kubernetes 与LVM的结合

本文主要介绍k8s与LVM结合使用的场景，在原生的k8s中对于本地存储提供了hostPath与emptyDir两种volme，hostPath是直接将文件存储在本地主机上，存在的问题是无法进行quota管理，单个用户就可能将所有的磁盘打满；在kubernetes 1.10 local ephemeral storage成为beta版本，可以对emptyDir进行磁盘限制，但是这里的磁盘配额不仅包括用户写入epmtyDir的数据，也包括writable layer和logs，并且emptyDir会随着pod的删除而删除，无法自定义生命周期，如果应用程序需要在pod退出后保留这些数据，emptyDir就无法胜任了。鉴于k8s原生volume的以上特点无法满足复杂的业务需求，我们可以根据LVM提供一种本地存储的volume方案。本文只介绍LVM与k8s结合实现方式，具体LVM及k8s的知识请自行查阅相关资料。

Out-of-Tree Volume Plugins

k8s对于额外的存储提供良好的支持，参见 Out-of-Tree Volume Plugins，有两种方式实现volume plugin: CSI和FlexVolume，第一种是现在官方推荐的方式，不过第二种官方还继续提供支持而且使用起来更加简单，官方提供了FelxVolme LVM shell版的简单实现，参见github地址，其实就是一个binary或脚本来提供特定的调用，对于LVM来说需要实现基本的mount和umount subcommand供kubelet回调。mount subcommand创建LVM，分为以下几个步骤：

调用lvcreate创建LVM设备，大小为用户在yaml文件中指定的磁盘大小，会在kubelet调用plugin的时候作为参数传递进来
调用mkfs格式化LVM为某种文件类型
创建挂载点目录，该参数一般都由plugin作为参数传递进来，一般就是$KUBELET_ROOT_DIR/pods/$POD_UID/volumes/...目录下
mount LVM设备到挂载点上
汇报LVM VG的使用情况，因为后面调度pod的时候需要使用这些信息

上述是kubelet在回调plugin mount subcommand的操作，对于umount subcommand因为需要自定义删除策略，我们不能直接将LVM 删除掉，但挂载点目录必须删除掉，否则kubelet会认为该volume没有被正确移除，pod一直处于terminating无法删除，此时有种tricky的方式就是move挂载点目录，这样LVM正常mount到挂载点上，pods也可以正常被删除，至于后续的自定义删除策略就直接操作ｍove之后的挂载点设备了。需要注意的是应用程序如果要查看退出pod的LVM中的数据必须去移动之后的挂载点目录查看。

LVM GC policy

前面了解了如何在k8s中提供LVM支持，umount的时候不删除LVM来为自定义删除策略提供支持，自定义删除策略就需要写一个旁路清理程序，可以是daemon或cron的形式运行，可以基于磁盘容量或pod退出时间进行GC。比较好的方式是不直接清理LVM，先lvreduce对LVM进行缩容，将未使用的空间还给VG，这样即提高磁盘使用率，又保留了用户数据，等到合适的时候再删除。注意此处缩容指的是LVM和文件系统两方面，且不能损坏用户的数据为前提。每次GC之后都需要及时上报VG信息，为后面调度提供信息。

schedule pod based on LVM

上面的实现为集群中的每个node提供了一种额外的资源(LVM)的支持，既然是node级别的资源，就要考虑在调度pod的时候如何选择合适的node assign，需要自定义调度策略，上文中所有对LVM的操作中都提到了要及时上报VG信息，就是为了调度的时候使用这些信息。官方对于node resource提供了调度的支持，参见Advertise Extended Resources for a Node，但是这种方式只适合随着pod生命周期结束而结束的资源，例如emptyDir，memroy，cpu等。还有一种扩展是device plugin，可以考虑将LVM作为一种磁盘device使用，这种方式也不适合，因为对于device设备的申请是有粒度的，例如可以说申请一个磁盘设备，但不能说申请1G的空间。

不能通过上述两种声明node resource的方式利用内置的调度策略，我们只能自己实现调度策略了，k8s对于调度的扩展也有很好的支持，可以定义一个scheduler extender提供一个http webhook。要实现一个scheudler extender，首先要了解kube-scheduler的调度过程，分为三步，首先是做筛选(predict)或称为filter，过滤掉不能调度到其上的node。其次是排序(priorities)，为可以调度的node进行打分，决定最适合调度的node；最后是绑定(bind)，绑定操作将该pod“分配”给某台node。scheduler-extender相当于上述步骤的“补充协议”，可选的为上述步骤补充自己的调度逻辑，当创建一个pod需要调度的时候，首先会执行内置的调度策略，然后将内置调度器的结果传递过来给你的extender server，调度逻辑完成之后将结果返回给kube-scheduler进行下一个过程。

