你好，我是张磊。今天我和你分享的主题是：PV、PVC 体系是不是多此一举？从本地持久化卷谈起。

在上一篇文章中，我为你详细讲解了 PV、PVC 持久化存储体系在 Kubernetes 项目中的设计和实现原理。而在文章最后的思考题中，我为你留下了这样一个讨论话题：像 PV、PVC 这样的用法，是不是有“过度设计”的嫌疑？

比如，我们公司的运维人员可以像往常一样维护一套 NFS 或者 Ceph 服务器，根本不必学习 Kubernetes。而开发人员，则完全可以靠“复制粘贴”的方式，在 Pod 的 YAML 文件里填上 Volumes 字段，而不需要去使用 PV 和 PVC。

实际上，如果只是为了职责划分，PV、PVC 体系确实不见得比直接在 Pod 里声明 Volumes 字段有什么优势。

不过，你有没有想过这样一个问题，如果Kubernetes 内置的 20 种持久化数据卷实现，都没办法满足你的容器存储需求时，该怎么办？

这个情况乍一听起来有点不可思议。但实际上，凡是鼓捣过开源项目的读者应该都有所体会，“不能用”“不好用”“需要定制开发”，这才是落地开源基础设施项目的三大常态。

而在持久化存储领域，用户呼声最高的定制化需求，莫过于支持“本地”持久化存储了。

也就是说，用户希望 Kubernetes 能够直接使用宿主机上的本地磁盘目录，而不依赖于远程存储服务，来提供“持久化”的容器 Volume。

这样做的好处很明显，由于这个 Volume 直接使用的是本地磁盘，尤其是 SSD 盘，它的读写性能相比于大多数远程存储来说，要好得多。这个需求对本地物理服务器部署的私有 Kubernetes 集群来说，非常常见。

所以，Kubernetes 在 v1.10 之后，就逐渐依靠 PV、PVC 体系实现了这个特性。这个特性的名字叫作：Local Persistent Volume。

不过，首先需要明确的是，Local Persistent Volume 并不适用于所有应用。事实上，它的适用范围非常固定，比如：高优先级的系统应用，需要在多个不同节点上存储数据，并且对 I/O 较为敏感。典型的应用包括：分布式数据存储比如 MongoDB、Cassandra 等，分布式文件系统比如 GlusterFS、Ceph 等，以及需要在本地磁盘上进行大量数据缓存的分布式应用。

其次，相比于正常的 PV，一旦这些节点宕机且不能恢复时，Local Persistent Volume 的数据就可能丢失。这就要求使用 Local Persistent Volume 的应用必须具备数据备份和恢复的能力，允许你把这些数据定时备份在其他位置。

接下来，我就为你深入讲解一下这个特性。

不难想象，Local Persistent Volume 的设计，主要面临两个难点。

第一个难点在于：如何把本地磁盘抽象成 PV。

可能你会说，Local Persistent Volume，不就等同于 hostPath 加 NodeAffinity 吗？

比如，一个 Pod 可以声明使用类型为 Local 的 PV，而这个 PV 其实就是一个 hostPath 类型的 Volume。如果这个 hostPath 对应的目录，已经在节点 A 上被事先创建好了。那么，我只需要再给这个 Pod 加上一个 nodeAffinity=nodeA，不就可以使用这个 Volume 了吗？

事实上，你绝不应该把一个宿主机上的目录当作 PV 使用。这是因为，这种本地目录的存储行为完全不可控，它所在的磁盘随时都可能被应用写满，甚至造成整个宿主机宕机。而且，不同的本地目录之间也缺乏哪怕最基础的 I/O 隔离机制。

所以，一个 Local Persistent Volume 对应的存储介质，一定是一块额外挂载在宿主机的磁盘或者块设备（“额外”的意思是，它不应该是宿主机根目录所使用的主硬盘）。这个原则，我们可以称为“一个 PV 一块盘”。

第二个难点在于：调度器如何保证 Pod 始终能被正确地调度到它所请求的 Local Persistent Volume 所在的节点上呢？

造成这个问题的原因在于，对于常规的 PV 来说，Kubernetes 都是先调度 Pod 到某个节点上，然后，再通过“两阶段处理”来“持久化”这台机器上的 Volume 目录，进而完成 Volume 目录与容器的绑定挂载。

可是，对于 Local PV 来说，节点上可供使用的磁盘（或者块设备），必须是运维人员提前准备好的。它们在不同节点上的挂载情况可以完全不同，甚至有的节点可以没这种磁盘。

所以，这时候，调度器就必须能够知道所有节点与 Local Persistent Volume 对应的磁盘的关联关系，然后根据这个信息来调度 Pod。

这个原则，我们可以称为“在调度的时候考虑 Volume 分布”。在 Kubernetes 的调度器里，有一个叫作 VolumeBindingChecker 的过滤条件专门负责这个事情。在 Kubernetes v1.11 中，这个过滤条件已经默认开启了。

