k8s使用NFS存储数据

NFS（Network File System，网络文件系统）是一个共享文件系统。

# 参见以下博客
https://blog.csdn.net/make_progress/article/details/124295978

在master节点上创建目录

# 创建目录
sudo mkdir -p /data/nfsdata

# 添加权限
shdo chmod 777 /data/nfsdata

编辑" /etc/exports"文件

# 编辑文件
sudo vim /etc/exports

# 添加以下内容
/data/nfsdata  192.168.108.*(rw,sync,no_subtree_check)

# 重启服务
sudo service nfs-kernel-server restart

# 查看共享目录
sudo showmount -e 192.168.108.100
# 返回值如下，表示创建成功
Export list for 192.168.108.100:
/data/nfsdata 192.168.108.*

（1）创建"python-deployment-for-nfs.yaml"文件

# python-deployment-for-nfs.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: python-deployment-for-nfs
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: python-for-nfs-pod
  template:
    metadata:
      labels:
        app: python-for-nfs-pod
    spec:
      containers:
        - name: python-nfs
          image: python:3.8.2
          imagePullPolicy: IfNotPresent
          command: ['/bin/bash', '-c', '--']
          # 启动"python -m http.server 80"服务，“>>”表示向文件中追加数据
          args: ['echo "
 The host is $(hostname) 
" >> /containerdata/podinfor; python -m http.server 80']
          # 设置80端口
          ports:
            - name: http
              containerPort: 80
          # 设置挂载点
          volumeMounts:
            # 此处的名称与nfs有对应关系
            - name: python-nfs-data
              mountPath: /containerdata

      # 配置nfs存储卷
      volumes:
        # 此处的名称需与spec.containers.volumeMounts.name相同
        - name: python-nfs-data
          nfs:
            path: /data/nfsdata
            # NFS服务器节点
            server: 192.168.108.100

（2）执行文件

kubectl apply -f python-deployment-for-nfs.yaml 

（3）查看结果

# 查看192.168.108.100节点文件
more /data/nfsdata/podinfor

# 返回值
 The host is python-deployment-for-nfs-67c4c4f855-n9jlz 
 The host is python-deployment-for-nfs-67c4c4f855-pr8jr 
 The host is python-deployment-for-nfs-67c4c4f855-vspm8 

PV（PersistentVolume）表示持久存储卷；PVC（PersistentVolumeClaim）表示持久化存储卷申请。

（1）创建python-pv.yaml文件

# python-pv.yaml
apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: python-pv
spec:
  # 设置容量
  capacity:
    storage: 1Gi

  # 设置资源的访问策略，访问策略有ReadOnlyMany，ReadWriteOnce，ReadWriteMany
  # ReadOnlyMany表示该卷可以被多个节点以只读模式挂载；
  # ReadWriteOnce表示该卷可以被单个节点以读写模式挂载；
  # ReadWriteMany表示该卷可以被多个节点以读写模式挂载；
  accessModes:
    - ReadWriteMany

  # PV资源的回收策略，回收策略有Retain（保留）、Recycle（自动回收）、Delete（自动删除）
  persistentVolumeReclaimPolicy: Recycle

  # 设置资源的class名称
  # 注意，后面PVC申请资源需要用到此处的名称
  storageClassName: pythonpv

  # 设置NFS对应的挂载点
  nfs:
    path: /data/nfsdata
    # NFS服务器节点
    server: 192.168.108.100

（2）执行python-pv.yaml文件

kubectl apply -f python-pv.yaml

（3）查看PV

# 查看pv
kubectl get pv

# 返回值
NAME        CAPACITY   ACCESS MODES   RECLAIM POLICY   STATUS      CLAIM   STORAGECLASS   REASON   AGE
python-pv   1Gi        RWX            Recycle          Available           pythonpv                59s

（1）创建python-pvc.yaml文件

# python-pvc.yaml
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  # 注意，后面Deployment申请资源需要用到此处的名称
  name: python-pvc
spec:
  # 设置资源的访问策略，访问策略有ReadOnlyMany，ReadWriteOnce，ReadWriteMany
  # ReadOnlyMany表示该卷可以被多个节点以只读模式挂载；
  # ReadWriteOnce表示该卷可以被单个节点以读写模式挂载；
  # ReadWriteMany表示该卷可以被多个节点以读写模式挂载；
  accessModes:
    - ReadWriteMany

