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以：數據庫 MySQL 是否需要容器化?

1、數據安全問題

不要將數據儲存在容器中，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，容器里的數據將會丟失。為了避免數據丟失，用戶可以使用數據卷掛載來存儲數據。

但是容器的 Volumes 設計是圍繞 Union FS 鏡像層提供持久存儲，數據安全缺乏保證。如果容器突然崩潰，數據庫未正常關閉，可能會損壞數據。另外，容器里共享數據卷組，對物理機硬件損傷也比較大。

2、性能問題

大家都知道，MySQL 屬于關系型數據庫，對IO要求較高。當一臺物理機跑多個時，IO就會累加，導致IO瓶頸，大大降低 MySQL 的讀寫性能。

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：“數據庫的性能瓶頸一般出現在IO上面，如果按 Docker 的思路，那么多個docker最終IO請求又會出現在存儲上面。現在互聯網的數據庫多是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：

1)數據庫程序與數據分離

如果使用Docker 跑 MySQL，數據庫程序與數據需要進行分離，將數據存放到共享存儲，程序放到容器里。如果容器有異常或 MySQL 服務異常，自動啟動一個全新的容器。另外，建議不要把數據存放到宿主機里，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據庫

Docker 里部署輕量級或分布式數據庫，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

對于IO要求比較高的應用或者服務，將數據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 。

3、狀態問題

在 Docker 中水平伸縮只能用于無狀態計算服務，而不是數據庫。

Docker 快速擴展的一個重要特征就是無狀態，具有數據狀態的都不適合直接放在 Docker 里面，如果 Docker 中安裝數據庫，存儲服務需要單獨提供。

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

4、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，而不能隔絕其他程序占用自己的資源。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 中水平伸縮只能用于無狀態計算服務，數據庫并不適用。