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？

认真分析大家的各种观点，发现赞同者仅仅是从容器优势的角度来阐述MySQL需要容器化，几乎没有什么业务场景进行验证自己的观点；

反过来再看反对者，他们从性能、数据安全等多个因素进行阐述MySQL不需要容器化，也举证了一些不适合的业务场景。

下面，我们就聊一下Docker不适合跑MySQL的N个原因！

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UnionFS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。

容器里共享数据卷组，对物理机硬件损伤也比较大。

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sharenothing的架构，可能这也是不考虑迁移到Docker的一个因素吧”。

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。

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。

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。

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。

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。

难道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。

典型案例：同程旅游、京东、阿里的数据库容器化都是不错的案例，大家可以自行去查看。