几个数据库可以放一个服务器？

在单个服务器上部署多个数据库是常见做法，具体数量取决于以下关键因素：

一、核心限制因素

1. 硬件资源

   • CPU：每个数据库实例需要2-4核（OLTP场景需更多）
   • 内存：建议每个实例预留4GB+（MySQL/MongoDB等）
   • 存储：SSD推荐，需考虑IOPS限制（如AWS gp3最高16000 IOPS）
   • 网络：1Gbps带宽约支持5-8个中型数据库

2. 数据库类型

   • 关系型（MySQL/PostgreSQL）：通常每个实例需要独立进程
   • NoSQL（MongoDB/Redis）：更轻量，单机可部署更多实例
   • 时序数据库（InfluxDB）：通常单实例可处理多数据库

二、典型部署方案

三、优化策略

1. 资源隔离技术

   • Docker容器：每个数据库独立容器，通过--memory限制资源
   • cgroups：直接限制CPU/内存使用（例：cgcreate -g cpu,memory:/dbgroup）
   • K8s：通过ResourceQuota实现多租户管理

2. 混合部署建议

   • 生产环境：关键业务DB单独部署
   • 开发/测试环境：可使用多实例部署
   • 微服务场景：每个服务独立Schema而非独立实例

四、监控指标阈值

当出现以下情况时应考虑拆分：

• CPU持续>70%
• 内存使用>80%
• 磁盘延迟>10ms
• 网络带宽使用>50%

五、云服务参考

• AWS RDS：单机最多5个只读实例
• Azure SQL：弹性池支持100+数据库共享资源
• Google Cloud Spanner：原生支持多数据库单实例

六、特殊场景处理

1. 端口冲突解决方案

   # MySQL多实例配置示例
   [mysqld@replica1]
   datadir=/var/lib/mysql1
   socket=/var/lib/mysql1/mysql.sock
   port=3307

2. 存储分离部署

   /dev/nvme0n1  -> /var/lib/mysql (主库)
   /dev/nvme1n1  -> /var/lib/mysql2 (从库)

建议进行压力测试（如使用sysbench）验证实际承载能力，通常在中型服务器（16核32GB）上，混合部署5-8个生产级数据库是可行的，但需要配置完善的监控告警系统。