基于上述讲述，在开始使用 Local Persistent Volume 之前，你首先需要在集群里配置好磁盘或者块设备。在公有云上，这个操作等同于给虚拟机额外挂载一个磁盘，比如 GCE 的 Local SSD 类型的磁盘就是一个典型例子。

而在我们部署的私有环境中，你有两种办法来完成这个步骤。

  • 第一种，当然就是给你的宿主机挂载并格式化一个可用的本地磁盘，这也是最常规的操作；
  • 第二种，对于实验环境，你其实可以在宿主机上挂载几个 RAM Disk（内存盘）来模拟本地磁盘。

接下来，我会使用第二种方法，在我们之前部署的 Kubernetes 集群上进行实践。

首先，在名叫 node-1 的宿主机上创建一个挂载点，比如 /mnt/disks；然后，用几个 RAM Disk 来模拟本地磁盘，如下所示：

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# 在 node-1 上执行

$ mkdir /mnt/disks

$ for vol in vol1 vol2 vol3; do

    mkdir /mnt/disks/$vol

    mount -t tmpfs $vol /mnt/disks/$vol

done

需要注意的是，如果你希望其他节点也能支持 Local Persistent Volume 的话，那就需要为它们也执行上述操作，并且确保这些磁盘的名字（vol1、vol2 等）都不重复。

接下来，我们就可以为这些本地磁盘定义对应的 PV 了，如下所示：

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apiVersion: v1

kind: PersistentVolume

metadata:

  name: example-pv

spec:

  capacity:

    storage: 5Gi

  volumeMode: Filesystem

  accessModes:

  - ReadWriteOnce

  persistentVolumeReclaimPolicy: Delete

  storageClassName: local-storage

  local:

    path: /mnt/disks/vol1

  nodeAffinity:

    required:

      nodeSelectorTerms:

      - matchExpressions:

        - key: kubernetes.io/hostname

          operator: In

          values:

          - node-1

可以看到，这个 PV 的定义里：local 字段，指定了它是一个 Local Persistent Volume；而 path 字段，指定的正是这个 PV 对应的本地磁盘的路径，即：/mnt/disks/vol1。

当然了，这也就意味着如果 Pod 要想使用这个 PV，那它就必须运行在 node-1 上。所以，在这个 PV 的定义里，需要有一个 nodeAffinity 字段指定 node-1 这个节点的名字。这样，调度器在调度 Pod 的时候，就能够知道一个 PV 与节点的对应关系，从而做出正确的选择。这正是 Kubernetes 实现“在调度的时候就考虑 Volume 分布”的主要方法。

接下来，我们就可以使用 kubect create 来创建这个 PV，如下所示：

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$ kubectl create -f local-pv.yaml 

persistentvolume/example-pv created

 $ kubectl get pv

NAME         CAPACITY   ACCESS MODES   RECLAIM POLICY  STATUS      CLAIM             STORAGECLASS    REASON    AGE

example-pv   5Gi        RWO            Delete           Available                     local-storage             16s

可以看到，这个 PV 创建后，进入了 Available（可用）状态。

而正如我在上一篇文章里所建议的那样，使用 PV 和 PVC 的最佳实践，是你要创建一个 StorageClass 来描述这个 PV，如下所示：

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kind: StorageClass

apiVersion: storage.k8s.io/v1

metadata:

  name: local-storage

provisioner: kubernetes.io/no-provisioner

volumeBindingMode: WaitForFirstConsumer

这个 StorageClass 的名字，叫作 local-storage。需要注意的是，在它的 provisioner 字段，我们指定的是 no-provisioner。这是因为 Local Persistent Volume 目前尚不支持 Dynamic Provisioning，所以它没办法在用户创建 PVC 的时候，就自动创建出对应的 PV。也就是说，我们前面创建 PV 的操作，是不可以省略的。

与此同时，这个 StorageClass 还定义了一个 volumeBindingMode=WaitForFirstConsumer 的属性。它是 Local Persistent Volume 里一个非常重要的特性，即：延迟绑定。

我们知道，当你提交了 PV 和 PVC 的 YAML 文件之后，Kubernetes 就会根据它们俩的属性，以及它们指定的 StorageClass 来进行绑定。只有绑定成功后，Pod 才能通过声明这个 PVC 来使用对应的 PV。

