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初识docker

很久以前就听闻docker很火,替代虚拟化的一种容器技术,一直也有心学习,但是一直都…。(好吧,太懒了)
公司有近20+的mysql数据库,一直使用Kernel-based Virtual Machine的虚拟化技术进行资源隔离,随着公司的发展,各种类型的数据库越来越多。
kvm的方案对于cpu,memory,disk io方面负载都是非常明显的。
在实际测试中,在一台40核96G内存和固态raid10的服务器上,创建5个kvm实例,每个实例设定8核16G数据盘放在固态raid上(实例中运行mysql)。
在每日峰值下,经常会出现磁盘io而导致的cpu wait耗时,sql平均执行时间耗时到了秒级。kvm主机上,磁盘io负载在400%左右。更严重的是,在实例没有任何负载(kvm实例没有运行mysql)情况下,kvm主机的磁盘io还是明显降低了近30%左右。
而在kvm实例中。分配的16G内存实际应用占用的仅有14G左右,剩下的所有都被系统用于buffer,而swap空间占用也很严重,能达到真实内存的2倍。
使用资源隔离,但是作为代价,资源隔离也要消耗资源。当然希望隔离消耗的资源越小越好。
去了解了docker技术的实现,阅读了一本入门书籍《Docker 实践》,在线上使用docker运行mysql实例跑了一段时间。
确实相对于kvm资源隔离的消耗减少,管理也相对便利。最重要是解决了磁盘io性能上的问题。在最近一段时间内的测试,在每日峰值下,docker主机磁盘io负载降低为60%~80%,mysql实例内存为真实的限定值。而且所有docker实例共享cache,而不是kvm的每个单独实例共享cache,猜测也是io负载下降如此大的原因。
但是也随之而来的发现一些问题。
No1. 在使用中发现一些bug,restart的时候,如果服务器负责较大,实例在重启完成后,会出现实例假死的情况,而ps显示在正常运行。
No2. docker的网络配置不够强大。无法实现某些需求(比如docker主机和实例在同一网段)
No3. docker的镜像创建不够强大。dockerfile只能从另外一个镜像开始,而一个简单的nginx容器完成创建后,可能会不符合你日常熟悉的配置路径。(也可以用go语言编译)
No4. 这是在国内才有的问题。由于被墙的原因,docker仓库基本上访问不了。(在学习中使用的alpine镜像都是我从国外vps下的)
No5. docker的联合文件系统,让selinux很尴尬。
No6. docker的容器环境也是一个大问题。