前言
自從使用docker以來，就經常聽說MySQL資料庫最好別執行在容器中，效能會損失很多。一些之前沒使用過容器的同事，對資料庫執行在容器中也是忌諱莫深，甚至只要資料庫跑在容器中出現效能問題時，首先就把問題推到容器上。
那麼到底會損失多少，效能損失會很多嗎？
為此我裝了兩個MySQL，版本都是8.0.34。一個用官網二進位制包安裝，另一個用docker hub的MySQL映象安裝。兩個MySQL都執行在同一臺機器，但不同時執行，先後執行測試。測試工具用的sysbench，執行在另一臺機器。
提前宣告：測試流程比較簡單，只是用sysbench測了混合讀寫場景，測試次數也較少，不具有權威性。感興趣的話，可以自行完善測試流程。
如果對後文沒什麼興趣，這裡也可以直接說結論：單表百萬級以下時，非容器和容器的效能差異並不多。單表千萬級時，容器MySQL大概會損耗10% ~ 20%的效能。
| 應用 | 版本 | 備註 |
|---|---|---|
| Debian | 12.0 | 作業系統。4C16G |
| docker | 20.10.17 | 容器執行時 |
| MySQL（非docker） | 8.0.34 | 基於官方的二進位制安裝包 |
| MySQL（docker） | 8.0.34 | 使用docker hub的映象 |
| sysbench | 1.0.20 | 壓測工具 |
MySQL配置
MySQL安裝後建立測試用的sysbench使用者和sysbench資料庫，調整innodb_buffer_pool_size為2GB。
docker容器的網路配置為bridge，掛載資料目錄。
sysbench命令
- 準備資料
sysbench --db-driver=mysql --mysql-host=192.168.3.21 --mysql-port=3306 --mysql-user=sysbench --mysql-password=123456 --mysql-db=sysbench --table_size=10000000 --tables=20 --threads=4 oltp_read_write prepare
- 執行測試
sysbench --db-driver=mysql --mysql-host=192.168.3.21 --mysql-port=3306 --mysql-user=sysbench --mysql-password=123456 --mysql-db=sysbench --time=300 --threads=8 --report-interval=10 oltp_read_write run
- 清理測試資料
sysbench --db-driver=mysql --mysql-host=192.168.3.21 --mysql-port=3306 --mysql-user=sysbench --mysql-password=123456 --mysql-db=sysbench --table_size=10000000 --tables=20 --threads=4 oltp_read_write cleanup
測試結果
單表1000w資料，20張表，測試4次。
| MySQL執行環境 | 測試序列 | 總SQL執行數 | 每秒SQL數 | 每秒事務數 | 延遲時間（平均） | 延遲時間（95%） |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 非容器 | 1 | 3798093 | 12658.84 | 632.78 | 12.64 | 20.00 |
| 非容器 | 2 | 3914578 | 13047.91 | 652.28 | 12.26 | 17.01 |
| 非容器 | 3 | 4059867 | 13531.79 | 676.46 | 11.82 | 15.55 |
| 非容器 | 4 | 3772390 | 12574.00 | 628.58 | 12.72 | 19.65 |
| 容器 | 1 | 3230678 | 10768.41 | 538.28 | 14.86 | 26.20 |
| 容器 | 2 | 3538573 | 11794.68 | 589.62 | 13.57 | 19.29 |
| 容器 | 3 | 3567943 | 11892.56 | 594.50 | 13.45 | 17.63 |
| 容器 | 4 | 3616204 | 12053.53 | 602.58 | 13.27 | 17.32 |
平均統計：
| MySQL執行環境 | 總SQL執行數 | 每秒SQL數 | 每秒事務數 | 延遲時間（平均） | 延遲時間（95%） |
|---|---|---|---|---|---|
| 非容器 | 3,886,232 | 12,953.14 | 647.53 | 12.36 | 18.05 |
| 容器 | 3,488,350 | 11,627.3 | 581.25 | 13.79 | 20.11 |
| 環比 | -10.24% | -10.24% | -10.24% | +11.57% | +11.41% |
在測千萬級資料量之前，測過幾輪幾十萬級的資料量，非容器和容器版的MySQL並沒有多大區別。當資料量逐漸增多時，差異就愈加明顯。目前測單表1000w已經出現10%左右的效能損耗，如果單表資料繼續增大，效能損耗應該也會更多。