数据库容器化如何保障IO性能要求

数据库容器化是一个近几年比较流行的一个话题，之前容器主要用于承载无状态的应用环境，对IO要求不高。数据库容器化以后不仅有状态，而且如何保障IO性能要求是一个难点问题。本文基于传统数据库解决IO问题方法出发，探讨数据库容器化后如何保障IO性能要求。围绕数据库容器化以后是否可以参照传统的数据库解决IO问题、支持哪些存储方式以及哪些方式适合生产使用，在IO方面对于高并发高吞吐的存储方式的选择，实际使用中数据库容器的存储规模选择、数据库的架构类型等方面进行分析，具体如下：一、数据库容器化以后是否可以参照传统的数据库解决IO问题数据库容器化以后逻辑存储结构和传统的数据库相比并没有发生变化，因此对于数据库容器化以后IO的设计优化思路依然可以参照传统数据库。对于高IO的要求，传统数据库主要是通过外置存储和采用高性能的存储介质来实现。二、数据库容器化以后支持哪些存储方式以及哪些方式适合生产使用容器存储主要有三种方式：内部存储、宿主机本地磁盘存储、远程卷存储。（1）内部存储在容器启动时自动生成，作为容器的读写层会在容器销毁时自动销毁，类似于主机的内存，在主机宕机时内存数据消失，建议不要在生产环境中使用，此方案仅为快速测试使用。（2）宿主机本地磁盘存储可以理解为容器数据存储在宿主机本地，创建简单，无需增加额外资源，缺点时无法在不同节点间漂移，不建议在生产环境使用，可以在开发环境使用节约资源。（3）远程卷存储类似于SAN存储，推荐用于生产环境，可以使存储在不同节点漂移，使生产环境具备高可靠性，分布式存储卷包括Ceph、GlusterFS等。三、在IO方面对于高并发高吞吐的存储方式的选择容器存储选择分布式存储还是集中式存储，需要根据具体的应用场景和需求来决定。一般来说，分布式存储相比集中式存储，具有以下优势：可以实现存储资源的弹性扩展和动态调度，适合云原生和容器化应用；可以提供高并发和高吞吐的数据访问性能，适合海量非结构化数据；可以支持多种存储功能，如块存储、文件存储和对象存储，实现统一的数据平台；可以利用标准化硬件和开源软件，降低存储成本和运维复杂度。但是，分布式存储也有一些局限性，例如：数据访问延迟相对较高，不适合对低延迟有严格要求的场景；数据保护机制相对复杂，需要使用多副本或纠删码等技术；系统架构相对复杂，需要考虑数据一致性、容错性、负载均衡等问题。因此，如果应用场景是核心数据库、高IOPS、低延时、强一致性等要求，那么集中式存储可能更适合；如果应用场景是云平台、大数据分析等海量数据需求，那么分布式存储可能更适合。四、实际使用中数据库的架构选择、数据库容器的存储规模选择建议1、数据库的架构选择业务刚开始我们只用单机数据库就够了，但随着业务增长，数据规模和用户规模上升，这个时候数据库会面临IO瓶颈、存储瓶颈、可用性、安全性问题。因此规划数据库IO时首先要了解我们的业务情况，选择合适的数据库架构，从源头上解决IO瓶颈。2、数据库容器的存储规模选择建议（1）考虑存储的安全和生命周期目前生产存储的生命周期一般为五年，根据用户的实际情况及业务类型建议使用过程中尽量规划多套存储，每套存储的功能要求要根据未来多中心部署要求的数据同步能力进行确定，满足三年的容量需求，保证底层存储的安全和故障域的范围。（2）数据库部署密度不宜过大生产环境业务对数据库的响应要求极高，单计算节点规划的数据库数量过大，在资源设置时如何应对峰值、如何兼顾业务的等级特性，都需要较长时间的摸索，