你好,我是张磊。今天我和你分享的主题是:PV、PVC、StorageClass,这些到底在说啥?

在前面的文章中,我重点为你分析了Kubernetes的各种编排能力。

在这些讲解中,你应该已经发现,容器化一个应用比较麻烦的地方,莫过于对其“状态”的管理。而最常见的“状态”,又莫过于存储状态了。

所以,从今天这篇文章开始,我会通过4篇文章为你剖析Kubernetes项目处理容器持久化存储的核心原理,从而帮助你更好地理解和使用这部分内容。

首先,我们来回忆一下我在第19篇文章《深入理解StatefulSet(二):存储状态》中,和你分享StatefulSet如何管理存储状态的时候,介绍过的Persistent Volume(PV)和Persistent Volume Claim(PVC)这套持久化存储体系。

其中,PV描述的,是持久化存储数据卷。这个API对象主要定义的是一个持久化存储在宿主机上的目录,比如一个NFS的挂载目录。

通常情况下,PV对象是由运维人员事先创建在Kubernetes集群里待用的。比如,运维人员可以定义这样一个NFS类型的PV,如下所示:

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: nfs
spec:
  storageClassName: manual
  capacity:
    storage: 1Gi
  accessModes:
    - ReadWriteMany
  nfs:
    server: 10.244.1.4
    path: "/"

PVC描述的,则是Pod所希望使用的持久化存储的属性。比如,Volume存储的大小、可读写权限等等。

PVC对象通常由开发人员创建;或者以PVC模板的方式成为StatefulSet的一部分,然后由StatefulSet控制器负责创建带编号的PVC。

比如,开发人员可以声明一个1 GiB大小的PVC,如下所示:

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: nfs
spec:
  accessModes:
    - ReadWriteMany
  storageClassName: manual
  resources:
    requests:
      storage: 1Gi

而用户创建的PVC要真正被容器使用起来,就必须先和某个符合条件的PV进行绑定。这里要检查的条件,包括两部分:

在成功地将PVC和PV进行绑定之后,Pod就能够像使用hostPath等常规类型的Volume一样,在自己的YAML文件里声明使用这个PVC了,如下所示:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  labels:
    role: web-frontend
spec:
  containers:
  - name: web
    image: nginx
    ports:
      - name: web
        containerPort: 80
    volumeMounts:
        - name: nfs
          mountPath: "/usr/share/nginx/html"
  volumes:
  - name: nfs
    persistentVolumeClaim:
      claimName: nfs

可以看到,Pod需要做的,就是在volumes字段里声明自己要使用的PVC名字。接下来,等这个Pod创建之后,kubelet就会把这个PVC所对应的PV,也就是一个NFS类型的Volume,挂载在这个Pod容器内的目录上。

不难看出,PVC和PV的设计,其实跟“面向对象”的思想完全一致。

PVC可以理解为持久化存储的“接口”,它提供了对某种持久化存储的描述,但不提供具体的实现;而这个持久化存储的实现部分则由PV负责完成。

这样做的好处是,作为应用开发者,我们只需要跟PVC这个“接口”打交道,而不必关心具体的实现是NFS还是Ceph。毕竟这些存储相关的知识太专业了,应该交给专业的人去做。

而在上面的讲述中,其实还有一个比较棘手的情况。

比如,你在创建Pod的时候,系统里并没有合适的PV跟它定义的PVC绑定,也就是说此时容器想要使用的Volume不存在。这时候,Pod的启动就会报错。

但是,过了一会儿,运维人员也发现了这个情况,所以他赶紧创建了一个对应的PV。这时候,我们当然希望Kubernetes能够再次完成PVC和PV的绑定操作,从而启动Pod。

所以在Kubernetes中,实际上存在着一个专门处理持久化存储的控制器,叫作Volume Controller。这个Volume Controller维护着多个控制循环,其中有一个循环,扮演的就是撮合PV和PVC的“红娘”的角色。它的名字叫作PersistentVolumeController。

