京东容器数据库系统，MySQL Docker容器实例达到万级以上。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CM(Containerized MySQL)，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CM。CM是更大的话题，后续数据库团队会分享相关实践。
介绍
CM依赖京东坚实的JDOS技术，MySQL Docker容器实例达到万级以上。
CM借助JDOS技术优势获得主要3个方面的技术收益：
- CM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。
- CM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。
- CM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CM落地实践过程。
整体架构
CM与JDOS解耦，CM负责管理MySQL主从等集群方式的生命周期管理;京东JDOS负责单个MySQL容器实例生命周期管理。
京东Docker容器集群分多Region，多POD部署，且不同集群之间网络互通，有效支持每个MySQL实例可被业务系统直接调用，确保***的网络延迟性能。
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是京东统一数据中心计算，网络，存储管理平台。除支持CM外，也支持京东全部的业务系统运行环境。
JDOS系统基于京东扎实的Openstack，Docker等开源技术的持续研发能力，提供稳定，高性能的计算资源平台。每个组件都是独立服务部署，采用MQ互相交互信息，京东重构了主要的核心组件服务，使JDOS平台可以支持更大的集群规模，目前稳定在6K台物理计算节点。重新设计JDOS升级功能，做到平滑无感知，有效支撑长时间运行容器的稳定性。
JDOS控制节点
JDOS控制节点服务组件，借助Haproxy做PooL模式部署，有效避免单点和负载能力问题。
控制节点3台物理机，分别跨在不同的机架上，避免Tor交换机，机架电力，服务器等故障影响。
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
调度架构简单，负载可扩展。
主要思想是，先一系列filter掉不满足要求的计算节点，然后打分，***做排序，选择***并返回调度结果。
- 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CM的机器全部是SSD的硬盘，所以JDOS会在每个数据中心提供CM SSD Zone的tag，把CM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。
CM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。
MySQL实例性能
性能测试环境部署图
测试环境硬件配置
多容器实例基准测试
测试模型
场景描述
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
物理机数据
稳定性测试
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
CPU表现
磁盘表现
网络表现
【本文来自51CTO专栏作者张开涛的微信公众号(开涛的博客)，公众号id: kaitao-1234567】
