使用 Kubernetes 在 Elasticsearch 集群中进行持久卷映射

Question

我们计划使用 Kubernetes 建立一个 ES 集群。 k8s pod 将包含 3 个数据节点，我们打算为数据提供持久的卷映射。

我是 ES 和 k8s 的新手，但据我了解，在 pod 中，通常共享一个卷。但是在这种情况下，我们不应该共享 3 个实例的数据。为 pod 实现卷映射的最佳方法是什么。 如果我有 3 个实例，我应该像 /node1/data、/node2/data 一样单独映射每个实例，还是应该只映射到单个卷“/data”，ES 将确保实例之间的数据是隔离的？

我不确定映射卷是否应该具有节点名称，如 node1、node2 等，如上所述。拥有 3 个 ES 节点（或多个数据节点）的 Pod 设计是否正确？您可以为 pod 中的不同节点实例指定不同的持久卷吗？

如果 pod 被终止并创建了一个新的 pod，会发生什么？映射卷和节点名之间是否存在强绑定。实现这一目标的最佳做法是什么？

Answer 1

对于初学者，在某种程度上它取决于您的集群是如何配置/运行的。如果你在一个不错的云提供商上运行，kube 将能够支持你为你的 PVC 自动创建 PV (Persistent Volumes)。

我是否正确理解您计划在一个 pod 中拥有 3 个节点？这听起来不对。您应该有 3 个独立的 pod 组成您的集群。由于这是一项有状态服务，您可能需要查看StatefulSet

在您的集群 pod 中正确定义了 PVC，kube 将确保它们正确绑定到您的 pod（即，在 AWS AZ 上，始终将节点安排在正确的区域中，以便它可以链接该 pod 基于 EBS 的 PV）。

我建议您在 pod 定义中使用 emptyDir 卷开始构建集群，当您掌握它时，您可以继续确保在删除和重新创建 pod 时正确保留您的数据随着您的 Deployment 或 StatefulSet 的更新。

旁注：虽然 pod 内的单个卷可以安装在该 pod 的多个容器中，但支持 ReadWriteMany 访问模式的后端并不多，允许将相同的卷安装到不同的 pod（即 NFS 支持）