PersistentVolumeController会不断地查看当前每一个PVC,是不是已经处于Bound(已绑定)状态。如果不是,那它就会遍历所有的、可用的PV,并尝试将其与这个“单身”的PVC进行绑定。这样,Kubernetes就可以保证用户提交的每一个PVC,只要有合适的PV出现,它就能够很快进入绑定状态,从而结束“单身”之旅。

而所谓将一个PV与PVC进行“绑定”,其实就是将这个PV对象的名字,填在了PVC对象的spec.volumeName字段上。所以,接下来Kubernetes只要获取到这个PVC对象,就一定能够找到它所绑定的PV。

那么,这个PV对象,又是如何变成容器里的一个持久化存储的呢?

我在前面讲解容器基础的时候,已经为你详细剖析了容器Volume的挂载机制。用一句话总结,所谓容器的Volume,其实就是将一个宿主机上的目录,跟一个容器里的目录绑定挂载在了一起。(你可以借此机会,再回顾一下专栏的第8篇文章《白话容器基础(四):重新认识Docker容器》中的相关内容)

而所谓的“持久化Volume”,指的就是这个宿主机上的目录,具备“持久性”。即:这个目录里面的内容,既不会因为容器的删除而被清理掉,也不会跟当前的宿主机绑定。这样,当容器被重启或者在其他节点上重建出来之后,它仍然能够通过挂载这个Volume,访问到这些内容。

显然,我们前面使用的hostPath和emptyDir类型的Volume并不具备这个特征:它们既有可能被kubelet清理掉,也不能被“迁移”到其他节点上。

所以,大多数情况下,持久化Volume的实现,往往依赖于一个远程存储服务,比如:远程文件存储(比如,NFS、GlusterFS)、远程块存储(比如,公有云提供的远程磁盘)等等。

而Kubernetes需要做的工作,就是使用这些存储服务,来为容器准备一个持久化的宿主机目录,以供将来进行绑定挂载时使用。而所谓“持久化”,指的是容器在这个目录里写入的文件,都会保存在远程存储中,从而使得这个目录具备了“持久性”。

这个准备“持久化”宿主机目录的过程,我们可以形象地称为“两阶段处理”。

接下来,我通过一个具体的例子为你说明。

当一个Pod调度到一个节点上之后,kubelet就要负责为这个Pod创建它的Volume目录。默认情况下,kubelet为Volume创建的目录是如下所示的一个宿主机上的路径:

/var/lib/kubelet/pods/<Pod的ID>/volumes/kubernetes.io~<Volume类型>/<Volume名字>

接下来,kubelet要做的操作就取决于你的Volume类型了。

如果你的Volume类型是远程块存储,比如Google Cloud的Persistent Disk(GCE提供的远程磁盘服务),那么kubelet就需要先调用Goolge Cloud的API,将它所提供的Persistent Disk挂载到Pod所在的宿主机上。

备注:你如果不太了解块存储的话,可以直接把它理解为:一块磁盘

这相当于执行:

$ gcloud compute instances attach-disk <虚拟机名字> --disk <远程磁盘名字>

这一步为虚拟机挂载远程磁盘的操作,对应的正是“两阶段处理”的第一阶段。在Kubernetes中,我们把这个阶段称为Attach。

Attach阶段完成后,为了能够使用这个远程磁盘,kubelet还要进行第二个操作,即:格式化这个磁盘设备,然后将它挂载到宿主机指定的挂载点上。不难理解,这个挂载点,正是我在前面反复提到的Volume的宿主机目录。所以,这一步相当于执行:

# 通过lsblk命令获取磁盘设备ID
$ sudo lsblk
# 格式化成ext4格式
$ sudo mkfs.ext4 -m 0 -F -E lazy_itable_init=0,lazy_journal_init=0,discard /dev/<磁盘设备ID>
# 挂载到挂载点
$ sudo mkdir -p /var/lib/kubelet/pods/<Pod的ID>/volumes/kubernetes.io~<Volume类型>/<Volume名字>

