作系统。原生Postgres for OS X或Windows不是100％兼容Linux版本。在主机操作系统上设置容器而不是软件包，你会克服这种问题。

结论

Docker 的炒作应该有一天会冷下来。 这并不意味着人们将停止使用容器虚拟化技术，而是说我们在将容器化设计时，需要将其带来的价值放在首要考量因素。

几天前我看到了一个关于在零乱的 Ruby 世界中框架如何生存的演讲。 从这个演讲中我得到的启发是技术炒作周期，借用这个炒作周期的说法，我们看到 Docker 目前在第二阶段（充满期望的高峰）太长时间（高可用架构小编：参看资源1），当我们在最后一个阶段看到 Docker 时，情况将会正常化。 我认为我们需要对这种过程负责，并应该加快这一进程。

版权声明：本文内容由网络用户投稿，版权归原作者所有，本站不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容，请联系我们jiasou666@gmail.com 处理，核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。