生产环境下把数据库装进 Docker，靠谱吗？

说到底，大佬们反对在生产里容器化数据库，并不是因为他们对新技术有“宗教”般的偏见，而是因为那些“坑”又深又多：存储驱动会翻车、I/O性能要打折、数据持久化随时说拜拜、网络桥接让延迟跑来打招呼，监控和 DBA协作也变得像是把“解魔方”和“玩接力”合二为一。

存储驱动：深坑浮沉录

驱动一挂，数据就散

Docker常用的Overlay2、AUFS等存储驱动，在高并发写入下偶尔会“内核熊抱”（kernel panic），一不留神就把数据库文件系统搞崩溃，让你怀疑人生。

Volume 挂载也有“玻璃心”

即使你乖乖用 Volume、Bind Mount，跨主机的NFS或云盘也可能闹“网络抖动焦虑症”，一会同步成功、一会儿又恍若失忆，数据一致性得自行加“打地鼠”玩法才能保证。

I/O性能：内核调皮症发作

“虚拟化开销”那点事

数据库是I/O大胃王，Docker的文件系统与网络虚拟化会带来5%~15%左右的性能损耗，让你在高峰期忍不住想把容器给“踢出门”

网络桥接的“马拉松”

默认的Docker bridge网络要经过一层NAT，数据库节点互联或客户端访问都得绕个大弯，稍微对时延敏感，就能让事务性能像蜗牛赛跑，削足适履真心有点尴尬

运维复杂度：从“轻松”到“魔塔”

“三合一”监控挑战

为了确保一切运行顺畅，让你能够安心休息，建议将Prometheus、cAdvisor与pg_stat_statements及performance_schema结合起来使用。这样，你就可以全面监控宿主机、容器进程以及数据库的内部指标了。这样一来，即使遇到问题也能及时发现并解决，避免小问题变成大麻烦哦。