K8s-持久化（持久卷,卷申明,StorageClass,StatefulSet持久化）

本文介绍: 通过POD指定Volume 的时候我们需要配置每个POD的主机路径，那如果我们后面需要修改主机的路径就会修改每个POD的yml。创建持久卷声明后, Kubernetes将根据请求和卷上设置的属性将持久卷绑定到声明｡每个持久卷声明都绑定到一个持久卷｡在绑定的过程中会根据是否有足够的容量，访问模式是否匹配，卷模式这些条件匹配到对应的持久卷。如果没有可用的卷,则永久卷声明将保持Pending挂起状态, 直到有更新的卷可供群集使用｡一旦有更新的卷可用,声明将自动绑定到新的可用卷｡1 先定义一个持久卷。

POD 卷挂载

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: random-number
spec:
  containers:
  - image: alpine
    name: alpine
    command: ["/bin/sh","-c"]
    args: ["shuf -i 0-100 -n 1 >> /opt/number.out;"]
    volumeMounts:
    - mountPath: /opt
      name: data-volume
  volumes: #这里声明了卷
  - name: data-volume
    hostPath:
      path: /data #这个卷对应的主机路径
      type: Directory #这个路径的类型为文件类型

上面这个POD创建以后会生成一些随机数写到容器的/opt/number.out，由于我们将/opt路径映射到了主机目录/data所以我们在这个路径也能看到它。
在这里插入图片描述
特别注意：这里我们定义的POD声明的是主机路径，它只在单节点能够正常工作，因为可能只有这个节点才存在data目录。又比如我们部署了三个POD，被分配到了不同的Worker节点，这个POD的工作依赖了一个底层环境，这个环境是一些库函数需要安装到指定目录下，这个时候不可能去每个工作节点都安装一遍，因此这里就需要配置一些集群存储方案，主要目的是完成文件同步
Kubernetes支持多种不同类型的存储解决方案：

NFS
ClusterFS
Flocker
Ceph FS
AWS EBS
Azure
GCP
比如是aws 存储，对应的yml可以向下面这样定义：

volumes:
- name: data-volume
 awsElasticBlockStore:
   volumeID: <VOLUME-ID>
   fsType: ext4

不同的云厂商会提供一个yml标准供我们使用。

那如果没有云厂商，我们也可以自己建一个分布式文件共享系统NFS。nfs集群搭建

#前置条件你的这些节点能够相互通信
#选择一个节点作为Master 安装工具
yum install -y nfs-utils rpcbind
#创建一个目录将这个目录暴露共享
mkdir -p /usr/local/data
#修改这个配置
vim /etc/exports
##填入下面的值 (rw,sync)表示这个文件可读可写，sync同步
#ip为master的ip,24为掩码
/usr/local/data ip/24 (rw,sync) 
#在Master节点启动
systemctl start nfs.service
systemctl start rpcbind.service
systemclt enable nfs.service 
systemclt enable rpcbind.service 
#从节点上安装nfs-utils即可
yum install -y nfs-utils
#可以查看这个节点有哪些共享目录
showmount -e 192.168.163.132
#从节点将远程目录挂载到本地 /usr/local/data 本地路径推荐和远程路径一致
mount 192.168.163.132:/usr/local/data /usr/local/data

对应的配置其实和主机路径是一样的，只是配置共享路径：

spec:
	volumes:
	- name : web-app
	  hostPath:
	 	path:/usr/local/data#共享目录,这个目录的修改会被NFS同步到其它节点

持久卷 Persistent Volume

通过POD指定Volume 的时候我们需要配置每个POD的主机路径，那如果我们后面需要修改主机的路径就会修改每个POD的yml。并且我们还要知道主机路径的具体细节，持久卷就是为了屏蔽这些事情。持久卷是由管理员配置的群集范围的存储卷池,供在群集上部署应用程序的用户使用｡用户可以使用持久卷声明从此池中选择存储｡
1 先定义一个持久卷

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: pv-vol1
spec: 
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  capacity:
    storage: 1Gi
  hostPath:
    path: /tmp/data
  persistentVolumeReclaimPolicy: Retain

accessModes:定义了存储设备的访问模式有下面这些取值

ReadWriteOnce：存储卷可读可写，但只能被一个节点上的 Pod 挂载
ReadOnlyMany：存储卷只读不可写，可以被任意节点上的 Pod 多次挂载
ReadWriteMany：存储卷可读可写，也可以被任意节点上的 Pod 多次挂载。

kubectl create –f pv-definition.yaml
#查看持久卷
kubectl get persistentvolume

生产环境中可能会使用云存储例如：

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: pv-vol1
spec: 
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  capacity:
    storage: 1Gi
  awsElasticBlockStore:
    volumeID: <VOLUME-ID>
    fsType: ext4