  # 设置资源的class名称
  # 注意，此处的名称必须与PV中的storageClassName相同
  storageClassName: pythonpv

  # 设置申请的资源大小
  resources:
    requests:
      storage: 100Mi

（2）执行文件

kubectl apply -f python-pvc.yaml

（3）查看PVC

# 查看PVC
kubectl get pvc

# 返回值
NAME         STATUS   VOLUME      CAPACITY   ACCESS MODES   STORAGECLASS   AGE
python-pvc   Bound    python-pv   1Gi        RWX            pythonpv       20s

（1）创建“python-deployment.yaml”文件

# python-deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: python-deployment
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: python-pv
  template:
    metadata:
      labels:
        app: python-pv
    spec:
      containers:
        - name: python-pv
          image: python:3.8.2
          imagePullPolicy: IfNotPresent
          command: ['/bin/bash', '-c', '--']
          # 启动"python -m http.server 80"服务，“>>”表示向文件中追加数据
          args: ['echo "
 The host is $(hostname) 
" >> /containerdata/podinfor; python -m http.server 80']
          # 设置80端口
          ports:
            - name: http
              containerPort: 80
          # 设置挂载点
          volumeMounts:
            # 此处的名称与nfs有对应关系
            - name: python-nfs-data
              mountPath: /containerdata

      # 配置nfs存储卷
      volumes:
        # 此处的名称需与spec.containers.volumeMounts.name相同
        - name: python-nfs-data
          # 向PVC申请资源，此处的名称对应python-pvc.yaml文件中的metadata.name
          persistentVolumeClaim:
            claimName: python-pvc

（2）执行文件

kubectl apply -f python-deployment.yaml

（3）查看结果

# 查看podinfo
more /data/nfsdata/podinfor

# 返回结果如下
 The host is python-deployment-for-nfs-67c4c4f855-n9jlz 
 The host is python-deployment-for-nfs-67c4c4f855-pr8jr 
 The host is python-deployment-for-nfs-67c4c4f855-vspm8 
# 表明追加成功
 The host is python-deployment-64fb987f94-dsdnk 
 The host is python-deployment-64fb987f94-fmb99 
 The host is python-deployment-64fb987f94-84bvs 

本地存储有emptyDir和hostPath两种，此外，持久存储卷（PV，Persistent Volume）中本地持久化存储卷（LPV，Local Persistent Volume）的作用是把数据存储在Pod运行的宿主机上。LPV通过声明亲和节点，Pod会被调度存在PV的节点上。此外，通过设置存储类（StorageClass）中的volumeBindingMode: WaitForFirstConsumer属性延迟绑定PV和PVC，进而根据PV的分布调度Pod，最后根据评综合评估绑定PV和PVC，实现PV的动态绑定。

（1）创建lpv-sc.yaml文件

创建StorageClass

# lpv-sc.yaml
apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
  # 存储类名称
  name: lpv-storage-class

# 存储分配器
provisioner: kubernetes.io/no-provisioner

# 设置延迟绑定
volumeBindingMode: WaitForFirstConsumer

（2）创建 lpv.yaml文件

创建PV

# lpv.yaml

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: lpv-1
  labels:
    name: lpv-1
spec:
  # 申请容量
  capacity:
    storage: 1Gi

  # 设置访问策略
  accessModes:
    # 单节点可读写
    - ReadWriteOnce
  persistentVolumeReclaimPolicy: Retain

  # 注意，此处需要与lpv-sc.yaml中的metadata.name相同
  storageClassName: lpv-storage-class

  # 节点的存储位置
  local:
    path: /data/es

  # 设置亲和节点，Affinity表示密切关系
  nodeAffinity:
    required:
      nodeSelectorTerms:
        - matchExpressions:
          - key: kubernetes.io/hostname
            operator: In

            # 亲和节点名称
            values:
              - master