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
[[email protected] ~]# 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
[[email protected] ~]# kubectl apply -f emtydir.yaml #执行yaml文件
[[email protected] ~]# 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
[[email protected] ~]# 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？
[[email protected] ~]# 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：
[[email protected] ~]# 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
[[email protected] ~]# 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"
[[email protected] ~]# 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
[[email protected] ~]# 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：
[[email protected] ~]# docker rm -f 6186a08c6d5f #删除一个pod
6186a08c6d5f
[[email protected] ~]# 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
[[email protected] ~]# 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
[[email protected] ~]# 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：
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。
[[email protected] ~]# yum -y install nfs-utils
[[email protected] ~]# systemctl enable rpcbind
[[email protected] ~]# vim /etc/exports
/nfsdata *(rw,sync,no_root_squash)
[[email protected] ~]# systemctl start nfs-server
[[email protected] ~]# systemctl enable nfs-server
[[email protected] ~]# showmount -e
Export list for master:
/nfsdata *2）创建PV资源对象
[[email protected] ~]# 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。
[[email protected] ~]# kubectl apply -f test-pv.yaml #执行yaml文件
[[email protected] ~]# 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
[[email protected] ~]# 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
[[email protected] ~]# 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）
[[email protected] ~]# 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
[[email protected] ~]# 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。
[[email protected] ~]# 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
[[email protected] ~]# kubectl apply -f test-pod.yaml #执行yaml文件
[[email protected] ~]# 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
[[email protected] ~]# 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
[[email protected] ~]# mkdir -p /nfsdata/test-pv #创建对应目录
[[email protected] ~]# 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。
[[email protected] ~]# 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
[[email protected] ~]# 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
[[email protected] ~]# 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
[[email protected] ~]# 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
[[email protected] ~]# docker ps #获取容器的ID号
[[email protected] ~]# 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
[[email protected] ~]# 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？
[[email protected] ~]# kubectl delete -f test-pod.yaml
[[email protected] ~]# 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？
[[email protected] ~]# kubectl delete -f test-pvc.yaml
[[email protected] ~]# 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。
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