K8s实现数据持久化

以你之姓@ 2023-06-13 11:20 2阅读 0赞

## 前言 ##

在一切虚拟化解决方案中，数据的持久化都是需要我们非常关心的问题，docker如此，K8s也不例外。在k8s中，有一个数据卷的概念。

> k8s数据卷主要解决了以下两方面问题：
> 
>  *  数据持久性：通常情况下，容器运行起来后，写入到其文件系统的文件时暂时性的。当容器崩溃后，kebelet将这个容器kill掉，然后生成一个新的容器，此时，新运行的容器将没有原来容器内的文件，因为容器是重新从镜像创建的。
>  *  数据共享：同一个pod中运行的容器之间，经常会存在共享文件/文件夹的需求。

在k8s中，Volume（数据卷）存在明确的生命周期（与包含该数据卷的容器组（pod）相同）。因此Volume的生命周期比同一容器组（pod）中任意容器的生命周期要更长，不管容器重启了多少次，数据都被保留下来。当然，如果pod不存在了，数据卷自然退出了。此时，根据pod所使用的数据卷类型不同，数据可能随着数据卷的退出而删除，也可能被真正持久化，并在下次容器组重启时仍然可以使用。

从根本上来说，一个数据卷仅仅是一个可以被pod访问的目录或文件。这个目录是怎么来的，取决于该数据卷的类型（不同类型的数据卷使用不同的存储介质）。同一个pod中的两个容器可以将一个数据卷挂载到不同的目录下。

## 一、数据卷类型 ##

k8s目前支持28种数据卷类型（其中大多数特定于云环境），这里将写下在k8s中常用的几种数据卷类型。

### 1、emptyDir ###

emptyDir类型的数据卷在创建pod时分配给该pod，并且直到pod被移除，该数据卷才被释放。该数据卷初始分配时，始终是一个空目录。同一个pod中的不同容器都可以对该目录执行读写操作，并且共享其中的数据（尽管不同容器可能将该数据卷挂载到容器中的不同路径）。当pod被删除后，emptyDir数据卷中的数据将被永久删除。（PS：容器奔溃时，kubelet并不会删除pod，而仅仅是将容器重启，因此emptyDir中的数据在容器崩溃并重启后，仍然是存在的）。

> emptyDir的使用场景如下：
> 
>  *  空白的初始空间，例如合并/排序算法中，临时将数据保存在磁盘上。
>  *  长时间计算中存储检查点（中间结果），以便容器崩溃时，可以从上一次存储的检查点（中间结果）继续进行，而不是从头开始。
>  *  作为两个容器的共享存储，使得第一个内容管理的容器可以将生成的数据存入其中，同时由一个webserver容器对外提供这些页面。
>  *  默认情况下，emptyDir数据卷存储在node节点的存储介质（机械硬盘、SSD或网络存储）上。

#### emptyDir的使用示例 ####

[root@master ~]# vim emtydir.yaml     #pod的yaml文件如下
    
    apiVersion: v1
    kind: Pod
    metadata:
      name: read-write
    spec:
      containers:
      - name: write         #定义一个名为write的容器
        image: busybox
        volumeMounts:
        - mountPath: /write    #当数据持久化类型为emtydir时，这里的路径指的是容器内的路径
          name: share-volume     #指定本地的目录名
        args:        #容器运行后，进行写操作
        - /bin/sh
        - -c
        - echo "emtydir test" > /write/hello;sleep 30000
    
      - name: read           #定义一个名为read的容器
        image: busybox
        volumeMounts:
        - mountPath: /read
          name: share-volume      #指定本地的目录名
        args:                #容器运行后，进行读操作
        - /bin/sh
        - -c
        - cat /read/hello; sleep 30000
      volumes:               #这里的volumes是指对上面挂载的进行解释
      - name: share-volume    #这里的名字必须和上面pod的mountPath下的name值对应
        emptyDir: {}            #这里表示是个空目录，主要是定义了一个数据持久化的类型
    [root@master ~]# kubectl apply -f emtydir.yaml    #执行yaml文件
    [root@master ~]# kubectl exec -it read-write -c write /bin/sh  #进入第一个pod
    / # cat /write/hello        #确认yaml文件执行的命令是否生效
    emtydir test
    