2 定义好了持久卷，我们还需要创建持久卷申明
创建持久卷声明后, Kubernetes将根据请求和卷上设置的属性将持久卷绑定到声明｡每个持久卷声明都绑定到一个持久卷｡在绑定的过程中会根据是否有足够的容量，访问模式是否匹配，卷模式这些条件匹配到对应的持久卷。
单个声明有多个可能得匹配项,但如果希望专门使用特定得卷, 可以使用标签与选择器绑定。如果所有其他条件都匹配,并且没有更好的选项, 则较小的声明可能绑定到较大的卷｡

如果没有可用的卷,则永久卷声明将保持Pending挂起状态, 直到有更新的卷可供群集使用｡一旦有更新的卷可用,声明将自动绑定到新的可用卷｡

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: mypvc
spec:
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  resources:
    requests:
      storage: 500Mi

kubectl create –f pvc-definition.yaml
#查看申明
kubectl get persistentvolumeclaim
kubectl get pvc
#删除申明
kubectl delete persistentvolumeclaim mypvc

删除声明, 可以选择要对卷执行的操作，持久卷persistentVolumeReclaimPolicy: Retain进行了指定

默认情况下, 它设置为保留Retain｡持久卷将一直保留,直到管理员手动将其删除｡但它不能被任何其他声明重复使用｡
可以被自动删除Delete｡一旦删除了声明,卷也将被删除｡从而释放终端存储设备上的存储空间｡
第三种是Recycle｡在这种情况下, 数据卷中的数据将在可用于其他声明之前被擦除｡

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: mypod
spec:
  containers:
    - name: myfrontend
      image: nginx
      volumeMounts:
      - mountPath: "/var/www/html"
        name: mypd
  volumes:
    - name: mypd
      persistentVolumeClaim:
        claimName: mypvc

如果系统里的存储资源非常多，PVC去遍历查找合适的PV会比较麻烦，可以通过给PV和PVC添加storageClassName进行匹配。
示例如下：

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: task-pv-volume
  labels:
    type: local
spec:
  storageClassName: manual
  capacity:
    storage: 10Gi
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  hostPath:
    path: "/mnt/data"

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: task-pv-claim
spec:
  storageClassName: manual
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  resources:
    requests:
      storage: 3Gi

存储类 Storage Class

假设生产环境完全上云，每次创建PV之前, 用户都必须在云上先申请存储空间｡
每次应用程序需要存储时，要先在云平台购买存储空间,然后手动创建对应的持久卷定义文件｡这Storage Class就是为了解决这一问题，StorageClass, 可以定义一个配置器provisioner，用来自动在云平台上配置存储卷，并在pvc创建时将存储附加到Pod，其实也就是将手动创建PV的过程自动化了。
1 创建StorageClass

apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
  name: gce-pd
provisioner: kubernetes.io/gce-pd

provisioner取决于所使用的平台，

公有云平台如谷歌云使用kubernetes.io/gce-pd
自建nfs平台使用k8s-sigs.io/nfs-subdir-external-provisioner
2 使用StorageClass

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: mypvc
spec:
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  storageClassName: gce-pd
  resources:
    requests:
      storage: 500Mi

StatefulSet 有状态集

StatefulSet类似于ReplicaSet, 基于模板创建, 可以扩容和缩小，执行滚动更新和回滚｡它主要是为了解决依赖关系的问题。使用StatefulSet将按顺序创建Pod｡在部署第一个Pod后, 等待直到处于运行和就绪状态，才部署下一个Pod。
比如我们需要部署一个高可用reids, 一个主节点，一个从节点，从节点也有自己的备份

apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: redis
  labels: 
    app: redis
spec:
  serviceName: redis-h
  selector: 
    matchLabels:
      app: redis
  replicas: 3
  template:
    metadata:
      labels: 
        app: redis
    spec:
      containers:
      - name: redis
        image: redis

在这里插入图片描述

kubectl create -f statefulset-def.yml

kubectl get pod -w
#查看StatefulSet 
kubectl get sts
#删除
kubectl delete sts redis

StatefulSet 持久化

假设我们希望数据库拥有主从备份和读写分离。那么StatefulSet下的每一个Pod都应该有自己单独的卷。Pod不希望共享数据, 每个Pod都需要自己的本地存储｡则可以定义一个持久化的模板，来进行工作。

apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: redis
  labels: 
    app: redis
spec:
  serviceName: redis-h
  selector: 
    matchLabels:
      app: redis
  replicas: 3
  template:
    metadata:
      labels: 
        app: redis
    spec:
      containers:
      - name: redis
        image: redis
        volumeMounts: 
        - mountPath: /data
          name: data-volume
  volumeClaimTemplates: #重点在于这里的定义
  - metadata: 
      name: data-volume 
      spec: 
        storageClassName: gce-pd
        accessModes: 
        - ReadWriteMany
        resources: 
          requests: 
            storage: 100Mi