我有一个有关使用容器的最佳实践的问题。在容器中拥有数据库是一个反图案吗？
我已经看过几次在容器中的DBS实现，我很想了解您的想法。从我的理解中，容器应轻巧有效地无状态。他们还应该用作牛而不是宠物(如在那样，很容易销毁，您不依靠一个容器来执行业务功能(。
从我对DBS的了解，它们通常不是牛，并且取决于其不重量的应用。它们也几乎固有地说。
很明显，我对DB托管在容器中的持怀疑态度，但我真的很想听听你们的想法。我对DBA工作不太熟悉，所以听到有更多经验的人(尤其是您实施它并且有经验，可以与您交谈(会很棒。
这是一个很好的问题，尽管它有点广泛。这完全取决于您确切地运行什么以及如何计划工作负载。
要记住容器的事情是，这里确实没有任何魔术。容器最终归结至内核水平(cGroup(限制在一个过程中施加的限制，并且编排层(例如Kubernetes或Cloudfoundry Diego(负责对何时杀死该容器以越过这些限制(例如，从记忆中(。p>通常，有许多高级因素需要牢记
- 该项目的数据耐久性要求是什么
- 工作负载是什么(例如，小时峰值，不可预测的负载等(
- 您的正常运行时间SLA是什么，您的客户是否可以将数据层的新大师置于优雅 中
- 最重要的是，容器化项目层试图实现的正确模式。
除此之外，您还必须查看编排环境的特征。如果您需要能够坚持磁盘内容，则需要确保选择能够填写此要求的容器编排。
您可能使用内存中引擎的碎片MongoDB群集类似于缓存层的内存引擎，该引擎比Memcache(例如能够查询/过滤缓存本身过滤(需要更多的功能。根据您项目的要求，丢失此"缓存"层并按需重建它可能完全可以。
在其他工作负载中。您可以在Kubernetes顶部运行类似EntrprisingB ARK之类的东西来提供聚类，高度可用的容器化后Ql。这带有其自身的挑战，但是它使您能够在微型服务体系结构中实现服务经纪模型，以部署和持续到每个微服务的数据层，以减轻单层数据层的方式，该数据层容易容易居住。这种类型的架构问题。