这个将磁盘设备格式化并挂载到Volume宿主机目录的操作,对应的正是“两阶段处理”的第二个阶段,我们一般称为:Mount。

Mount阶段完成后,这个Volume的宿主机目录就是一个“持久化”的目录了,容器在它里面写入的内容,会保存在Google Cloud的远程磁盘中。

而如果你的Volume类型是远程文件存储(比如NFS)的话,kubelet的处理过程就会更简单一些。

因为在这种情况下,kubelet可以跳过“第一阶段”(Attach)的操作,这是因为一般来说,远程文件存储并没有一个“存储设备”需要挂载在宿主机上。

所以,kubelet会直接从“第二阶段”(Mount)开始准备宿主机上的Volume目录。

在这一步,kubelet需要作为client,将远端NFS服务器的目录(比如:“/”目录),挂载到Volume的宿主机目录上,即相当于执行如下所示的命令:

$ mount -t nfs <NFS服务器地址>:/ /var/lib/kubelet/pods/<Pod的ID>/volumes/kubernetes.io~<Volume类型>/<Volume名字> 

通过这个挂载操作,Volume的宿主机目录就成为了一个远程NFS目录的挂载点,后面你在这个目录里写入的所有文件,都会被保存在远程NFS服务器上。所以,我们也就完成了对这个Volume宿主机目录的“持久化”。

到这里,你可能会有疑问,Kubernetes又是如何定义和区分这两个阶段的呢?

其实很简单,在具体的Volume插件的实现接口上,Kubernetes分别给这两个阶段提供了两种不同的参数列表:

所以,作为一个存储插件,你只需要根据自己的需求进行选择和实现即可。在后面关于编写存储插件的文章中,我会对这个过程做深入讲解。

而经过了“两阶段处理”,我们就得到了一个“持久化”的Volume宿主机目录。所以,接下来,kubelet只要把这个Volume目录通过CRI里的Mounts参数,传递给Docker,然后就可以为Pod里的容器挂载这个“持久化”的Volume了。其实,这一步相当于执行了如下所示的命令:

$ docker run -v /var/lib/kubelet/pods/<Pod的ID>/volumes/kubernetes.io~<Volume类型>/<Volume名字>:/<容器内的目标目录> 我的镜像 ...

以上,就是Kubernetes处理PV的具体原理了。

备注:对应地,在删除一个PV的时候,Kubernetes也需要Unmount和Dettach两个阶段来处理。这个过程我就不再详细介绍了,执行“反向操作”即可。

实际上,你可能已经发现,这个PV的处理流程似乎跟Pod以及容器的启动流程没有太多的耦合,只要kubelet在向Docker发起CRI请求之前,确保“持久化”的宿主机目录已经处理完毕即可。

所以,在Kubernetes中,上述关于PV的“两阶段处理”流程,是靠独立于kubelet主控制循环(Kubelet Sync Loop)之外的两个控制循环来实现的。

其中,“第一阶段”的Attach(以及Dettach)操作,是由Volume Controller负责维护的,这个控制循环的名字叫作:AttachDetachController。而它的作用,就是不断地检查每一个Pod对应的PV,和这个Pod所在宿主机之间挂载情况。从而决定,是否需要对这个PV进行Attach(或者Dettach)操作。

需要注意,作为一个Kubernetes内置的控制器,Volume Controller自然是kube-controller-manager的一部分。所以,AttachDetachController也一定是运行在Master节点上的。当然,Attach操作只需要调用公有云或者具体存储项目的API,并不需要在具体的宿主机上执行操作,所以这个设计没有任何问题。

而“第二阶段”的Mount(以及Unmount)操作,必须发生在Pod对应的宿主机上,所以它必须是kubelet组件的一部分。这个控制循环的名字,叫作:VolumeManagerReconciler,它运行起来之后,是一个独立于kubelet主循环的Goroutine。

