京东到家MySQL容器化实践
本文介绍了京东到家MySQL容器化的实践，包括基于容器的底层资源平台、监控系统及数据库自动化运维平台。同时也详细介绍了具体的技术实现，包括软硬件选型、容器调度算法、数据库高可用实现、监控系统及数据库自动化运维平台开发。 |
1.背景
2.技术方案
3.技术实现
3.1 数据库底层资源平台的搭建
软硬件选型
容器调度算法
MySQL的高可用实现
3.2 监控系统
3.3 开发自动化运维平台
MySQL申请及交付
配置变更
MySQL工具
4.总结
云主机的云硬盘IO性能并不能满足MySQL所需的高并发访问需求。
云主机所在宿主机使用不透明，当发生网络或者硬件故障时无法及时定位问题。
搭建在云主机上的MySQL在有变更规格的需求时，需要关机才能变更配置。
云主机上搭建MySQL成本高，采购云MySQL成本更高。
图1 整体架构
数据库底层资源平台
在物理机上搭建Docker环境，将MySQL实例部署在Docker内，基于Docker的特性，实现资源隔离和资源超卖。
自定义规则算法来进行容器的调度。
在高可用方面，针对MHA和Zabbix进行二次开发，实现宕机后快速切换。
3.1 数据库底层资源平台的搭建
软硬件选型
物理机：64核、256G内存、16*960G SSD组成RAID10 or 4T NVME RAID0 操作系统：CentOS 7.5 容器：Docker版本1.13.1 、网络模式选择host模式。（从这也可以看出，我们主要是对CPU和内存进行了资源隔离，网络层面没进行资源隔离） 镜像：自定义的MySQL5.6.36镜像、MySQL5.7.22镜像
容器化后MySQL性能远超云主机上的MySQL，完全可以满足京东到家当前的MySQL性能需求。
MySQL作为一种有状态的服务，DBA不需要对之进行频繁的操作，要保持相对稳定和健壮，我们自行定义了规则算法来进行容器的调度。
同一集群的实例分布在不同可用区。 同一集群的实例分布在不同宿主机。 根据业务级别不同MySQL分布不同宿主机，核心业务在一台宿主机上不能部署过多。 分库系统，各分片MySQL分布不同宿主机。 优先分配CPU、内存、磁盘空间资源最空闲的主机。 通过Docker超卖CPU，超卖的倍数不超过实际CPU核数2倍。
到家应用服务器访问MySQL是通过域名方式来进行连接的，我们对MHA和Zabbix监控系统进行二次开发，故障时通过快速更改域名解析来进行故障切换。整个切换过程在10秒内可以完成。
Zabbix监控系统发现MySQL发生宕机后，首先判断是主库还是从库，如果主库宕机由MHA Manager来进行处理，从库宕机由Zabbix监控调用脚本来进行处理。
主库宕机：MHA Manager将Master_Log_File和Read_Master_Log_Pos最高的从库提升为新主库，同时MHA Manager也会调用DNS解析接口将主库域名解析到新主库IP。由于域名DNS解析可能存在缓存，域名更新生效时间可能比较长。故障切换系统同时会根据宕机的MySQL数据库域名查找连接的所有应用服务器IP，通过Saltstack批量修改/etc/hosts文件绑定域名到新IP，下发到各应用主机上，缩短域名解析生效时间，能达到秒级解析生效。
MySQL实例触发所在磁盘空间不足报警时，自动执行脚本删除占冗余的文件从而释放空间。 MySQL实例触发CPU使用率过高报警时，自动执行脚本将当前运行的sql及所有连接发邮件给DBA及相关研发，以便快速找到CPU报警的原因。 前面提到的MySQL宕机后自动进行域名切换，也是利用Zabbix的这个功能。
3.3 开发自动化运维平台
我们基于Python和Flask开发了MySQL自动化运维系统，从MySQL资源申请、实例创建、销毁、主从架构部署、集群不同角色备份策略的选择、监控添加、销毁等，将MySQL整个生命周期实现流程化和自动化。
得益于容器的特性，调用Docker的update命令可实时改变对应容器的CPU和内存配额。从而可以不停机进行MySQL实例规格变更，实现快速扩容或缩容。
MySQL交付之后，我们提供了大量的MySQL工具：语法分析工具、当前慢日志分析工具、MySQL连接数查询工具、从库延迟查询工具、主从关系查询工具、正在运行SQL查询工具、MySQL快速健康检查、物理机监控、错误日志等。这些工具方便了研发的平时使用，可以借助这些工具进行排查解决。
4.总结
目前到家的MySQL实例有95%以上都运行在了容器中，容器化后的MySQL平台经受住了415周年庆、618、1020等所有大促考验，对于我们来说，目前的容器化MySQL平台给我们带来了三大好处：
满足性能：运行在物理机Docker内的MySQL实例性能高，能满足到家多个业务场景的性能需求。 降低成本：Docker容器之间可进行资源隔离，可以在同一台机器上部署多个MySQL实例。而且通过Docker超卖CPU资源，可提高资源利用率，相比在云主机上搭建MySQL成本降低了50%，比采购云MySQL成本降低了100%。 提高效率：所有MySQL流程自动化，5分钟内可以交付一套可用的MySQL主从集群，运维效率得到很大提高。