除了kube-scheduler的调度步骤外，kube-scheduler为了提高调度性能有一个“资源占用”的概念: kube-scheduler会在本地有一个cache存放所有的node信息，该cache会与api-server进行同步，调度pod的信息直接从cache中取，当pod调度到某个node上后，会将cache中该node的资源进行“预先占用”，假定资源已经被pod消耗了，其实pod只是调度到了该node上面，还未真正启动起来，未真正占用资源，通过假定调度上去的pod已经占用了该资源，为后面调度的pod提供变化的信息，如果在指定的timeout内，pod还未启动则将预先占用的资源返回给该node，通过这种异步的最终一致性的方案能够有效提高pod的调度效率。此外在高可用的方案中需要配置多个kube-scheduler，因为每个kube-scheduler的cache并不同步，无法多个kube-scheduler同时对外提供服务，此时只能通过选主协议选择其中的一个进行处理请求。

明白了kube-scheduler的实现之后，来仿照kube-scheduler实现我们的scheduler extender， extender的httpserver位置通过kube-scheduler的--policy-config-file或--policy-configmap来配置，前者指定一个config file，后者通过一个configmap来配置，笔者建议用configmap来管理，因为更新配置只需要改变一个地方对于多个kube-scheduler同时生效。并且可以单独定义上述三步骤中的其中某一步。

apiVersion: v1

kind: ConfigMap

metadata:

  name: lvm-scheduler-extender

  namespace: kube-system

data:

 policy.cfg : |

  {

  "kind" : "Policy",

  "apiVersion" : "v1",

  "extenders" : [

  	{

          "urlPrefix": "http://localhost:8384/lvm-scheduler",

          "apiVersion": "v1alpha1",

          "filterVerb": "predicates/lvm_resource",

          "bindVerb": "bind",

          "prioritizeVerb": "",

          "weight": 1,

          "enableHttps": false,

          "nodeCacheCapable": false

  	}

      ],

  "hardPodAffinitySymmetricWeight" : 10

  }

上面的配置configmap指定了extender webhook的位置，并且定义了filter和bind这两个操作，之所以定义这两个操作是因为我们只关心哪些node可以调度上去，将LVM剩余空间不足以创建pod的node过滤掉，以及最后到底调度到了那台node上以便在scheduler extender的cache中将该node的资源进行占用。需要注意的是系统中只能有一个执行bind操作的binder，如果extender中指定了binder，kube-scheduler内置的就不会生效了，需要通过k8s client-go来绑定:

clientset.CoreV1().Pods(podNamespace).Bind(&v1.Binding{

        ObjectMeta: metav1.ObjectMeta{Namespace: podNamespace, Name: podName, UID: podUID},

        Target: v1.ObjectReference{

            Kind: "Node",

            Name: nodeName,

        }})

前面在介绍plugin和GC的时候每次操作LVM都需要及时将LVM信息上报来提供extender进行调度决策，那么该向哪里汇报这些VG信息？如何汇报? 这个问题根据不同的场景下有不同的解决方案，首先肯定不能直接向extender上报，因为高可用集群中往往不只有一个exteder示例，所以需要提供一个分离的统一后端存储，所有的extender直接从后端存储里取，可以存储在Mysql或redis中，比较tricky的方式是直接存储在k8s的etcd中，这些数据量比较小不会占用太多空间，也免了额外的操作数据库，但是直接操作etcd有点不妥，可以定义一种CRD资源，为每台node创建一个crd资源实体表示该node可用LVM空间的大小，这样就可以像其他资源一样方便查询，在LVM资源发生变化之后对该crd对象进行patch。在extender中watch该crd资源即可。此外需要提供一个cache进行资源的预先占用，同时提供选主协议的实现，以上都可以参考kube-scheduler中的实现。

summary

麻雀虽小，五脏俱全上述通过实现LVM这种node resource的支持，分别涉及到了storage plugin，scheduelr extender，CRD等，虽然内容较多但是实际编码并不多，感谢kubernetes提供了一种灵活的扩展，感兴趣的可以自己去实现一下。

巴特西

kubernetes 与LVM的结合

Out-of-Tree Volume Plugins

LVM GC policy

schedule pod based on LVM

summary

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