通过这样将Volume的处理同kubelet的主循环解耦,Kubernetes就避免了这些耗时的远程挂载操作拖慢kubelet的主控制循环,进而导致Pod的创建效率大幅下降的问题。实际上,kubelet的一个主要设计原则,就是它的主控制循环绝对不可以被block。这个思想,我在后续的讲述容器运行时的时候还会提到。

在了解了Kubernetes的Volume处理机制之后,我再来为你介绍这个体系里最后一个重要概念:StorageClass。

我在前面介绍PV和PVC的时候,曾经提到过,PV这个对象的创建,是由运维人员完成的。但是,在大规模的生产环境里,这其实是一个非常麻烦的工作。

这是因为,一个大规模的Kubernetes集群里很可能有成千上万个PVC,这就意味着运维人员必须得事先创建出成千上万个PV。更麻烦的是,随着新的PVC不断被提交,运维人员就不得不继续添加新的、能满足条件的PV,否则新的Pod就会因为PVC绑定不到PV而失败。在实际操作中,这几乎没办法靠人工做到。

所以,Kubernetes为我们提供了一套可以自动创建PV的机制,即:Dynamic Provisioning。

相比之下,前面人工管理PV的方式就叫作Static Provisioning。

Dynamic Provisioning机制工作的核心,在于一个名叫StorageClass的API对象。

而StorageClass对象的作用,其实就是创建PV的模板。

具体地说,StorageClass对象会定义如下两个部分内容:

有了这样两个信息之后,Kubernetes就能够根据用户提交的PVC,找到一个对应的StorageClass了。然后,Kubernetes就会调用该StorageClass声明的存储插件,创建出需要的PV。

举个例子,假如我们的Volume的类型是GCE的Persistent Disk的话,运维人员就需要定义一个如下所示的StorageClass:

apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
  name: block-service
provisioner: kubernetes.io/gce-pd
parameters:
  type: pd-ssd

在这个YAML文件里,我们定义了一个名叫block-service的StorageClass。

这个StorageClass的provisioner字段的值是:kubernetes.io/gce-pd,这正是Kubernetes内置的GCE PD存储插件的名字。

而这个StorageClass的parameters字段,就是PV的参数。比如:上面例子里的type=pd-ssd,指的是这个PV的类型是“SSD格式的GCE远程磁盘”。

需要注意的是,由于需要使用GCE Persistent Disk,上面这个例子只有在GCE提供的Kubernetes服务里才能实践。如果你想使用我们之前部署在本地的Kubernetes集群以及Rook存储服务的话,你的StorageClass需要使用如下所示的YAML文件来定义:

apiVersion: ceph.rook.io/v1beta1
kind: Pool
metadata:
  name: replicapool
  namespace: rook-ceph
spec:
  replicated:
    size: 3
---
apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
  name: block-service
provisioner: ceph.rook.io/block
parameters:
  pool: replicapool
  #The value of "clusterNamespace" MUST be the same as the one in which your rook cluster exist
  clusterNamespace: rook-ceph

在这个YAML文件中,我们定义的还是一个名叫block-service的StorageClass,只不过它声明使的存储插件是由Rook项目。

有了StorageClass的YAML文件之后,运维人员就可以在Kubernetes里创建这个StorageClass了:

$ kubectl create -f sc.yaml

这时候,作为应用开发者,我们只需要在PVC里指定要使用的StorageClass名字即可,如下所示:

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: claim1
spec:
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  storageClassName: block-service
  resources:
    requests:
      storage: 30Gi

可以看到,我们在这个PVC里添加了一个叫作storageClassName的字段,用于指定该PVC所要使用的StorageClass的名字是:block-service。

以Google Cloud为例。

当我们通过kubectl create创建上述PVC对象之后,Kubernetes就会调用Google Cloud的API,创建出一块SSD格式的Persistent Disk。然后,再使用这个Persistent Disk的信息,自动创建出一个对应的PV对象。

我们可以一起来实践一下这个过程(如果使用Rook的话下面的流程也是一样的,只不过Rook创建出的是Ceph类型的PV):

$ kubectl create -f pvc.yaml

可以看到,我们创建的PVC会绑定一个Kubernetes自动创建的PV,如下所示:

$ kubectl describe pvc claim1
Name:           claim1
Namespace:      default
StorageClass:   block-service
Status:         Bound
Volume:         pvc-e5578707-c626-11e6-baf6-08002729a32b
Labels:         <none>
Capacity:       30Gi
Access Modes:   RWO
No Events.

