京东容器集群支持数据库实践

京东容器数据库系统，管理1800台物理计算节点，生产1W+ 多MySQL Docker容器实例。架构简单可靠，Docker容器计算平台与MySQL集群管理平台解耦处理。为描述方便，京东容器化数据库系统命名为CDS，底层京东Docker容器计算平台命名为JDOS。

本文重点介绍JDOS如何支持CDS。CDS是更大的话题，后续数据库团队会分享相关实践。

介绍

CDS依赖京东坚实的JDOS技术，生产运行1W+个MySQL容器实例。CDS借助JDOS技术优势获得主要3个方面的技术收益：

1. CDS借助Docker容器资源隔离能力，有效支持同一宿主物理机上多MySQL实例直接资源隔离，极大提高数据库实例部署密度，有效提升资源使用率
2. CDS借助Docker容器资源平滑升级能力，方便数据库实例平滑扩容需求
3. CDS借助JDOS平台资源池化提供管理容器生命周期API能力，实现用户自助上下线数据库以及自动化运维。

本文会从架构设计，性能测试等方面说明京东CDS落地实践过程。

整体架构

MySQL集群实例

优先级 配额

数据库cluster根据业务重要性划分不同的优先级，京东的划分更加细致，这里我们简化分2种优先级：核心系统，非核心系统。

云数据库管理平台只需要在调用京东JDOS平台API时候，带上priority=0，即可表示创建的是核心系统依赖的数据库。京东JDOS平台会强制把属于该cluster的多MySQL实例调度到不同的机架，且不资源“超配”。

底层资源云化和核算成本需求，会针对按事业部配给一定的配额，所在的创建数据库集群实例成功后，自动从该部门扣除对应的资源值，反之销毁会归还配额到部门。

监控 告警

数据库cluster自身DB层面的告警由云数据库集群平台提供。涉及到底层计算，网络，存储等资源层面的告警，由底层京东Docker容器平台提供数据给云数据库集群。

JDOS架构

JDOS控制节点

控制节点服务组件混合部署，进一步提升控制节点每个服务组件的高可用和负载能力。比如计算服务API，镜像服务API，认证服务API，网络服务API，存储服务API进程混部同一台物理机。

JDOS计算节点

计算节点管理网络与虚拟化数据网络使用不同的网口进行隔离，全万兆网络环境，对数据库的网络环境支持非常好。特别京东在虚拟化网络技术方向的扎实积累，基本可以做到虚拟化网络损耗控制在2%以下。

调度

资源分区调度

按Region，POD，Zone，物理机等4个层面划分计算区域，调度算法灵活可配确保业务特点与计算硬件环境特点结合适配。如CDS的机器全部是SSD的硬盘，所以JDOS会在每个数据中心提供CDS SSD Zone的tag，把CDS的创建请求优先调度到具有SSD硬盘的计算Zone。

亲和性和反亲和性调度

创建全新数据库集群实例如一主一层，JDOS调度器会把这2个MySQL容器实例分布到不同的机架。

业务多从库需求，要求从库是高性能读，JDOS调度器会根据performance_slave=True标记，尽可能把从库创建到网络繁忙度较小的机架，并与主在相同的物理POD，甚至同一个Tor交换机下面的不同物理机上。

业务增加备份性质的从库需求，JDOS调度器会根据DB_Cluster_ID=uuid, backup_slave=True标记，强制把从库创建避免已经有该DB_cluser_ID所在的宿主机，以及机架甚至POD。

可扩展性

底层JDOS资源池的扩容性，按使用率，有计划进行扩容底层物理计算资源。CDS每个库使用资源的平滑扩容，比如CPU，内存，网络，磁盘空间均支持平滑扩容功能。采用直接重置修改cgroup的配置，即可达到平滑扩容的目的。结合京东设计的cpu set与cpu share并存的资源隔离策略，提升资源使用率。

性能

主要关注MySQL运行在Docker容器内的实际DB层面的性能。

MySQL实例性能

性能测试环境部署图

测试模型

基础数据为：8个容器，每个容器基础数据量为1000W（532M），单表加压，每个表10W行记录，同时对多个容器发起相同的请求，测试响应情况，并对比同等线程数下物理机的情况。

容器测试数据

场景描述

单容器1000W基础数据，单表请求10W数据，8容器并发运行24小时。

性能表现

作者：京东商城-基础平台部-集群技术部副总监，鲍永成。京东IPDCHAT公众号输出京东商城基础平台部内部技术实战，欢迎关注。