如何合理规划阿里云服务器上的多个数据库的端口和资源分配？

在阿里云服务器上合理规划多个数据库的端口和资源分配，是保障系统稳定性、安全性和性能的关键。以下是一套完整的建议和最佳实践：

一、端口规划原则

1. 避免端口冲突

   • 默认数据库端口：
     • MySQL：3306
     • PostgreSQL：5432
     • Redis：6379
     • MongoDB：27017
     • SQL Server：1433
   • 若部署多个同类数据库实例（如两个MySQL），需使用不同端口（如3307、3308）。
   • 建议统一制定端口分配表，例如：
     | 数据库类型 | 实例名称 | 端口号 |
     |————|—————-|——–|
     | MySQL | 主业务库 | 3306 |
     | MySQL | 日志分析库 | 3307 |
     | Redis | 缓存主节点 | 6379 |
     | Redis | 缓存从节点 | 6380 |
     | MongoDB | 用户数据 | 27017 |

2. 使用非默认端口增强安全性

   • 修改默认端口可减少自动化扫描攻击风险（但不能替代防火墙和认证机制）。
   • 避免使用知名服务端口（如80、443、22）。

3. 通过安全组控制访问

   • 在阿里云安全组规则中限制端口开放范围：
     • 只允许特定IP或VPC内网访问数据库端口。
     • 不将数据库端口暴露在公网（除非必要且有强认证）。
   • 示例：Redis 6379 仅允许应用服务器私有IP访问。

二、资源分配策略

1. 根据业务优先级划分资源

   • 使用 cgroups（Linux）或容器（Docker/K8s）隔离资源。
   • 为关键数据库分配更多 CPU 和内存。

2. 合理配置数据库内存参数

   • MySQL：调整 innodb_buffer_pool_size（建议设为物理内存的50%~70%，多实例时按比例分配）。
   • PostgreSQL：设置 shared_buffers、work_mem。
   • Redis：设置 maxmemory 防止内存溢出，启用 LRU 策略。
   • MongoDB：依赖系统缓存，确保足够空闲内存供文件系统缓存。

3. CPU 与 I/O 调度优化

   • 使用 nice 或 cpulimit 控制低优先级数据库的CPU占用。
   • 对高I/O数据库（如OLAP型）考虑使用SSD云盘，并开启I/O调度优化。

4. 磁盘空间规划

   • 为每个数据库分配独立挂载目录：

     /data/mysql-main/
     /data/mysql-log/
     /data/redis/
     /data/mongodb/

   • 使用独立云盘（高效云盘/SSD）挂载，便于监控和扩容。

三、部署架构建议

1. 推荐使用容器化部署（Docker + Docker Compose / Kubernetes）

   # docker-compose.yml 示例
   version: '3'
   services:
     mysql-main:
       image: mysql:8.0
       ports:
         - "3306:3306"
       volumes:
         - ./mysql-main-data:/var/lib/mysql
       environment:
         MYSQL_ROOT_PASSWORD: strongpass
       deploy:
         resources:
           limits:
             memory: 2G
             cpus: '1.0'
   
     redis-cache:
       image: redis:7
       command: redis-server --port 6379 --maxmemory 1gb
       ports:
         - "6379:6379"
       volumes:
         - ./redis-data:/data

2. 使用阿里云 RDS 替代自建数据库（推荐）

   • 将核心数据库迁移到阿里云 RDS（MySQL/PostgreSQL/MongoDB），由云平台管理高可用、备份、监控。
   • 自建数据库仅用于特殊需求（如测试、开发、定制化中间件）。

3. 混合部署场景

   • 生产环境：RDS + ECS 上运行轻量缓存（如Redis Sentinel）。
   • 测试环境：ECS 上部署多实例数据库，使用不同端口+命名空间区分。

四、监控与维护

1. 启用监控

   • 使用阿里云 云监控 监控 ECS 的 CPU、内存、磁盘、网络。
   • 数据库层面使用 Prometheus + Grafana 或阿里云 ARMS 进行性能监控。

2. 日志集中管理

   • 使用 SLS（日志服务）收集各数据库日志，便于审计和故障排查。

3. 定期备份

   • 使用 mysqldump、pg_dump、mongodump 定时备份。
   • 结合 OSS 存储备份文件，设置生命周期管理。

五、安全建议

• 所有数据库启用强密码认证。
• 禁用远程 root 登录（MySQL）或绑定本地地址。
• 启用 TLS 加密（尤其跨网络传输）。
• 定期更新数据库版本，修复安全漏洞。

总结：最佳实践清单

通过以上规划，可以在一台阿里云 ECS 上安全、高效地运行多个数据库实例。如业务增长，建议尽早拆分到多台服务器或使用云原生数据库服务。