而且,通过查看这个自动创建的PV的属性,你就可以看到它跟我们在PVC里声明的存储的属性是一致的,如下所示:

$ kubectl describe pv pvc-e5578707-c626-11e6-baf6-08002729a32b
Name:            pvc-e5578707-c626-11e6-baf6-08002729a32b
Labels:          <none>
StorageClass:    block-service
Status:          Bound
Claim:           default/claim1
Reclaim Policy:  Delete
Access Modes:    RWO
Capacity:        30Gi
...
No events.

此外,你还可以看到,这个自动创建出来的PV的StorageClass字段的值,也是block-service。这是因为,Kubernetes只会将StorageClass相同的PVC和PV绑定起来。

有了Dynamic Provisioning机制,运维人员只需要在Kubernetes集群里创建出数量有限的StorageClass对象就可以了。这就好比,运维人员在Kubernetes集群里创建出了各种各样的PV模板。这时候,当开发人员提交了包含StorageClass字段的PVC之后,Kubernetes就会根据这个StorageClass创建出对应的PV。

Kubernetes的官方文档里已经列出了默认支持Dynamic Provisioning的内置存储插件。而对于不在文档里的插件,比如NFS,或者其他非内置存储插件,你其实可以通过kubernetes-incubator/external-storage这个库来自己编写一个外部插件完成这个工作。像我们之前部署的Rook,已经内置了external-storage的实现,所以Rook是完全支持Dynamic Provisioning特性的。

需要注意的是,StorageClass并不是专门为了Dynamic Provisioning而设计的。

比如,在本篇一开始的例子里,我在PV和PVC里都声明了storageClassName=manual。而我的集群里,实际上并没有一个名叫manual的StorageClass对象。这完全没有问题,这个时候Kubernetes进行的是Static Provisioning,但在做绑定决策的时候,它依然会考虑PV和PVC的StorageClass定义。

而这么做的好处也很明显:这个PVC和PV的绑定关系,就完全在我自己的掌控之中。

这里,你可能会有疑问,我在之前讲解StatefulSet存储状态的例子时,好像并没有声明StorageClass啊?

实际上,如果你的集群已经开启了名叫DefaultStorageClass的Admission Plugin,它就会为PVC和PV自动添加一个默认的StorageClass;否则,PVC的storageClassName的值就是“”,这也意味着它只能够跟storageClassName也是“”的PV进行绑定。

总结

在今天的分享中,我为你详细解释了PVC和PV的设计与实现原理,并为你阐述了StorageClass到底是干什么用的。这些概念之间的关系,可以用如下所示的一幅示意图描述:


从图中我们可以看到,在这个体系中:

当然,StorageClass的另一个重要作用,是指定PV的Provisioner(存储插件)。这时候,如果你的存储插件支持Dynamic Provisioning的话,Kubernetes就可以自动为你创建PV了。

基于上述讲述,为了统一概念和方便叙述,在本专栏中,我以后凡是提到“Volume”,指的就是一个远程存储服务挂载在宿主机上的持久化目录;而“PV”,指的是这个Volume在Kubernetes里的API对象。

需要注意的是,这套容器持久化存储体系,完全是Kubernetes项目自己负责管理的,并不依赖于docker volume命令和Docker的存储插件。当然,这套体系本身就比docker volume命令的诞生时间还要早得多。

思考题

在了解了PV、PVC的设计和实现原理之后,你是否依然觉得它有“过度设计”的嫌疑?或者,你是否有更加简单、足以解决你90%需求的Volume的用法?

感谢你的收听,欢迎你给我留言,也欢迎分享给更多的朋友一起阅读。

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