    [root@master ~]# kubectl exec -it read-write -c read /bin/sh  #进入第二个容器名为read的容器查看
    / # cat /read/hello        #查看指定挂载的目录下是否和write容器中的内容一致
    emtydir test
    #至此，起码可以确认这两个pod是挂载了同一个本地目录，文件内容都一致。
    #那么，现在看看具体挂载的是本地哪个目录？
    [root@master ~]# kubectl get pod -o wide    #先通过此命令查看pod是运行在哪个节点上的
    #我这里是运行在node01节点的，所以接下来需要到node01节点上进行查看
    
    #node01节点操作如下：
    [root@node01 ~]# docker ps             #通过此命令查看出运行的容器ID号
    CONTAINER ID        IMAGE              #省略部分内容
    6186a08c6d5f        busybox              
    5f19986f0879        busybox             
    [root@node01 ~]# docker inspect 6186a08c6d5f      #查看第一个容器的详细信息
     "Mounts": [          #找到mount字段
                {
                    "Type": "bind",
                    "Source": "/var/lib/kubelet/pods/86b67ff4-9ca0-4f40-86d8-6778cfe949ec/volumes/kubernetes.io~empty-dir/share-volume",
    #上面的source就是指定的本地目录
                    "Destination": "/read",
                    "Mode": "Z",
                    "RW": true,
                    "Propagation": "rprivate"
    
    [root@node01 ~]# docker inspect 5f19986f0879    #查看第二个容器的详细信息
    
            "Mounts": [    #同样定位到mount字段
                {
                    "Type": "bind",
                    "Source": "/var/lib/kubelet/pods/86b67ff4-9ca0-4f40-86d8-6778cfe949ec/volumes/kubernetes.io~empty-dir/share-volume",
    #可以看到，上面指定的本地目录和第一个容器指定的是同一个目录
                    "Destination": "/write",
                    "Mode": "Z",
                    "RW": true,
                    "Propagation": "rprivate"
                },
    #至此，已经可以确定这两个容器的挂载目录共享的是同一个本地目录
    [root@node01 ~]# cat /var/lib/kubelet/pods/86b67ff4-9ca0-4f40-86d8-6778cfe949ec/volumes/kubernetes.io~empty-dir/share-volume/hello 
    #查看本地该目录下的内容，和pod中的一致
    emtydir test

至此，emptyDir的特性就已经验证了，只要这个pod中还有一个容器在运行，那么这个本地的数据就不会丢失，但如果这个pod被删除，那么本地的数据也将不复存在。

**验证如下：**

**node01上删除一个pod并再次查看本地目录：**

[root@node01 ~]# docker rm -f 6186a08c6d5f    #删除一个pod
    6186a08c6d5f
    [root@node01 ~]# cat /var/lib/kubelet/pods/86b67ff4-9ca0-4f40-86d8-6778cfe949ec/volumes/kubernetes.io~empty-dir/share-volume/hello 
    #查看本地目录，发现文件还在
    emtydir test

**在master上将此pod删除，再次去node01节点上查看本地目录是否存在：**

#master上删除pod
    [root@master ~]# kubectl delete -f emtydir.yaml 
    #在node01上再次查看本地目录，会提示不存在这个目录
    [root@node01 ~]# cat /var/lib/kubelet/pods/86b67ff4-9ca0-4f40-86d8-6778cfe949ec/volumes/kubernetes.io~empty-dir/share-volume/hello 
    cat: /var/lib/kubelet/pods/86b67ff4-9ca0-4f40-86d8-6778cfe949ec/volumes/kubernetes.io~empty-dir/share-volume/hello: 没有那个文件或目录

