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kubernetes中有状态应用怎么缩容

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通过StatefulSet创建的每个Pod都有自己的PersistentVolumeClaim(PVC)和PersistentVolume(PV)。当按一个副本按比例缩小StatefulSet的大小时,其Pod之一将终止,但关联的PersistentVolumeClaim和绑定到其的PersistentVolume保持不变。在随后扩大规模时,它们会重新连接到Pod。

kubernetes中有状态应用怎么缩容Scaling a StatefulSet

现在,想象一下使用StatefulSet部署一个有状态的应用程序,其数据在其pod中进行分区。每个实例仅保存和处理一部分数据。当您缩小有状态应用的规模时,其中一个实例将终止,其数据应重新分配到其余的Pod。如果您不重新分配数据,则在再次进行扩展之前,它仍然不可访问。

kubernetes中有状态应用怎么缩容redistributing data on scale-down

在正常关机期间重新分发数据

您可能会想:“既然Kubernetes支持Pod正常关闭的机制,那么Pod是否可以在关闭过程中简单地将其数据重新分配给其他实例呢?”事实上,它不能。为什么不这样做有两个原因:

  • Pod(或更确切地说,其容器)可能会收到除缩容以外的其他原因的终止信号。容器中运行的应用程序不知道为什么终止该程序,因此不知道是否要清空数据。

  • 即使该应用程序可以区分是缩容还是由于其他原因而终止,它也需要保证即使经过数小时或数天也可以完成关闭程序。 Kubernetes不提供该保证。如果应用程序进程在关闭过程中死掉,它将不会重新启动,因此也就没有机会完全分发数据。

因此,相信在正常关闭期间Pod能够重新分发(或以其他方式处理其所有数据)并不是一个好主意,并且会导致系统非常脆弱。

使用 tear-down 容器?

如果您不是Kubernetes的新手,那么你很可能知道什么是初始化容器。它们在容器的主要容器之前运行,并且必须在主要容器启动之前全部完成。

如果我们有tear-down容器(类似于init容器),但是在Pod的主容器终止后又会运行,该怎么办?他们可以在我们的有状态Pod中执行数据重新分发吗?

kubernetes中有状态应用怎么缩容

假设tear-down容器能够确定Pod是否由于缩容而终止。并假设Kubernetes(更具体地说是Kubelet)将确保tear-down容器成功完成(通过在每次返回非零退出代码时重新启动它)。如果这两个假设都成立,我们将拥有一种机制,可确保有状态的容器始终能够按比例缩小规模重新分配其数据。

但是?

可悲的是,当tear-down容器本身发生瞬态错误,并且一次或多次重新启动容器最终使它成功完成时,像上述的tear-down容器机制将只处理那些情况。但是,在tear-down过程中托管Pod的集群节点死掉的那些不幸时刻又如何呢?显然,该过程无法完成,因此无法访问数据。

现在很明显,我们不应该在Pod关闭时执行数据重新分配。相反,我们应该创建一个新的Pod(可能安排在一个完全不同的集群节点上)以执行重新分发过程。

这为我们带来了以下解决方案:

缩小StatefulSet时,必须创建一个新的容器并将其绑定到孤立的PersistentVolumeClaim。我们称其为“drain pod”,因为它的工作是将数据重新分发到其他地方(或以其他方式处理)。Pod必须有权访问孤立的数据,并且可以使用它做任何想做的事情。由于每个应用程序的重新分发程序差异很大,因此新的容器应该是完全可配置的-用户应该能够在drain Pod内运行他们想要的任何容器。

StatefulSet Drain Controller

由于StatefulSet控制器当前尚不提供此功能,因此我们可以实现一个额外的控制器,其唯一目的是处理StatefulSet缩容。我最近实现了这种控制器的概念验证。您可以在GitHub上找到源代码:

luksa/statefulset-scaledown-controllergithub.com

下面我们解释一下它是如何工作的。

在将控制器部署到Kubernetes集群后,您只需在StatefulSet清单中添加注释,即可将drain容器模板添加到任何StatefulSet中。这是一个例子:

apiVersion: apps/v1kind: StatefulSetmetadata: name: datastore annotations: statefulsets.kubernetes.io/drainer-pod-template: |  {  "metadata": {   "labels": {   "app": "datastore-drainer".........

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