k8s运行MySQL到底合适吗?
最近有个朋友约一起学k8s考个cka .....enmm坚持下来学完了,他说他不考了..然后我也就不想考了。
下面是我对k8s运行MySQL的思考和观点,欢迎指教一二。
k8s火了很久.. 有不少无状态的应用运行在k8s中。那么数据运行在k8s中到底合适吗?
k8s 的核心之一控制器(deployment(适合无状态的控制器)、StatefulSet(适合有状态的控制器))
deployment创建的Pod是无状态的,当挂在Volume之后,如果该Pod挂了,由于是无状态的,Pod挂了的时候与之前的Volume的关系就已经断开了,新起来的Pod无法找到之前的Pod。但是对于用户而言,他们对底层的Pod挂了没有感知,但是当Pod挂了之后就无法再使用之前挂载的磁盘了。
备:如果deployment创建的pod挂载volume时,如果后端使用nfs或者ceph,重启pod数据也不会丢失的
简单理解:deployment的pod是无状态的,Pod挂了之后无法使用之前挂载的磁盘,ip也会丢失。
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pod重启ip和Volume不变,但要是把pod删除或者重建IP和挂载的Volume就会变。
简单来说,做一个MySQL的主从,MySQL的主库重启或者OOM了,使用StatefulSet控制器ip不会发生变化,data目录还会挂载到原先的挂载点。
1如果使用deployment控制器,(前提后端存储使用ceph或者nfs)首先恢复主从架构,先获得主库的ip地址,然后在主库执行 CHANGE MASTER TO命令,然后start slave; 最后在修改VIP或者DNS映射。
如果使用StatefulSet控制器。由于IP不变,后端挂载的Volume不变,直接登录从库执行start slave即可。
(这里不涉及MySQL高可用的组件,只是简单对比deployment和StatefulSet的区别)
k8s的特性:方便部署、快速升级或者快速的回滚应用、快速扩容。
kubectl run pod-01 --image=nginx #部署nginx镜像
kubectl scale --replicas=4 deployment nginx-app #副本扩到4
kubectl set image deployment nginx-app --image=nginx:1.11.3-alpine#升级镜像
kubectl rollout undo deployment web --to-revision=1 #回滚镜像到某个版本
kubectl rollout status -w deployment nginx-app #查看回滚状态
使用k8s部署应用真的超级方便,在配合上ci/cd等等,k8s用在应用上真的超级爽。
数据库是有状态的服务,快速部署一台MySQL数据库(个人认为分钟级就可以了)。分钟级交付一套MySQL,包括他的周边比如说注册到PMM或者一些客户端,我个人认为就合格了。
数据库没办法通过命令实现快速的扩容(MySQL的服务可以很快的拉起来,主从没法做,做主从的前提,就要获取一份主库的一致性的数据)。
快速的升级和回滚,就跟不需要了。数据库需要的是谨慎,就算你头铁,MySQL三个月更新一次版本,没事更新MySQL的程序干啥...
只能更新或者回滚MySQL的程序,不能回滚MySQL的data目录。
可以实现MySQL数据库的高可用。利用k8s的init容器,实现对MySQL的一个监控,如果Init容器返回失败,就可以报错出来。根据脚本进行下一步的操作。
k8s后端使用ceph或者其他共享存储方式。当MySQL发生OOM,结合k8s的init容器,实现pod重启,数据库恢复正常。
这种方式无论怎么切,都不会丢数据。除非底层的共享存储挂了。
如果实现这种高可用的方式,基于共享存储,磁盘和网络都会成为性能的瓶颈。当然数据库都跑在k8s上了,就不考虑性能问题了。
k8s跑MySQL,在搞一个自动发现自动注册的服务,MySQL部署好了之后,直接挂载到MySQL的中间件上(暂时这个MySQL不可用,然后数据同步,等数据同步成功后在提供服务)
如果是基于time类型的分片是可行的,同步表结构即可。
这个方案只是YY,要实现还是很难的,需要很强大的团队,对MySQL中间件的改造,对应用的改造,AP业务汇总,数据的归档等等。
k8s跑MySQL,对于中小企业来说是不合适的。k8s跑MySQL一点会有一些的性能损失,这个损失是否能承担。
搞定k8s涉及的技术栈也挺全的,不一定都能掌握,出问题不一定会维护,感觉StatefulSet控制器用的不如deployment多。
好不容易搞的数据库自动化运维平台啥的都需要重写咯~
k8s跑数据库还是看好TiDB,架构的设计就很适合,想对比传统的MySQL不用考虑分片问题。TiDB官方的工具TiDB Operato,有兴趣的同学可以看看TiDB的官方文档。
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