**emptyDir总结：**

同个pod里面的不同容器，共享同一个持久化目录，当pod节点删除时，volume的内容也会被删除。但如果仅仅是容器被销毁，pod还在，则volume不会受到任何影响。说白了，emptyDir的数据持久化的生命周期和使用的pod一致。一般是作为临时存储使用。

### 2、HostPath数据卷类型 ###

hostPath 类型的数据卷将 Pod（容器组）所在节点的文件系统上某一个文件或目录挂载进容器组（容器内部），类似于docker中的bind mount挂载方式。

这种数据持久化的方式，使用场景不多，因为它增加了pod与节点之间的耦合。

绝大多数容器组并不需要使用 hostPath 数据卷，但是少数情况下，hostPath 数据卷非常有用：

> 适用场景如下：
> 
>  *  某容器需要访问 Docker，可使用 hostPath 挂载宿主节点的 /var/lib/docker
>  *  在容器中运行 cAdvisor，使用 hostPath 挂载宿主节点的 /sys

总言而之，一般对K8s集群本身的数据持久化和docker本身的数据持久化会使用这种方式。

由于其使用场景比较少，这里就不举例了。

### 3、Persistent 数据卷类型 ###

PersistentVolume（PV存储卷）是集群中的一块存储空间，由集群管理员管理或者由Storage class（存储类）自动管理，PV和pod、deployment、Service一样，都是一个资源对象。

既然有了PV这个概念，那么PVC（PersistentVolumeClaim）这个概念也不得不说一下，PVC代表用户使用存储的请求，应用申请PV持久化空间的一个申请、声明。K8s集群可能会有多个PV，你需要不停的为不同的应用创建多个PV。

比如说，pod是消耗node节点的计算资源，而PVC存储卷声明是消耗PV的存储资源。Pod可以请求的是特定数量的计算资源（CPU或内存等），而PVC请求的是特定大小或特定访问模式（只能被单节点读写/可被多节点只读/可被多节点读写）的存储资源。

#### PV和PVC的关系 ####

PV（存储卷）和PVC（存储卷声明）的关系如下图所示：

![K8s实现数据持久化][K8s]

> 上图中的解释如下：
> 
>  *  PV是集群中的存储资源，通常由集群管理员创建和管理；
>  *  StorageClass用于对PV进行分类，如果配置正确，Storage也可以根据PVC的请求动态创建PV；
>  *  PVC是使用该资源的请求，通常由应用程序提出请求，并指定对应的StorageClass和需求的空间大小；
>  *  PVC可以作为数据卷的一种，被挂载到pod中使用。

#### 存储卷声明（PVC）的管理过程 ####

> PV和PVC的管理过程描述如下：  
> 1、在主机上划分出一个单独的目录用于PV使用，并且定义其可用大小  
> 2、创建PVC这个资源对象，以便请求PV的存储空间  
> 3、pod中添加数据卷，数据卷关联到PVC；  
> 4、Pod中包含容器，容器挂载数据卷

其实上面解释那么多，可能还是云里雾里的，下面是一个使用案例，仅供参考。

**案例大概过程如下：**  
底层存储采用nfs存储，然后在nfs的目录下划分1G的容量供PV调度。然后通过创建PVC来申请PV的存储资源空间，最后创建pod测试，使用PVC声明的存储资源来实现数据的持久化。

#### 1）搭建nfs存储 ####

为了方便操作，我直接在master上搭建nfs存储。

[root@master ~]# yum -y install nfs-utils
    [root@master ~]# systemctl enable rpcbind
    [root@master ~]# vim /etc/exports
    /nfsdata *(rw,sync,no_root_squash)
    [root@master ~]# systemctl start nfs-server
    [root@master ~]# systemctl enable nfs-server
    [root@master ~]# showmount -e
    Export list for master:
    /nfsdata *

