Ceph¶
Ceph 是一个统一的分布式存储系统,提供较好的性能、可靠性和可扩展性。最早起源于 Sage 博士期间的工作,随后贡献给开源社区。
简介¶
高性能
- 抛弃了传统的集中式存储运输局寻址的方案,采用
CRUSH
算法,数据分布均衡,并行度高。 - 考虑了容灾域的隔离,能够实现各类负载的副本设置规则,例如跨机房、机架感知等。
- 能够支持上千个存储节点的规模,支持 TB 到 PB 级的数据。
高可用性
- 副本数可以灵活控制
- 支持故障域分离,数据强一致性
- 多种故障场景自动进行修复自愈
- 没有单点故障,自动管理
高可扩展性
- 去中心化
- 扩展灵活
- 随着节点增加而线性增长
特性丰富
- 支持三种存储接口:块存储、文件存储、对象存储
- 支持自定义接口,支持多种语言驱动
架构¶
支持三种接口
- Object:有原生 API,而且也兼容 Swift 和 S3 的 API
- Block:支持精简配置、快照、克隆
- File:Posix 接口,支持快照
组件¶
Monitor:一个 Ceph 集群需要多个 Monitor 组成的小集群,它们通过 Paxos 同步数据,用来保存 OSD 的元数据。
OSD:全称 Object Storage Device
,也就是负责响应客户端请求返回具体数据的进程,一个 Ceph 集群一般都有很多个 OSD。主要功能用于数据的存储,当直接使用硬盘作为存储目标时,一块硬盘称之为 OSD
,当使用一个目录作为存储目标的时候,这个目录也被称为 OSD
。
MDS:全称 Ceph Metadata Server
,是 CephFS 服务依赖的元数据服务,对象存储和块设备存储不需要该服务。
Object:Ceph 最底层的存储单元是 Object 对象,一条数据、一个配置都是一个对象,每个 Object 包含 ID、元数据和原始数据。
Pool:Pool 是一个存储对象的逻辑分区,它通常规定了数据冗余的类型与副本数,默认为3副本。对于不同类型的存储,需要单独的 Pool,如 RBD。
PG:全称 Placement Grouops
,是一个逻辑概念,一个 OSD 包含多个 PG。引入 PG 这一层其实是为了更好的分配数据和定位数据。每个 Pool
内包含很多个 PG,它是一个对象的集合,服务端数据均衡和恢复的最小单位就是 PG。
- pool 是 ceph 存储数据时的逻辑分区,它起到 namespace 的作用
- 每个 pool 包含一定数量(可配置)的 PG
- PG 里的对象被映射到不同的 Object 上
- pool 是分布到整个集群的
FileStore与BlueStore:FileStore 是老版本默认使用的后端存储引擎,如果使用 FileStore,建议使用 xfs
文件系统。BlueStore 是一个新的后端存储引擎,可以直接管理裸硬盘,抛弃了 ext4 与 xfs 等本地文件系统。可以直接对物理硬盘进行操作,同时效率也高出很多。
RADOS:全称 Reliable Autonomic Distributed Object Store
,是 Ceph 集群的精华,用于实现数据分配、Failover 等集群操作。
Librados:Librados
是 Rados 提供库,因为 RADOS 是协议很难直接访问,因此上层的 RBD、RGW 和 CephFS 都是通过 librados 访问的,目前提供 PHP、Ruby、Java、Python、C 和 C++ 支持。
CRUSH:CRUSH
是 Ceph 使用的数据分布算法,类似一致性哈希,让数据分配到预期的地方。
RBD:全称 RADOS Block Device
,是 Ceph 对外提供的块设备服务,如虚拟机硬盘,支持快照功能。
RGW:全称是 RADOS Gateway
,是 Ceph 对外提供的对象存储服务,接口与 S3 和 Swift 兼容。
CephFS:全称 Ceph File System
,是 Ceph 对外提供的文件系统服务。
块存储¶
典型设备
磁盘阵列,硬盘,主要是将裸磁盘空间映射给主机使用的。
优点
- 通过 Raid 与 LVM 等手段,对数据提供了保护。
- 多块廉价的硬盘组合起来,提高容量。
- 多块磁盘组合出来的逻辑盘,提升读写效率。
缺点
- 采用 SAN 架构组网时,光纤交换机,造价成本高。
- 主机之间无法共享数据。
使用场景
- Docker 容器、虚拟机磁盘存储分配。
- 日志存储
- 文件存储
- ...
文件存储¶
典型设备 FTP、NFS 服务器,为了克服块存储文件无法共享的问题,所以有了文件存储,在服务器上架设 FTP 与 NFS 服务器,就是文件存储。
优点
- 造价低,随便一台机器就可以了
- 方便文件可以共享
缺点
- 读写速率低
- 传输速率慢
使用场景
- 日志存储
- 有目录结构的文件存储
- ...
对象存储¶
典型设备
内置大容量硬盘的分布式服务器(swift, s3);多台服务器内置大容量硬盘,安装上对象存储管理软件,对外提供读写访问功能。
优点
- 具备块存储的读写高速。
- 具备文件存储的共享等特性
使用场景:(适合更新变动较少的数据)
- 图片存储
- 视频存储
- ...
部署¶
由于我们这里在 Kubernetes 集群中使用,也为了方便管理,我们这里使用 Rook 来部署 Ceph 集群,Rook 是一个开源的云原生存储编排工具,提供平台、框架和对各种存储解决方案的支持,以和云原生环境进行本地集成。
Rook 将存储软件转变成自我管理、自我扩展和自我修复的存储服务,通过自动化部署、启动、配置、供应、扩展、升级、迁移、灾难恢复、监控和资源管理来实现。Rook 底层使用云原生容器管理、调度和编排平台提供的能力来提供这些功能,其实就是我们平常说的 Operator。Rook 利用扩展功能将其深度集成到云原生环境中,并为调度、生命周期管理、资源管理、安全性、监控等提供了无缝的体验。有关 Rook 当前支持的存储解决方案的状态的更多详细信息,可以参考 Rook 仓库 的项目介绍。
Rook 包含多个组件:
- Rook Operator:Rook 的核心组件,Rook Operator 是一个简单的容器,自动启动存储集群,并监控存储守护进程,来确保存储集群的健康。
- Rook Agent:在每个存储节点上运行,并配置一个 FlexVolume 或者 CSI 插件,和 Kubernetes 的存储卷控制框架进行集成。Agent 处理所有的存储操作,例如挂接网络存储设备、在主机上加载存储卷以及格式化文件系统等。
- Rook Discovers:检测挂接到存储节点上的存储设备。
Rook 还会用 Kubernetes Pod 的形式,部署 Ceph 的 MON、OSD 以及 MGR 守护进程。Rook Operator 让用户可以通过 CRD 来创建和管理存储集群。每种资源都定义了自己的 CRD:
- RookCluster:提供了对存储机群的配置能力,用来提供块存储、对象存储以及共享文件系统。每个集群都有多个 Pool。
- Pool:为块存储提供支持,Pool 也是给文件和对象存储提供内部支持。
- Object Store:用 S3 兼容接口开放存储服务。
- File System:为多个 Kubernetes Pod 提供共享存储。
环境¶
Rook Ceph 需要使用 RBD 内核模块,我们可以通过运行 modprobe rbd
来测试 Kubernetes 节点是否有该模块,如果没有,则需要更新下内核版本。
另外需要在节点上安装 lvm2
软件包:
# Centos
sudo yum install -y lvm2
# Ubuntu
sudo apt-get install -y lvm2
安装¶
我们这里部署最新的 release-1.2 版本的 Rook,部署清单文件地址:https://github.com/rook/rook/tree/release-1.2/cluster/examples/kubernetes/ceph。
从上面链接中下载 common.yaml 与 operator.yaml 两个资源清单文件:
# 会安装crd、rbac相关资源对象
$ kubectl apply -f common.yaml
# 安装 rook operator
$ kubectl apply -f operator.yaml
在继续操作之前,验证 rook-ceph-operator
是否处于“Running”
状态:
$ kubectl get pods -n rook-ceph
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
rook-ceph-operator-6d8fb9498b-jxdwx 1/1 Running 0 34s
rook-discover-7wpsl 1/1 Running 0 32s
rook-discover-8t8lv 1/1 Running 0 32s
rook-discover-9t497 1/1 Running 0 32s
rook-discover-v57rd 1/1 Running 0 32s
我们可以看到 Operator 运行成功后,还会有一个 DaemonSet 控制器运行得 rook-discover 应用,当 Rook Operator
处于 Running 状态,我们就可以创建 Ceph 集群了。为了使集群在重启后不受影响,请确保设置的 dataDirHostPath
属性值为有效得主机路径。更多相关设置,可以查看集群配置相关文档。
创建如下的资源清单文件:(cluster.yaml)
apiVersion: ceph.rook.io/v1
kind: CephCluster
metadata:
name: rook-ceph
namespace: rook-ceph
spec:
cephVersion:
# 最新得 ceph 镜像, 可以查看 https://hub.docker.com/r/ceph/ceph/tags
image: ceph/ceph:v14.2.5
dataDirHostPath: /var/lib/rook # 主机有效目录
mon:
count: 3
dashboard:
enabled: true
storage:
useAllNodes: true
useAllDevices: false
# 重要: Directories 应该只在预生产环境中使用
directories:
- path: /data/rook
其中有几个比较重要的字段:
dataDirHostPath
:宿主机上的目录,用于每个服务存储配置和数据。如果目录不存在,会自动创建该目录。由于此目录在主机上保留,因此在删除 Pod 后将保留该目录,另外不得使用以下路径及其任何子路径:/etc/ceph
、/rook
或/var/log/ceph
。useAllNodes
:用于表示是否使用集群中的所有节点进行存储,如果在nodes
字段下指定了各个节点,则必须将useAllNodes
设置为 false。useAllDevices
:表示 OSD 是否自动使用节点上的所有设备,一般设置为 false,这样可控性较高directories
:一般来说应该使用一块裸盘来做存储,有时为了测试方便,使用一个目录也是可以的,当然生成环境不推荐使用目录。
除了上面这些字段属性之外还有很多其他可以细粒度控制得参数,可以查看集群配置相关文档。
现在直接创建上面的 CephCluster
对象即可:
$ kubectl apply -f cluster.yaml
cephcluster.ceph.rook.io/rook-ceph created
创建完成后,Rook Operator 就会根据我们的描述信息去自动创建 Ceph 集群了。
验证¶
要验证集群是否处于正常状态,我们可以使用 Rook 工具箱 来运行 ceph status
命令查看。
Rook 工具箱是一个用于调试和测试 Rook 的常用工具容器,该工具基于 CentOS 镜像,所以可以使用 yum 来轻松安装更多的工具包。我们这里用 Deployment 控制器来部署 Rook 工具箱,部署的资源清单文件如下所示:(toolbox.yaml)
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: rook-ceph-tools
namespace: rook-ceph
labels:
app: rook-ceph-tools
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
app: rook-ceph-tools
template:
metadata:
labels:
app: rook-ceph-tools
spec:
dnsPolicy: ClusterFirstWithHostNet
containers:
- name: rook-ceph-tools
image: rook/ceph:v1.2.1
command: ["/tini"]
args: ["-g", "--", "/usr/local/bin/toolbox.sh"]
imagePullPolicy: IfNotPresent
env:
- name: ROOK_ADMIN_SECRET
valueFrom:
secretKeyRef:
name: rook-ceph-mon
key: admin-secret
securityContext:
privileged: true
volumeMounts:
- mountPath: /dev
name: dev
- mountPath: /sys/bus
name: sysbus
- mountPath: /lib/modules
name: libmodules
- name: mon-endpoint-volume
mountPath: /etc/rook
# 如果设置 hostNetwork: false, "rbd map" 命令会被 hang 住, 参考 https://github.com/rook/rook/issues/2021
hostNetwork: true
volumes:
- name: dev
hostPath:
path: /dev
- name: sysbus
hostPath:
path: /sys/bus
- name: libmodules
hostPath:
path: /lib/modules
- name: mon-endpoint-volume
configMap:
name: rook-ceph-mon-endpoints
items:
- key: data
path: mon-endpoints
然后直接创建这个 Pod:
$ kubectl apply -f toolbox.yaml
deployment.apps/rook-ceph-tools created
一旦 toolbox 的 Pod 运行成功后,我们就可以使用下面的命令进入到工具箱内部进行操作:
$ kubectl -n rook-ceph exec -it $(kubectl -n rook-ceph get pod -l "app=rook-ceph-tools" -o jsonpath='{.items[0].metadata.name}') bash
工具箱中的所有可用工具命令均已准备就绪,可满足您的故障排除需求。例如:
ceph status
ceph osd status
ceph df
rados df
比如现在我们要查看集群的状态,需要满足下面的条件才认为是健康的:
- 所有 mons 应该达到法定数量
- mgr 应该是激活状态
- 至少有一个 OSD 处于激活状态
- 如果不是 HEALTH_OK 状态,则应该查看告警或者错误信息
$ ceph status
ceph status
cluster:
id: dae083e6-8487-447b-b6ae-9eb321818439
health: HEALTH_OK
services:
mon: 3 daemons, quorum a,b,c (age 15m)
mgr: a(active, since 2m)
osd: 31 osds: 2 up (since 6m), 2 in (since 6m)
data:
pools: 0 pools, 0 pgs
objects: 0 objects, 0 B
usage: 79 GiB used, 314 GiB / 393 GiB avail
pgs:
如果群集运行不正常,可以查看 Ceph 常见问题以了解更多详细信息和可能的解决方案。
Dashboard¶
Ceph 有一个 Dashboard 工具,我们可以在上面查看集群的状态,包括总体运行状态,mgr、osd 和其他 Ceph 进程的状态,查看池和 PG 状态,以及显示守护进程的日志等等。
我们可以在上面的 cluster CRD 对象中开启 dashboard,设置dashboard.enable=true
即可,这样 Rook Operator 就会启用 ceph-mgr dashboard 模块,并将创建一个 Kubernetes Service 来暴露该服务,将启用端口 7000 进行 https 访问,如果 Ceph 集群部署成功了,我们可以使用下面的命令来查看 Dashboard 的 Service:
$ kubectl get svc -n rook-ceph
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
rook-ceph-mgr ClusterIP 10.99.87.1 <none> 9283/TCP 3m6s
rook-ceph-mgr-dashboard ClusterIP 10.111.195.180 <none> 7000/TCP 3m29s
这里的 rook-ceph-mgr 服务用于报告 Prometheus metrics 指标数据的,而后面的的 rook-ceph-mgr-dashboard 服务就是我们的 Dashboard 服务,如果在集群内部我们可以通过 DNS 名称 http://rook-ceph-mgr-dashboard.rook-ceph:7000
或者 CluterIP http://10.111.195.180:7000
来进行访问,但是如果要在集群外部进行访问的话,我们就需要通过 Ingress 或者 NodePort 类型的 Service 来暴露了,为了方便测试我们这里创建一个新的 NodePort 类型的服务来访问 Dashboard,资源清单如下所示:(dashboard-external.yaml)
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: rook-ceph-mgr-dashboard-external
namespace: rook-ceph
labels:
app: rook-ceph-mgr
rook_cluster: rook-ceph
spec:
ports:
- name: dashboard
port: 7000
protocol: TCP
targetPort: 7000
selector:
app: rook-ceph-mgr
rook_cluster: rook-ceph
type: NodePort
同样直接创建即可:
$ kubectl apply -f dashboard-external.yaml
创建完成后我们可以查看到新创建的 rook-ceph-mgr-dashboard-external 这个 Service 服务:
$ kubectl get svc -n rook-ceph
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
rook-ceph-mgr ClusterIP 10.96.49.29 <none> 9283/TCP 23m
rook-ceph-mgr-dashboard ClusterIP 10.109.8.98 <none> 7000/TCP 23m
rook-ceph-mgr-dashboard-external NodePort 10.109.53.223 <none> 7000:31361/TCP 14s
现在我们需要通过 http://<NodeIp>:31361
就可以访问到 Dashboard 了。
但是在访问的时候需要我们登录才能够访问,Rook 创建了一个默认的用户 admin,并在运行 Rook 的命名空间中生成了一个名为 rook-ceph-dashboard-admin-password
的 Secret,要获取密码,可以运行以下命令:
$ kubectl -n rook-ceph get secret rook-ceph-dashboard-password -o jsonpath="{['data']['password']}" | base64 --decode && echo
xxxx(登录密码)
用上面获得的密码和用户名 admin 就可以登录 Dashboard 了,在 Dashboard 上面可以查看到整个集群的状态:
使用¶
现在我们的 Ceph 集群搭建成功了,我们就可以来使用存储了。首先我们需要创建存储池,可以用 CRD 来定义 Pool。Rook 提供了两种机制来维持 OSD:
- 副本:缺省选项,每个对象都会根据
spec.replicated.size
在多个磁盘上进行复制。建议非生产环境至少 2 个副本,生产环境至少 3 个。 - Erasure Code:是一种较为节约的方式。EC 把数据拆分 n 段(
spec.erasureCoded.dataChunks
),再加入 k 个代码段(spec.erasureCoded.codingChunks
),用分布的方式把n+k
段数据保存在磁盘上。这种情况下 Ceph 能够隔离 k 个 OSD 的损失。
我们这里使用副本的方式,创建如下所示的 RBD 类型的存储池:(pool.yaml)
apiVersion: ceph.rook.io/v1
kind: CephBlockPool
metadata:
name: k8s-test-pool # operator会监听并创建一个pool,执行完后界面上也能看到对应的pool
namespace: rook-ceph
spec:
failureDomain: host # 数据块的故障域: 值为host时,每个数据块将放置在不同的主机上;值为osd时,每个数据块将放置在不同的osd上
replicated:
size: 3 # 池中数据的副本数,1就是不保存任何副本
直接创建上面的资源对象:
$ kubectl apply -f pool.yaml
cephblockpool.ceph.rook.io/k8s-test-pool created
存储池创建完成后我们在 Dashboard 上面的确可以看到新增了一个 pool,但是会发现集群健康状态变成了 WARN
,我们可以查看到有如下日志出现:
Health check update: too few PGs per OSD (6 < min 30) (TOO_FEW_PGS)
这是因为每个 osd 上的 pg 数量小于最小的数目30个。pgs 为8,因为是3副本的配置,所以当有4个 osd 的时候,每个 osd 上均分了8/4 *3=6个pgs,也就是出现了如上的错误小于最小配置30个,集群这种状态如果进行数据的存储和操作,集群会卡死,无法响应io,同时会导致大面积的 osd down。
我们可以进入 toolbox 的容器中查看上面存储的 pg 数量:
$ ceph osd pool get k8s-test-pool pg_num
pg_num: 8
我们可以通过增加 pg_num 来解决这个问题:
$ ceph osd pool set k8s-test-pool pg_num 64
set pool 1 pg_num to 64
$ ceph -s
cluster:
id: 7851387c-5d18-489a-8c04-b699fb9764c0
health: HEALTH_OK
services:
mon: 3 daemons, quorum a,b,c (age 33m)
mgr: a(active, since 32m)
osd: 4 osds: 4 up (since 32m), 4 in (since 32m)
data:
pools: 1 pools, 64 pgs
objects: 0 objects, 0 B
usage: 182 GiB used, 605 GiB / 787 GiB avail
pgs: 64 active+clean
这个时候我们再查看就可以看到现在就是健康状态了。不过需要注意的是我们这里的 pool 上没有数据,所以修改 pg 影响并不大,但是如果是生产环境重新修改 pg 数,会对生产环境产生较大影响。因为 pg 数变了,就会导致整个集群的数据重新均衡和迁移,数据越大响应 io 的时间会越长。所以,最好在一开始就设置好 pg 数。
现在我们来创建一个 StorageClass 来进行动态存储配置,如下所示我们定义一个 Ceph 的块存储的 StorageClass:(storageclass.yaml)
apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
name: rook-ceph-block
provisioner: rook-ceph.rbd.csi.ceph.com
parameters:
# clusterID 是 rook 集群运行的命名空间
clusterID: rook-ceph
# 指定存储池
pool: k8s-test-pool
# RBD image (实际的存储介质) 格式. 默认为 "2".
imageFormat: "2"
# RBD image 特性. CSI RBD 现在只支持 `layering` .
imageFeatures: layering
# Ceph 管理员认证信息,这些都是在 clusterID 命名空间下面自动生成的
csi.storage.k8s.io/provisioner-secret-name: rook-csi-rbd-provisioner
csi.storage.k8s.io/provisioner-secret-namespace: rook-ceph
csi.storage.k8s.io/node-stage-secret-name: rook-csi-rbd-node
csi.storage.k8s.io/node-stage-secret-namespace: rook-ceph
# 指定 volume 的文件系统格式,如果不指定, csi-provisioner 会默认设置为 `ext4`
csi.storage.k8s.io/fstype: ext4
# uncomment the following to use rbd-nbd as mounter on supported nodes
# **IMPORTANT**: If you are using rbd-nbd as the mounter, during upgrade you will be hit a ceph-csi
# issue that causes the mount to be disconnected. You will need to follow special upgrade steps
# to restart your application pods. Therefore, this option is not recommended.
#mounter: rbd-nbd
reclaimPolicy: Delete
直接创建上面的 StorageClass 资源对象:
$ kubectl apply -f storageclass.yaml
storageclass.storage.k8s.io/rook-ceph-block created
$ kubectl get storageclass
NAME PROVISIONER AGE
rook-ceph-block rook-ceph.rbd.csi.ceph.com 35s
然后创建一个 PVC 来使用上面的 StorageClass 对象:(pvc.yaml)
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
name: mysql-pv-claim
labels:
app: wordpress
spec:
storageClassName: rook-ceph-block
accessModes:
- ReadWriteOnce
resources:
requests:
storage: 20Gi
同样直接创建上面的 PVC 资源对象:
$ kubectl apply -f pvc.yaml
persistentvolumeclaim/mysql-pv-claim created
$ kubectl get pvc -l app=wordpress
NAME STATUS VOLUME CAPACITY ACCESS MODES STORAGECLASS AGE
mysql-pv-claim Bound pvc-1eab82e3-d214-4d8e-8fcc-ed379c24e0e3 20Gi RWO rook-ceph-block 32m
创建完成后我们可以看到我们的 PVC 对象已经是 Bound 状态了,自动创建了对应的 PV,然后我们就可以直接使用这个 PVC 对象来做数据持久化操作了。
这个时候可能集群还会出现如下的健康提示:
$ ceph health detail
HEALTH_WARN application not enabled on 1 pool(s)
POOL_APP_NOT_ENABLED application not enabled on 1 pool(s)
application not enabled on pool 'k8s-test-pool'
use 'ceph osd pool application enable <pool-name> <app-name>', where <app-name> is 'cephfs', 'rbd', 'rgw', or freeform for custom applications.
$ ceph osd pool application enable k8s-test-pool k8srbd
enabled application 'k8srbd' on pool 'k8s-test-pool'
根据提示启用一个 application 即可。
在官方仓库 cluster/examples/kubernetes 目录下,官方给了个 wordpress 的例子,可以直接运行测试即可:
$ kubectl apply -f mysql.yaml
$ kubectl apply -f wordpress.yaml
官方的这个示例里面的 wordpress 用的 Loadbalancer 类型,我们可以改成 NodePort:
$ kubectl get pvc -l app=wordpress
NAME STATUS VOLUME CAPACITY ACCESS MODES STORAGECLASS AGE
mysql-pv-claim Bound pvc-1eab82e3-d214-4d8e-8fcc-ed379c24e0e3 20Gi RWO rook-ceph-block 12h
wp-pv-claim Bound pvc-237932ed-5ca7-468c-bd16-220ebb2a1ce3 20Gi RWO rook-ceph-block 25s
$ kubectl get pods -l app=wordpress
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
wordpress-5b886cf59b-4xwn8 1/1 Running 0 24m
wordpress-mysql-b9ddd6d4c-qhjd4 1/1 Running 0 24m
$ kubectl get svc -l app=wordpress
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
wordpress NodePort 10.106.253.225 <none> 80:30307/TCP 80s
wordpress-mysql ClusterIP None <none> 3306/TCP 87s
当应用都处于 Running 状态后,我们可以通过 http://<任意节点IP>:30307
去访问 wordpress 应用:
比如我们在第一篇文章中更改下内容,然后我们将应用 Pod 全部删除重建:
$ kubectl delete pod wordpress-mysql-b9ddd6d4c-qhjd4 wordpress-5b886cf59b-4xwn8
pod "wordpress-mysql-b9ddd6d4c-qhjd4" deleted
pod "wordpress-5b886cf59b-4xwn8" deleted
$ kubectl get pods -l app=wordpress
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
wordpress-5b886cf59b-kwxk4 1/1 Running 0 2m52s
wordpress-mysql-b9ddd6d4c-kkcr7 1/1 Running 0 2m52s
当 Pod 重建完成后再次访问 wordpress 应用的主页我们可以发现之前我们添加的数据仍然存在,这就证明我们的数据持久化是正确的。