在当今数字化时代，数据已成为企业的核心资产之一。而作为承载着海量数据和业务逻辑的关键组件，云服务器上的数据库扮演着至关重要的角色。为了提高资源利用率并降低成本，许多企业选择在同一台云服务器上部署多个数据库实例。在这种情况下，确保各个数据库之间的隔离性成为了关键问题。
一、网络隔离
通过设置严格的网络安全策略，如防火墙规则或安全组配置，限制不同数据库之间直接通信的可能性。这可以防止恶意用户从一个数据库突破后横向移动到其他数据库。对于每个数据库实例分配独立的IP地址或者端口号，进一步增强了访问控制能力。
二、存储隔离
为每个数据库分配独立的磁盘分区或使用对象存储服务（如AWS S3）来保存其数据文件。这样不仅可以避免由于共享同一块物理存储设备导致的数据泄露风险，还能根据不同应用需求灵活调整性能参数，例如IOPS（每秒输入输出次数）。定期备份单个数据库，并将其存放在不同的地理位置，以应对潜在灾难恢复场景。
三、计算资源隔离
利用容器化技术（如Docker）或者虚拟机环境将各个数据库实例隔离开来，使其运行在一个受控且相互独立的操作系统环境中。这有助于防止因某个数据库占用过多CPU、内存等计算资源而影响到其他数据库的正常工作。还可以根据实际情况为每个数据库设定资源配额上限，确保公平合理的资源分配。
四、权限管理
建立细粒度的用户身份认证与授权机制，确保只有具备相应权限的人才能对特定数据库执行操作。这包括但不限于创建账号时遵循最小特权原则；定期审查现有用户的访问权限，及时撤销不再需要的权限；启用审计日志记录功能，追踪所有针对数据库的操作行为。
五、加密措施
无论是静态存储还是传输过程中的敏感信息都应采用强加密算法进行保护。对于前者，可以选择透明数据加密（TDE）方式自动对整个数据库卷加密；后者则建议启用SSL/TLS协议确保客户端与服务器间通信的安全性。妥善保管解密所需的密钥，并按照严格的安全流程定期更换。
六、多租户架构设计
如果是在一个多租户平台上提供数据库服务，则更需注重平台层面的设计考量。一方面要确保不同租户之间的数据完全隔离，即使它们可能共用相同的硬件设施；另一方面也要考虑到如何实现高效的资源共享及成本分摊。比如采用命名空间、标签等手段标识区分不同租户的数据对象；引入计量计费体系衡量各租户实际消耗资源量。
七、持续监控与优化
最后但同样重要的是，建立一套完善的监控体系实时跟踪各个数据库实例的运行状态，及时发现并处理可能出现的问题。这不仅涉及到常规性能指标如响应时间、吞吐量等，还包括安全事件检测预警。基于收集到的数据不断调整优化现有隔离策略，以适应日益变化的应用场景和技术发展趋势。
在云服务器上添加多个数据库时，确保它们之间的隔离性是一项复杂而又必要的任务。通过上述提到的一系列技术和管理手段，可以在很大程度上降低风险，为企业构建稳定可靠的云端数据库环境打下坚实基础。
