Содержание

Работа с хранилищами в Kubernetes. Часть 2

А теперь давайте копнём чуть глубже и рассмотрим внутренние процессы

VolumeBindingCaching

Описывает определённые оптимизации, которые могут быть внедрены в системе для ускорения процесса привязки между PersistentVolumeClaims (PVC) и PersistentVolumes (PV). Эти оптимизации обычно заключаются в том, чтобы избежать повторных проверок возможности привязки, когда такая информация уже известна или кэширована.

Система привязки в Kubernetes достаточно сложна, и она включает в себя несколько этапов:

  1. Предварительное утверждение (Pre-binding): PVC может быть явно привязан к PV в момент создания.
  2. Поиск: когда под со ссылкой на PVC создаётся, система ищет подходящий свободный PV.
  3. Проверка и одобрение: если такой PV найден, то система проверяет, может ли он быть привязан к данному PVC на основе политик, аннотаций и т. д.
  4. Привязка: если все проверки прошли успешно, то PV и PVC привязываются, и информация об этом сохраняется в etcd.
  5. Обновление статуса: после привязки статусы PV и PVC обновляются.

В больших и динамичных кластерах этот процесс может быть дорогостоящим в плане производительности и задержек. Вот тут и могут быть применены различные методы кэширования и оптимизации:

1. Кэширование списка доступных PV: система может кэшировать список PV, которые еще не привязаны, чтобы ускорить поиск.

2. Кэширование атрибутов PV и PVC: атрибуты, такие, как `storageClassName`, `accessModes` и `requests`, которые часто используются при привязке, могут быть кэшированы.

3. Кэширование результатов проверок: результаты выполненных проверок (например, соответствие политикам безопасности) могут быть кэшированы для последующего использования. Тем не менее важно учесть, что кэширование может привести к некоторым проблемам:

Для примера давайте предположим, что у вас есть RESTAPI, который управляет привязкой между PV и PVC. Основная идея заключается в том, чтобы использовать кэширование для ускорения этого процесса. 

from flask import Flask, request, jsonify
from collections import deque

app = Flask(__name__)

# Кэш для хранения свободных PV
free_pv_cache = deque(maxlen=100)

# Кэш для хранения атрибутов PVC
pvc_attribute_cache = {}

# Список всех доступных PV (обычно это будет храниться в базе данных)
all_pv_list = [
    {'name': 'pv1', 'storageClass': 'fast', 'size': 100},
    {'name': 'pv2', 'storageClass': 'slow', 'size': 200},
]

@app.route('/bind', methods=['POST'])
def bind():
    pvc_data = request.json
    pvc_name = pvc_data.get('name')

    # Обновление кэша атрибутов PVC
    pvc_attribute_cache[pvc_name] = pvc_data.get('attributes', {})

    # Использование кэша для ускорения поиска
    for pv in list(free_pv_cache):
   if is_suitable(pv, pvc_data):
            free_pv_cache.remove(pv)
            return jsonify({"status": "bound", "pv": pv}), 200

    # Если подходящий PV не найден в кэше, выполнить обычный поиск
    for pv in all_pv_list:
        if is_suitable(pv, pvc_data):
            return jsonify({"status": "bound", "pv": pv}), 200

    return jsonify({"status": "not found"}), 404

@app.route('/add_pv', methods=['POST'])
def add_pv():
    pv_data = request.json
    free_pv_cache.append(pv_data)
    return jsonify({"status": "added", "pv": pv_data}), 201

def is_suitable(pv, pvc):
    # Использование кэшированных атрибутов PVC для ускорения проверки
    pvc_attributes = pvc_attribute_cache.get(pvc.get('name'), {})

    # Пример проверки совместимости
    if pv.get('storageClass') != pvc_attributes.get('storageClass'):
        return False
    if pv.get('size') < pvc_attributes.get('size', 0):
        return False

    return True

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

Компоненты программы:

1. Кэш свободных PV (`free_pv_cache`): это кэш, который хранит информацию о свободных (непривязанных) PV. Он реализован как очередь с ограниченным размером, чтобы избежать переполнения.

2. Кэш атрибутов PVC (`pvc_attribute_cache`): этот кэш хранит атрибуты PVC, которые часто используются при привязке, такие, как `storageClassName`, `accessModes` и `requests`.

3. API-методы:

4. Функция `is_suitable`: эта функция проверяет, подходит ли данный PV для данного PVC на основе их атрибутов.

Принцип работы программы:

I/OOperations

Ввод-вывод (I/O) — одна из ключевых характеристик производительности в любой системе хранения данных. В контексте Kubernetes и PersistentVolumes (PV) I/O-операции играют важную роль в общей эффективности и отзывчивости приложений. Здесь стоит рассмотреть несколько ключевых аспектов:

Типы I/O-операций:

Влияние на производительность:

Оптимизация:

Проблемы и решения:

Расширенные сценарии использования

Multi-AttachVolumes

Это типы PersistentVolumes (PV), которые позволяют нескольким подам одновременно подключаться к одному и тому же тому хранения данных. Это полезно в случаях, когда несколько инстансов приложения должно иметь доступ к общим данным. Такие сценарии часто встречаются в распределённых базах данных, системах кэширования и других приложениях, которые требуют высокой доступности и отказоустойчивости.

