容器的定义：容器是为了解决“在切换运行环境时，如何保证软件能够正常运行”这一问题。

目前，容器和 Docker 依旧是技术领域最热门的词语，无状态的服务容器化已经是大势所趋，同时也带来了一个热点问题被大家所争论不以：数据库 MySQL 是否需要容器化？

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。

2、性能问题

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”。

其实也有相对应的一些策略来解决这个问题，比如：

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。目前腾讯云的TDSQL和阿里的Oceanbase都是直接部署在物理机器，而非Docker 。

3、状态问题

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，腾讯云的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。

4、资源隔离方面

资源隔离方面，Docker 确实不如虚拟机KVM，Docker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。

5、MySQL 不能跑在容器里吗？

MySQL 也不是全然不能容器化。

1）对数据丢失不敏感的业务（例如用户搜索商品）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。

2）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。

3）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。