在 Kubernetes 的工作节点之间共享存储/卷？

Question

是否有可能在 Kubernetes 的不同工作节点中存在一个应用程序的两个 pod/实例之间共享一个集中式存储/卷？

所以解释一下我的情况：

• 我有一个带有 2 个工作节点的 Kubernetes 集群。在其中的每一个中，我都有 1 个应用程序 X 实例正在运行。这意味着我有 2 个应用 X 实例完全同时运行。

• 两个实例都订阅主题 topicX，该主题有 2 个分区，并且是 Apache Kafka 中名为 groupX 的消费者组的一部分。

据我了解，消息负载将在分区之间分配，但也会在消费者组中的消费者之间分配。到目前为止一切顺利，对吧？

所以我的问题：

• 在我的整个解决方案中，我有一个层次结构划分，具有国家和 ID 的唯一约束。 country 和 ID 的每个组合都有一个 pickle 模型（python 机器学习模型），该模型存储在应用程序访问的目录中。对于国家和 ID 的每种组合，我每分钟会收到一条消息。

• 目前我有 2 个国家/地区，因此为了能够正确扩展，我想在应用 X 的两个实例之间分配负载，每个实例处理自己的国家/地区。

• 问题在于，使用 Kafka，可以在不同实例之间平衡消息，并且要在不知道消息属于哪个国家/地区的情况下访问每个实例中的泡菜文件，我必须将泡菜文件存储在两个实例。

有没有办法解决这个问题？我宁愿让设置尽可能简单，以便以后轻松扩展和添加第三、第四和第五个国家/地区。

请记住，这是解释问题的一种过于简化的方式。现实中的实例数量要多得多。

Answer 1

是的。如果您查看this table，任何支持ReadWriteMany 的PV（物理卷）都可以帮助您为Kafka 工作人员实现相同的数据存储。综上所述：

• Azure 文件
• CephFS
• Glusterfs
• Quobyte
• NFS
• VsphereVolume -（在 pod 并置时工作）
• PortworxVolume

在我看来，NFS 是最容易实现的。请注意，Azurefile、Quobyte 和 Portworx 是付费解决方案。