随着容器技术逐渐成熟,Docker已经成为时下流行的开源容器工具之一。从应用开发到发布的整个生命周期中,Docker不仅能够节省运维开发成本、简化应用服务的在线迁移流程,还能提高应用服务的横向扩展能力。目前,容器云平台上的有状态服务持久化存储和调度存在以下几个问题:一是有状态服务处理业务需要依赖之前的请求,且有状态服务的容器节点需要存储与请求相关的业务数据。当容器发生宕机故障时,有状态服务容器节点中的业务数据存在着丢失的风险和不能跨主机迁移的缺陷。所以,有状态服务持久化存储问题是容器云亟待解决的关键问题之一。二是对于有状态服务,Docker集群调度策略没有考虑物理节点未来工作负载,调度因素考虑不够全面,导致容器可能分配到即将超载的物理节点,容器集群资源分布不均衡。因此,有状态服务调度问题是改善容器云性能的重要问题之一。首先,针对有状态服务持久化存储的问题,本文将Ceph分布式存储作为容器的后端存储,为数据库服务设计了通用的持久化存储技术,由此缩短了数据库服务的宕机恢复时间,提高了数据库服务数据的可靠性。然后,针对Docker集群调度策略未考虑节点未来工作负载的问题,本文提出了一种基于ARIMA-BP组合的读写负载预测模型,该模型对物理节点中容器的读写负载进行建模和预测,以便容器集群预测出读写低载的物理节点。最后,针对默认调度策略只考虑CPU核数的问题,本文额外考虑了内存、IO和网络等因素,应用基于精英保留策略的遗传算法实现有状态服务调度策略,实验结果表明组合模型比单一模型具有更好的预测效果,调度策略提高了容器集群调度有状态服务的负载均衡能力。