#### 2）创建PV资源对象 ####

[root@master ~]# vim test-pv.yaml    #编辑PV的yaml文件
    
    apiVersion: v1
    kind: PersistentVolume
    metadata:
      name: test-pv
    spec:
      capacity:
        storage: 1Gi          #该PV可分配的容量为1G
      accessModes:
        - ReadWriteOnce              #访问模式为只能以读写的方式挂载到单个节点
      persistentVolumeReclaimPolicy: Recycle   #回收策略为Recycle
      storageClassName: nfs            #定义存储类名字
      nfs:                                #这里和上面定义的存储类名字需要一致
        path: /nfsdata/test-pv       #指定nfs的目录
        server: 192.168.20.6           #nfs服务器的IP
    #关于上述的具体解释
    #capacity：指定PV的大小
    #AccessModes：指定访问模式
        #ReadWriteOnce：只能以读写的方式挂载到单个节点（单个节点意味着只能被单个PVC声明使用）
        #ReadOnlyMany：能以只读的方式挂载到多个节点
        #ReadWriteMany：能以读写的方式挂载到多个节点
    #persistentVolumeReclaimPolicy：PV的回收策略
        #Recycle：清除PV中的数据，然后自动回收。
        #Retain:需要手动回收。
        #Delete：删除云存储资源。（云存储专用）
        #PS：注意这里的回收策略是指，在PV被删除后，在这个PV下所存储的源文件是否删除。
    #storageClassName：PV和PVC关联的依据。
    [root@master ~]# kubectl apply -f test-pv.yaml     #执行yaml文件
    [root@master ~]# kubectl get pv test-pv    #既然PV是一个资源对象，那么自然可以通过此方式查看其状态
    NAME      CAPACITY   ACCESS MODES   RECLAIM POLICY   STATUS      CLAIM   STORAGECLASS   REASON   AGE
    test-pv   1Gi        RWO            Recycle          Available           nfs                     38s
    #查看PV的状态必须为Available才可以正常使用

#### 3）创建PVC资源对象 ####

[root@master ~]# vim test-pvc.yaml         #编写yaml文件
    
    apiVersion: v1
    kind: PersistentVolumeClaim
    metadata:
      name: test-pvc
    spec:
      accessModes:          #定义访问模式，必须和PV定义的访问模式一致
        - ReadWriteOnce
      resources:
        requests:
          storage: 1Gi          #直接请求使用最大的容量
      storageClassName: nfs      #这里的名字必须和PV定义的名字一致
    [root@master ~]# kubectl apply -f test-pvc.yaml     #执行yaml文件
    
    #再次查看PV及PVC的状态（状态为bound，表示该PV正在被使用）
    [root@master ~]# kubectl get pvc      #查看PVC的状态
    NAME       STATUS   VOLUME    CAPACITY   ACCESS MODES   STORAGECLASS   AGE
    test-pvc   Bound    test-pv   1Gi        RWO            nfs            2m10s
    [root@master ~]# kubectl get pv      #查看PV的状态
    NAME      CAPACITY   ACCESS MODES   RECLAIM POLICY   STATUS   CLAIM              STORAGECLASS   REASON   AGE
    test-pv   1Gi        RWO            Recycle          Bound    default/test-pvc   nfs                     8m24s