可是，如果你使用的是 Local Persistent Volume 的话，就会发现，这个流程根本行不通。

比如，现在你有一个 Pod，它声明使用的 PVC 叫作 pvc-1。并且，我们规定，这个 Pod 只能运行在 node-2 上。

而在 Kubernetes 集群中，有两个属性（比如：大小、读写权限）相同的 Local 类型的 PV。

其中，第一个 PV 的名字叫作 pv-1，它对应的磁盘所在的节点是 node-1。而第二个 PV 的名字叫作 pv-2，它对应的磁盘所在的节点是 node-2。

假设现在，Kubernetes 的 Volume 控制循环里，首先检查到了 pvc-1 和 pv-1 的属性是匹配的，于是就将它们俩绑定在一起。

然后，你用 kubectl create 创建了这个 Pod。

这时候，问题就出现了。

调度器看到，这个 Pod 所声明的 pvc-1 已经绑定了 pv-1，而 pv-1 所在的节点是 node-1，根据“调度器必须在调度的时候考虑 Volume 分布”的原则，这个 Pod 自然会被调度到 node-1 上。

可是，我们前面已经规定过，这个 Pod 根本不允许运行在 node-1 上。所以。最后的结果就是，这个 Pod 的调度必然会失败。

这就是为什么，在使用 Local Persistent Volume 的时候，我们必须想办法推迟这个“绑定”操作。

那么，具体推迟到什么时候呢？

答案是：推迟到调度的时候。

所以说，StorageClass 里的 volumeBindingMode=WaitForFirstConsumer 的含义，就是告诉 Kubernetes 里的 Volume 控制循环（“红娘”）：虽然你已经发现这个 StorageClass 关联的 PVC 与 PV 可以绑定在一起，但请不要现在就执行绑定操作（即：设置 PVC 的 VolumeName 字段）。

而要等到第一个声明使用该 PVC 的 Pod 出现在调度器之后，调度器再综合考虑所有的调度规则，当然也包括每个 PV 所在的节点位置，来统一决定，这个 Pod 声明的 PVC，到底应该跟哪个 PV 进行绑定。

这样，在上面的例子里，由于这个 Pod 不允许运行在 pv-1 所在的节点 node-1，所以它的 PVC 最后会跟 pv-2 绑定，并且 Pod 也会被调度到 node-2 上。

所以，通过这个延迟绑定机制，原本实时发生的 PVC 和 PV 的绑定过程，就被延迟到了 Pod 第一次调度的时候在调度器中进行，从而保证了这个绑定结果不会影响 Pod 的正常调度。

当然，在具体实现中，调度器实际上维护了一个与 Volume Controller 类似的控制循环，专门负责为那些声明了“延迟绑定”的 PV 和 PVC 进行绑定工作。

通过这样的设计，这个额外的绑定操作，并不会拖慢调度器的性能。而当一个 Pod 的 PVC 尚未完成绑定时，调度器也不会等待，而是会直接把这个 Pod 重新放回到待调度队列，等到下一个调度周期再做处理。

在明白了这个机制之后，我们就可以创建 StorageClass 了，如下所示：

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$ kubectl create -f local-sc.yaml 

storageclass.storage.k8s.io/local-storage created

接下来，我们只需要定义一个非常普通的 PVC，就可以让 Pod 使用到上面定义好的 Local Persistent Volume 了，如下所示：

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kind: PersistentVolumeClaim

apiVersion: v1

metadata:

  name: example-local-claim

spec:

  accessModes:

  - ReadWriteOnce

  resources:

    requests:

      storage: 5Gi

  storageClassName: local-storage

可以看到，这个 PVC 没有任何特别的地方。唯一需要注意的是，它声明的 storageClassName 是 local-storage。所以，将来 Kubernetes 的 Volume Controller 看到这个 PVC 的时候，不会为它进行绑定操作。

现在，我们来创建这个 PVC：

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$ kubectl create -f local-pvc.yaml 

persistentvolumeclaim/example-local-claim created

 $ kubectl get pvc

NAME                  STATUS    VOLUME    CAPACITY   ACCESS MODES   STORAGECLASS    AGE

example-local-claim   Pending                                       local-storage   7s

可以看到，尽管这个时候，Kubernetes 里已经存在了一个可以与 PVC 匹配的 PV，但这个 PVC 依然处于 Pending 状态，也就是等待绑定的状态。

然后，我们编写一个 Pod 来声明使用这个 PVC，如下所示：

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kind: Pod

apiVersion: v1

metadata:

  name: example-pv-pod

spec:

  volumes:

    - name: example-pv-storage

      persistentVolumeClaim:

       claimName: example-local-claim

  containers:

    - name: example-pv-container

      image: nginx

      ports:

        - containerPort: 80

          name: "http-server"

      volumeMounts:

        - mountPath: "/usr/share/nginx/html"

          name: example-pv-storage

这个 Pod 没有任何特别的地方，你只需要注意，它的 volumes 字段声明要使用前面定义的、名叫 example-local-claim 的 PVC 即可。

而我们一旦使用 kubectl create 创建这个 Pod，就会发现，我们前面定义的 PVC，会立刻变成 Bound 状态，与前面定义的 PV 绑定在了一起，如下所示：