Технические особенности:

Проблемы и решения:

Допустим, что у нас есть приложение для обработки изображений, которое использует общий том для хранения изображений. Этот том должен быть доступен для нескольких подов, которые обрабатывают изображения параллельно.

Давайте рассмотрим схему:

MultiAttachVolume — это класс, представляющий Multi-Attach Volume. У него есть следующие атрибуты:

1. ReadWriteMany (RWX) Access Mode: режим доступа, который позволяет нескольким подам читать и писать на одном томе одновременно.

2. Storage Backend: система хранения данных, которая поддерживает множественное подключение (например, NFS, Ceph).

3. Coordination: механизмы координации для управления I/O-операциями между различными подами.

4. Pod1, Pod2, Pod3: это классы, представляющие различные поды, которые подключены к Multi-AttachVolume. У каждого из них есть атрибут:

А вот пример YAML-конфигурации: 

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: image-storage
spec:
  capacity:
    storage: 10Gi
  accessModes:
  - ReadWriteMany
  nfs:
    path: /mnt/data
    server: nfs-server.example.com

---
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: image-storage-pvc
spec:
  accessModes:
  - ReadWriteMany
  resources:
    requests:
   storage: 10Gi

---
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: image-processor-1
spec:
  volumes:
    - name: image-storage
      persistentVolumeClaim:
        claimName: image-storage-pvc
  containers:
    - name: image-processor
      image: image-processor:latest
      volumeMounts:
        - mountPath: /app/images
          name: image-storage
---
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: image-processor-2
spec:
  volumes:
    -name: image-storage
      persistentVolumeClaim:
        claimName: image-storage-pvc
  containers:
    -name: image-processor
      image: image-processor:latest
      volumeMounts:
        -mountPath: /app/images
          name: image-storage

PersistentVolume (PV): создаём PV с режимом доступа ReadWriteMany и указываем NFS-сервер.

PersistentVolumeClaim (PVC): создаём PVC, который будет использовать этот PV.

Pods: создаём два пода (image-processor-1 и image-processor-2), которые будут использовать этот общий том для чтения и записи изображений.

Теперь оба пода могут читать и записывать данные в общий том, что делает этот пример интересным и легко читаемым.

Data Gravity

Это концепция, которая описывает тенденцию больших наборов данных «притягивать» к себе различные приложения, сервисы и даже другие данные. Этот термин был введён Дэвидом Маккрори (Dave McCrory), и он описывает феномен, с которым сталкиваются многие организации в эпоху больших данных и облачных вычислений.

Технические аспекты:

Проблемы и решения:

Рассмотрим пример Data Gravity: «Большая Библиотека». Представьте, что у нас есть большая библиотека, которая хранит огромное количество книг, журналов и статей.

Эта библиотека привлекает различные группы людей:

  1. Читатели: ищут книги для чтения и развлечения.
  2. Исследователи: нуждаются в редких и научных материалах.
  3. Писатели: ищут информацию и источники для своих новых книг.

Проблемы и решения:

  1. Высокая стоимость. Поддержание такой большой библиотеки требует значительных финансовых затрат.
  2. Сложность управления. Управление таким количеством материалов может быть сложным и требовать специализированного ПО.

Таким образом, «Большая Библиотека» становится центром притяжения не только для книг, но и для различных групп людей, которые взаимодействуют с этими данными.

Неконсистентный доступ

Это ситуация, при которой разные клиенты или компоненты системы могут видеть различные версии одних и тех же данных в разное время. Это может происходить из-за различных факторов, включая кэширование, асинхронную репликацию, недостаточную синхронизацию и другие.

Технические аспекты:

Проблемы и решения:

Оптимизация

Capacity Planning

Это процесс оценки и определения технических ресурсов (например, вычислительных мощностей, хранилища, сетевых ресурсов), необходимых для обеспечения удовлетворительного уровня производительности и доступности приложения или системы.

Технические аспекты:

Pre-WarmingVolumes

Это процесс первоначального «прогрева» блочных хранилищ или файловых систем перед их активным использованием. Этот процесс особенно актуален в облачных средах, где динамические ресурсы могут быть не полностью «горячими» прямо изначально.

Технические аспекты:

Storage Quality of Service (QoS)

Это механизм, позволяющий управлять и оптимизировать производительность и доступность хранилища данных. Это особенно актуально в средах с общим использованием ресурсов, где одно приложение или процесс может негативно влиять на другие.

Технические аспекты:

Латентные (latency) проблемы

Data Corruption

Это искажение или потеря данных, которые могут произойти из-за различных причин, таких, как аппаратные сбои, программные ошибки или человеческие факторы. Подобные проблемы могут проявляться на разных уровнях — от отдельных файлов до целых баз данных или хранилищ.

Технические аспекты:

Разногласия с Scheduler

Иногда планировщик Kubernetes может сделать неоптимальные решения при размещении подов, которые зависят от PV, особенно если различные PV имеют разные характеристики производительности или стоимости.

Технические аспекты: