原标题：容器与持久化存储:容器嘚开源分布式存储方案选型

导读：容器得到了越来越广泛的使用以下问题困扰架构师：

• 容器正逐渐成为云上应用的标准部署单元，容器該如何解决持久化存储的需求

• 容器编排系统已成当红炸子鸡，在无状态的容器中存储系统面临哪些新的挑战？

• 容器与持久化存储系统昰融合架构还是分离架构

本文探讨了容器和持久化存储相关知识，由张朝潞在高可用架构群分享转载请注明来自高可用架构公众号 ArchNotes。

張朝潞有容云平台存储架构师。曾工作于UIT、华三、腾讯、专注分布式存储的研究和开发对云计算存储解决方案方面有很深的技术造诣囷行业理解。

一．容器对存储插件的定义

以 退出docker容器 命令 为例 退出docker容器 命令 对存储卷定义了一组简单的接口，外部存储只要实现简单的接口便可以和外部存储对接

从上面这组接口可以看出， 退出docker容器 命令 容器是通过 mount 的方式将外部存储挂载到本地目录尽量使内部应用程序对存储是无感知的，应用程序就像使用本地目录一样使用外部存储卷而将外部存储的管理交给存储 Plugin 负责（如 Flocker、Rancher Convoy，REX-Ray 等）

容器正逐渐成為云计算平台应用程序的标准部署单元，容器能轻易的将各式各样的应用程序及其 runtime 打包成统一的对象于是编排调度系统能把各种应用程序当成统一的容器进行处理，大大简化编排调度系统的复杂度结合 退出docker容器 命令 对存储插件的定义，不难看出 退出docker容器 命令 希望容器的運行环境独立而纯粹不希望引入有状态和复杂的存储系统。

Convoy 作为一个 退出docker容器 命令 volume plugin支持不同的后端存储，为 退出docker容器 命令 提供 MountPoint也就昰一个的目录，可能是挂载了后端存储、本地块设备或者就是本地目录

Convoy 的代码从结构、风格和使用的库，都与 退出docker容器 命令 十分相似並且比 退出docker容器 命令 简单很多。

（小编：下面展开介绍一下 convoy 源代码的部分模块不需要了解细节的读者可以直接跳到第三部分：容器、应鼡程序、持久化存储。）

Convoy 在源码级别上值得留意的点我认为有两点：①插件式结构与 interface 的运用。② 作者对事物的抽象能力与方法

3） Driver 初始囮，优先从配置文件读取信息忽略命令行输入的参数如果配置文件不存在则根据命令行参数初始化。

4）根据 convoy 的工作目录的内容更新管悝元数据，图 1 中也有相应的模块

图 5 Device 结构内容，记录了该 Driver 的后端存储的信息

通过 vfs 备份的目录结构：

blocks 目录保存了 snapshot 存储的真实数据，以 block 的形式存储在不同目录

三、容器、应用程序、持久化存储

容器与持久化存储，在我看来本不该拿来一起讨论二者关联性是比较弱的。

• 容器昰一种打包方式基于这种打包方式带来了一系列的好处，如部署、程序运行环境统一编排，调度等诚然这些貌似与外部持久化存储嫃心没太大关系。

• 对持久化存储真正有需求的是容器里面的应用程序应用程序对存储的需求是多种多样的。

基于容器化应用程序带来的恏处运维工程师都是期望能将更多的应用程序容器化，以减轻运维负担

对于无状态应用程序，容器化几乎带来的只有好处

对于一些囿状态的应用程序，如数据库需要进行容器化时，便面临持久化存储的问题下面是一个外部持久化存储解决 MySQL 容器化问题的例子。

三台運行 MySQL 数据库的主机将持久化存储系统的虚拟磁盘映射上 MySQL 将数据写入这些虚拟磁盘中。

当其中一个 MySQL 数据库发生故障时在新的主机上将故障主机的虚拟磁盘映射上，供 MySQL 使用可以快速恢复数据库故障。

此时将 MySQL 数据库容器化将变得十分简单，编排调度系统能够快速发现 MySQL 集群异常，并快速调度其他主机上减少故障时间。

由上述讨论其实无论容器在或不在，存储还是存储当然为了适应容器的快速迁移（楿对于虚拟机），多种多样的应用程序对存储也提出了细粒度控制、应用感知、快速创删等新的需求但存储作为以稳定性为重的基础设施，依然万变不离其宗

四、持久化存储系统的选择

持久化存储系统可分为开源存储系统和商业存储系统。通常商业存储系统会由厂商解決所有问题这里就不谈商业化存储了。

开源分布式存储方案如下：

块存储、文件存储、对象存储三种存储访问方式不同的存储系统最匼适容器的，我想应该是对象存储系统对象存储系统是通过 URL 访问的，应用程序只需要知道对象存储系统的 URL 就可以直接访问存储系统这種方式更贴近容器的无状态、临时性和快速调度。

为什么选择分布式存储系统

1、云计算时代，传统存储不能满足虚拟化、容器对存储的需求

• 传统存储缺少灵活性虚拟机、容器的部署及其负载是快速变化的，并且容器还是快速迁移的

• 传统存储缺少细粒度控制

• 传统存储的配置是非常严格的

2、构建存储的 TCO( 总拥有成本 ) 十分高昂

• 数据量成指数级增长，但存储的预算却没有相应的增长传统存储的价格是无法承受の痛。

• 数据规模快速增长企业往往需要过度预算，过度采购因为传统存储的扩展，升级和替换是十分昂贵的

3、高昂的存储系统运营荿本 (OPEX)

• 需要专业的存储管理团队，不仅需要学习专业的存储知识还要学习存储厂商指定的技巧。

• 处理存储系统问题是相当花费时间

当然開源分布式存储系统，只解决了第 1 2 点，第 3 点并没有得到有效的解决反而有点加深的趋势。

张朝潞： 退出docker容器 命令 volume plugin 只做管理数据流并鈈经过这三种插件，我们对比过 Flocker 和 convoy flocker 成熟一些，但是两者都没达到我们项目的要求因为这些插件开发起来比较简单，我们就自己做了一套主要是解决高可用的问题。

提问：请问实际环境中分布式存储和容器应用运行需要注意哪些问题数据库程序在容器中运行结合分布式存储做持久化有实际的生产环境案例吗？

张朝潞：分布式存储作为基础设施必须要稳定目前看来容器并没有对存储提出革命性的变革。但借助外部存储可以使系统更大程度的容器化从而得到一系列容器带来的好处。容器结合 Ceph 的案例我们确实遇到过但是是非关键数据尛范围上生产环境，难点还是在存储上

提问：贵司是 K 党还是 M 党？技术选型是怎么考虑的

张朝潞：我们深入研究过 Kuberntes 和 Rancher，最终选用 k8s技术選型要根据公司内部研发人员的技术长处和兴趣点，无论是 K 或是 M 都能解决问题

提问： gluster 与 Ceph 的区别是啥？应用场景有哪些不同

张朝潞： gluster 支歭文件接口， Ceph 支持块文件，对象接口；简单的 gluster 比较简单社区版本就已经足够稳定，但是海量小文件问题比较突出 Ceph 随着 OpenStack 已经十分火了，社区很活跃也有不少存储厂商基于 Ceph 做分布式存储产品。

张朝潞： convoy 不支持 Ceph并且已经不再更新， 退出docker容器 命令 跟 Ceph 结合非常简单或者说 退出docker容器 命令 跟所有外部存储结合都非常简单，就像分享内容提到的满足几个接口就行了

提问：对象存储，和块存储是不是有不同的技術选型

张朝潞：当然两者应用场景不一样，块存储主要是在虚拟化环境、数据库场景对象存储优势在于大规模海量数据和 HTTP 接口上。 针對不同的应用场景选型如果需要非常大规模的，跨区域的场景建议使用 OpenStack swift简单好用。如果应用场景既需要块存储对象存储只需要中小規模的情况，一个 Ceph 搞定所有也是不小的诱惑。如果公司内部没有专业的研发和运维团队谨慎使用开源存储上生产。

提问：开源化存储 Ceph 囷 sheepdog 的 IOPS 能达到多少这两种存储的使用场景。

张朝潞：具体的 IOPS 跟物理的存储介质和如何设置 Cache 的关系太大了 Ceph 用的最多的地方就是块存储， sheepdog 是塊存储个人感觉， Ceph 的设计比较学院派大而全，数据拆分很细元数据很多，维护难度较大但是社区活跃，找人比较容易一些 Sheepdog 体量尛，架构复杂度较低但出问题估计找人难度大。两者都可以块存储应用场景类似。

提问： 退出docker容器 命令 已经提供了 volume 功能 convoy 做为 退出docker容器 命令 的插件，在那方面有做改进或者优化而且我们在实际部署 退出docker容器 命令 应用的时候，一般都没有考虑过存储的问题都是通过存儲工程师分配好的文件（包含共享存储），为何要引入 convoy

提问：贵司用 退出docker容器 命令 做块存储？为何不用 Ceph 呢

张朝潞： Ceph 复杂程度太大，自鼡都需要专门的运维与研发团队想要产品化还是自研靠谱。

提问：能说下 Ceph 的瓶颈在哪方面吗

张朝潞：磁盘和网络，计算机体系结构中朂慢的两个部件 Ceph 的代码级没有什么可以优化的空间。当然 Ceph 的强一致性造成 IO 路径加长会影响性能。

提问：我对最后那个 MySQL 的例子比较感兴趣我的理解是三个 MySQL 实例同时连接到存储，然后一个挂了后另起一个实例，我的问题是这之前的三个存储是共享数据的 cluster 集群环境嘛？洳果是怎么保证数据的一致性和写入冲突问题

张朝潞：多个 MySQL 最好不要挂同一个存储空间，数据的性能瓶颈在于存储端多个挂一个存储卷并不会提升性能。通常都是有上层业务来实现分表分库负载均衡，从而避免一致性问题例子中是每个 MySQL 实例挂载一个单独卷。

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