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$ kubectl create -f local-pod.yaml 

pod/example-pv-pod created

 $ kubectl get pvc

NAME                  STATUS    VOLUME       CAPACITY   ACCESS MODES   STORAGECLASS    AGE

example-local-claim   Bound     example-pv   5Gi        RWO            local-storage   6h

也就是说，在我们创建的 Pod 进入调度器之后，“绑定”操作才开始进行。

这时候，我们可以尝试在这个 Pod 的 Volume 目录里，创建一个测试文件，比如：

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$ kubectl exec -it example-pv-pod -- /bin/sh

# cd /usr/share/nginx/html

# touch test.txt

然后，登录到 node-1 这台机器上，查看一下它的 /mnt/disks/vol1 目录下的内容，你就可以看到刚刚创建的这个文件：

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# 在 node-1 上

$ ls /mnt/disks/vol1

test.txt

而如果你重新创建这个 Pod 的话，就会发现，我们之前创建的测试文件，依然被保存在这个持久化 Volume 当中：

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$ kubectl delete -f local-pod.yaml 

 $ kubectl create -f local-pod.yaml 

 $ kubectl exec -it example-pv-pod -- /bin/sh

# ls /usr/share/nginx/html

# touch test.txt

这就说明，像 Kubernetes 这样构建出来的、基于本地存储的 Volume，完全可以提供容器持久化存储的功能。所以，像 StatefulSet 这样的有状态编排工具，也完全可以通过声明 Local 类型的 PV 和 PVC，来管理应用的存储状态。

需要注意的是，我们上面手动创建 PV 的方式，即 Static 的 PV 管理方式，在删除 PV 时需要按如下流程执行操作：

  1. 删除使用这个 PV 的 Pod；
  2. 从宿主机移除本地磁盘（比如，umount 它）；
  3. 删除 PVC；
  4. 删除 PV。

如果不按照这个流程的话，这个 PV 的删除就会失败。

当然，由于上面这些创建 PV 和删除 PV 的操作比较繁琐，Kubernetes 其实提供了一个 Static Provisioner 来帮助你管理这些 PV。

比如，我们现在的所有磁盘，都挂载在宿主机的 /mnt/disks 目录下。

那么，当 Static Provisioner 启动后，它就会通过 DaemonSet，自动检查每个宿主机的 /mnt/disks 目录。然后，调用 Kubernetes API，为这些目录下面的每一个挂载，创建一个对应的 PV 对象出来。这些自动创建的 PV，如下所示：

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$ kubectl get pv

NAME                CAPACITY    ACCESSMODES   RECLAIMPOLICY   STATUS      CLAIM     STORAGECLASS    REASON    AGE

local-pv-ce05be60   1024220Ki   RWO           Delete          Available             local-storage             26s

 $ kubectl describe pv local-pv-ce05be60 

Name:  local-pv-ce05be60

...

StorageClass: local-storage

Status:  Available

Claim:  

Reclaim Policy: Delete

Access Modes: RWO

Capacity: 1024220Ki

NodeAffinity:

  Required Terms:

      Term 0:  kubernetes.io/hostname in [node-1]

Message: 

Source:

    Type: LocalVolume (a persistent volume backed by local storage on a node)

    Path: /mnt/disks/vol1

这个 PV 里的各种定义，比如 StorageClass 的名字、本地磁盘挂载点的位置，都可以通过 provisioner 的配置文件指定。当然，provisioner 也会负责前面提到的 PV 的删除工作。

而这个 provisioner 本身，其实也是一个我们前面提到过的External Provisioner，它的部署方法，在对应的文档里有详细描述。这部分内容，就留给你课后自行探索了。

总结

在今天这篇文章中，我为你详细介绍了 Kubernetes 里 Local Persistent Volume 的实现方式。

可以看到，正是通过 PV 和 PVC，以及 StorageClass 这套存储体系，这个后来新添加的持久化存储方案，对 Kubernetes 已有用户的影响，几乎可以忽略不计。作为用户，你的 Pod 的 YAML 和 PVC 的 YAML，并没有任何特殊的改变，这个特性所有的实现只会影响到 PV 的处理，也就是由运维人员负责的那部分工作。

而这，正是这套存储体系带来的“解耦”的好处。

其实，Kubernetes 很多看起来比较“繁琐”的设计（比如“声明式 API”，以及我今天讲解的“PV、PVC 体系”）的主要目的，都是希望为开发者提供更多的“可扩展性”，给使用者带来更多的“稳定性”和“安全感”。这两个能力的高低，是衡量开源基础设施项目水平的重要标准。

思考题

正是由于需要使用“延迟绑定”这个特性，Local Persistent Volume 目前还不能支持 Dynamic Provisioning。你是否能说出，为什么“延迟绑定”会跟 Dynamic Provisioning 有冲突呢？

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。