#### 4）创建一个Pod ####

这里创建的pod使用刚刚创建的PV来实现数据的持久化。

[root@master ~]# vim test-pod.yaml       #编写pod的yaml文件
    apiVersion: v1
    kind: Pod
    metadata:
      name: test-pod
    spec:
      containers:
      - name: test-pod
        image: busybox
        args:
        - /bin/sh
        - -c
        - sleep 30000
        volumeMounts:
        - mountPath: /testdata
          name: volumedata     #这里自定义个名称
      volumes:
        - name: volumedata      #这里的是上面定义的名称解释，这两个名称必须一致
          persistentVolumeClaim:
            claimName: test-pvc
    [root@master ~]# kubectl apply -f test-pod.yaml        #执行yaml文件
    [root@master ~]# kubectl get pod     #查看pod的状态，发现其一直处于ContainerCreating状态
    #怎么回事呢？
    NAME       READY   STATUS              RESTARTS   AGE
    test-pod   0/1     ContainerCreating   0          23s
    #当遇到pod状态不正常时，一般我们可以采用三种方式来排错
    #第一就是使用kubectl  describe命令来查看pod的详细信息
    #第二就是使用kubectl logs命令来查看pod的日志
    #第三就是查看宿主机本机的message日志
    #这里我采用第一种方法排错
    [root@master ~]# kubectl describe pod test-pod
    #输出的最后一条信息如下：
    mount.nfs: mounting 192.168.20.6:/nfsdata/test-pv failed, reason given by server: No such file or directory
    #原来是我们在挂载nfs存储目录时，指定的目录并不存在
    #那就在nfs服务器上（这里是本机）进行创建相关目录咯
    [root@master ~]# mkdir -p /nfsdata/test-pv      #创建对应目录
    [root@master ~]# kubectl get pod test-pod   #然后再次查看pod的状态
    #如果pod的状态还是正在创建，那么就是因为运行该pod的节点上的kubelet组件还没有反应过来
    #如果要追求pod的启动速度，可以手动将pod所在节点的kubelet组件进行重启即可。
    [root@master ~]# kubectl get pod test-pod    #稍等片刻，再次查看，发现其pod已经running了
    NAME       READY   STATUS    RESTARTS   AGE
    test-pod   1/1     Running   0          8m

#### 5）测试其数据持久化的效果 ####

[root@master ~]# kubectl exec -it test-pod /bin/sh   #进入pod
    / # echo "test pv pvc" > /testdata/test.txt       #向数据持久化的目录写入测试信息
    #回到nfs服务器，查看共享的目录下是否有容器中写入的信息
    [root@master ~]# cat /nfsdata/test-pv/test.txt   #确定是有的
    test pv pvc
    #现在查看到pod容器的所在节点，然后到对应节点将其删除
    [root@master ~]# kubectl get pod -o wide       #我这里是运行在node02节点
    NAME       READY   STATUS    RESTARTS   AGE   IP           NODE     NOMINATED NODE   READINESS GATES
    test-pod   1/1     Running   0          11m   10.244.2.2   node02   <none>           <none>
    #在node02节点查看到其pod容器的ID号，然后将其删除
    [root@node02 ~]# docker ps      #获取容器的ID号
    [root@node02 ~]# docker rm -f dd445dce9530   #删除刚刚创建的容器
    #回到nfs服务器，发现其本地目录下的数据还是在的
    [root@master ~]# cat /nfsdata/test-pv/test.txt 
    test pv pvc
    #那么现在测试，将这个pod删除，nfs本地的数据是否还在？
    [root@master ~]# kubectl delete -f test-pod.yaml 
    [root@master ~]# cat /nfsdata/test-pv/test.txt      #哦吼，数据还在
    test pv pvc
    #那现在要是将PVC删除呢？
    [root@master ~]# kubectl delete -f test-pvc.yaml 
    [root@master ~]# cat /nfsdata/test-pv/test.txt       #哦吼，数据不在了。
    cat: /nfsdata/test-pv/test.txt: 没有那个文件或目录

**总结：由于我们在创建pv这个资源对象时，采用的回收策略是清除PV中的数据，然后自动回收，而PV这个资源对象是由PVC来申请使用的，所以不管是容器也好，pod也好，它们的销毁并不会影响用于实现数据持久化的nfs本地目录下的数据，但是，一旦这个PVC被删除，那么本地的数据就会随着PVC的销毁而不复存在，也就是说，采用PV这种数据卷来实现数据的持久化，它这个数据持久化的生命周期是和PVC的生命周期是一致的。**

———————— 本文至此结束，感谢阅读 ————————

[K8s]: https://s1.51cto.com/images/blog/201911/15/4ed38ec68e741f79f20e4010912b8adb.png?x-oss-process=image/watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=