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
4、总结
1.背景
随着京东到家业务的快速发展，MysqL数据库的访问量越来越大，在云主机上搭建MysqL越来越无法满足我们的 要求。
基于上述原因，我们最终选择采购物理机，在物理机上将MysqL容器化部署来解决 以上问题。
2.技术方案
我们认为一套完善的数据库运维方案包括以下几个部分：数据库底层资源平台、监控系统及 数据库自动化运维平台。
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。
监控系统
监控系统采用Zabbix，其中每个容器的监控数据（cpu、内存等）通过Docker Api来获取。
基于Python和Flask框架，开发MysqL自动化运维平台，实现MysqL完整生命周期自动化运维，提高运维人员的工作效率。
3.技术实现
3.1 数据库底层资源平台的搭建
软硬件选型
MysqL运行的场景需求为高并发高IO，我们在软硬件上做了如下选择：
- 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
对基于容器的MysqL实例和基于云主机的MysqL实例，同规格下进行了压测对比，云主机中MysqL QPS最大值23K。
容器中的MysqL充分利用了本地SSD硬盘的高IO， QPS最大值达90K。
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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。
容器调度算法
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。
基于以上原则，我们开发了容器调度系统，对容器的分配进行整体调度。
MysqL的高可用实现
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。
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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。
从库宕机： 由Zabbix调用DNS解析接口，将宕机从库绑定的域名解析到主库上，后续操作与主库宕机操作流程类似。
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3.2 监控系统
到家的监控系统采用的是Zabbix，使用自定义模板对MysqL运行状态进行监控。 需要注意的是Docker内部cpu和 内存 的监控数据从OS层的获取值并不准确，我们通过调用Docker Api的方式进行采集，再汇总到Zabbix。
Zabbix通过设置触发器，当出现告警时自动执行自定义脚本，利用这个功能，可以实现MysqL故障后自愈的功能。
- 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。
MysqL申请及交付
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研发通过数据库运维平台申请MysqL资源，经DBA审批后，程序根据容器调度算法，后端会自动创建一套主从架构的MysqL数据库集群。 并为MysqL自动添加相应的账号及授权，账号类型包含： 监控、备份、主从、工具类等。 同时容器创建之后就包含： MysqL服务端、Zabbix客户端、Saltstack客户端、Percona Toolkit、备份脚本、慢日志切割脚本等。
整个过程已实现自动化，并且基于镜像快速创建容器，5分钟内可交付一套完整可用的MysqL集群。
配置变更
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工具
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。
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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。
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