ArchSummit北京-《Docker与UCloud DataBase的融合实践》-吴斌炜

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1、Docker与UCloudDataBase的融合实践吴斌炜@UCloud2015-12-19自我介绍吴斌炜UCloud 结构化存储部副经理2011年浙大毕业后加入腾讯云平台部，2013年加入UCloud从事云数据库和分布式缓存的研发工作，设计和研发了国内一个服务化的分布式redis系统，第一个支持Mongodb的云数据库系统UCloudDataBase为什么选择DockerUCloudDataBaseDocker应用实践谈谈如何更好的使用DockerUCloudDataBase为什么选择DockerUCloudDataBaseDocke

2、r应用实践谈谈如何更好的使用Docker先从为什么需要云数据库说起用户的需求降低运维门槛【操作界面化、API化、自动化完善的监控和告警】提升服务的可用性和数据安全性更好的性能和资源的隔离IAAS厂商的需求避免数据库对宿主机io的占用减少虚拟机在线迁移的代价减少用户使用数据库出错的可能云数据库运行环境的选择物理机优势：资源利用率高，性能好不足：隔离性和安全性较差云数据库运行环境的选择虚拟机优势：隔离性好，安全性高不足：资源利用率低、镜像大安装启动时间长AppAppAppBinaries/Binaries/Binaries/Librarie

3、sLibrariesLibrariesGuestGuestGuestKernelKernelKernelHypervisor(VMM)Host KernelHardware云数据库运行环境的选择Docker比虚拟机占用了更少的资源，比物理机隔离性更好AppAppAppBinaries/Binaries/Binaries/LibrariesLibrariesLibrariesDockerEngineNamespace & Cgroup & aufs/overlayfsHost KernelHardwareDockerDocker原理nam

4、espace提供虚拟机的假象cgroup资源度量aufs精简镜像namespacecgroup有哪些cgroup?“对Container进行ulimit限制”•cpu•memory/cgroup•blkio•cpuset, freezer, net_cls, net_prio, devices, perf, cpuacct, hugetlbcont1cont2mount –t cgroup none /cgroupapachemysqlftpgroup1: 内存上限3072M，cpu占80% group2: 内存上限1024M，cpu占

5、20%aufsoverview •Another UnionFile System    同类：Overlayfs/baseboot/Container1binbootlibbinlib64libusrlib64sbinusrsbin/app1emacsemacsmount t aufs o br=/base=ro:/app1=rwnone /Container1Docker&VM云数据库运行环境的选择Docker安装+配置+运行->复制+运行BuildShipRun随时run容器化的app通过容器构建app完整地ship容器化的在各类

6、云平台、虚拟机，不管语言工具app到任何地方-QA、、个人PC、移动设备链云平台上UCloudDataBase为什么选择DockerUCloudDataBaseDocker应用实践谈谈如何更好的使用Docker首先选择了Mongodb具备分布式高可用能力模块较多较复杂相比Mysql用户较少MongodbDocker化Docker和Mongodb优势互补FeatureDockerMongoDBHighPerformance√√Scale‑up√‑Scale‑out‑√HighAvailability‑√Cost√‑Deployment/M

7、aintenance√‑Security√‑云数据库Docker化遇到的挑战数据库有状态SDN环境网络通信/proc和/cgroup隔离问题数据库有状态Docker+LVM离线迁移或者利用数据集群特性做在线迁移SDN环境的网络通信pipework br0 instance_name10.10.101.150/24@10.10.101.254SDN环境的网络通信/proc和cgroup的隔离问题docker--volumns/var/lib/lxcfs/proc/:/docker/proc/运维中面临的问题和挑战模块数量多，模块间的关联关

8、系复杂，维护和部署成本高多环境，多IDC部署，应用配置维护难迭代速度快，部署交付效率低服务器和应用规模增加迅速，应用管理和运维成本高开发测试预发布线上环境不一致如何解决这些问题采用Docker镜像方式部署基