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在Docker中就有数据卷的概念，当容器删除时，数据也一起会被删除，想要持久化使用数据，需要把主机上的目录挂载到Docker中去，在K8S中，数据卷是通过Pod实现持久化的，如果Pod删除，数据卷也会一起删除，k8s的数据卷是docker数据卷的扩展，K8S适配各种存储系统，包括本地存储EmptyDir,HostPath,网络存储NFS,GlusterFS,PV/PVC等，下面就详细介绍下K8S的存储如何实现。
一.本地存储
1，EmptyDir
①编辑EmptyDir配置文件
vim emptydir.yaml
②创建Pod
kubectl create -f emptydir.yaml
此时Emptydir已经创建成功，在宿主机上的访问路径为/var/lib/kubelet/pods/
2.HostDir
在宿主机上指定一个目录，挂载到Pod的容器中，其实跟上面的写法不尽相同，这里只截取不同的部分，当pod删除时，本地仍然保留文件
二.网络数据卷(NFS)
1.NFS
①编辑一个使用NFS的Pod的配置文件
vim nfs.yaml (kind仍然是一个Pod)
②创建Pod
kubectl create -f nfs.yaml
在节点端可以用mount命令查询挂载情况
因为我映射的是代码目录，在/test目录中创建index.html文件后，这个文件也将在容器中生效，当Pod删除时，文件不受影响，实现了数据持久化。
三.Persistent Volume(PV)和Persistent Volume Claim(PVC)
其实这两种数据卷也属于网络数据卷，单拎出来是因为我觉得这个比前面的数据卷要酷多了，有种大数据，云平台的意思，当用户要使用数据存储的时候他是否还需要知道是什么类型的数据存储，答案是不需要，用户只想要安全可靠的数据存储，而且实现起来很简单，管理员建立一个存储平台，用户按自己的需求消费就可以了，下面就来实现PV/PVC架构。
1.Persistent Volume(PV)
①编辑PV配置文件
vim persistent-volume.yaml (此时kind是PV，而不是Pod)
②创建PV
kubectl create -f persistent-volume.yaml
状态已经变成可用
2.Persistent Volume Claim(PVC)
①编辑PVC配置文件
vim test-pvc.yaml
如果当前有两个PV,一个10G，一个2G，请求资源为3G,那么将直接使用10G PV
②创建PVC
kubectl create -f test-pvc.yaml
因为我之前又创建了一个3G可回收的PV，所以自动选择这个卷了，在PVC选择PV后，不管PV有多少空间都会直接占满所有虚拟空间，实际使用则由Pod来完成。
3.创建Pod以使用平台空间
vim pv-pod.yaml
当前Pod可用空间为3G，如果超过3G，则需要再创建存储来满足需求，因为是网络数据卷，如果需要扩展空间，直接删除Pod再建立一个即可。
PV和PVC区别：
pvc：资源需要指定：
1.accessMode：访问模型；对象列表：
ReadWriteOnce – the volume can be mounted as read-write by a single node： RWO - ReadWriteOnce一人读写
ReadOnlyMany – the volume can be mounted read-only by many nodes： ROX - ReadOnlyMany 多人只读
ReadWriteMany – the volume can be mounted as read-write by many nodes： RWX - ReadWriteMany多人读写
2.resource：资源限制（比如：定义5GB空间，我们期望对应的存储空间至少5GB。）
3.selector：标签选择器。不加标签，就会在所有PV找最佳匹配。
4.storageClassName：存储类名称：
5.volumeMode：指后端存储卷的模式。可以用于做类型限制，哪种类型的PV可以被当前claim所使用。
6.volumeName：卷名称，指定后端PVC（相当于绑定）
PV和PVC是一一对应关系，当有PV被某个PVC所占用时，会显示banding，其它PVC不能再使用绑定过的PV。
PVC一旦绑定PV，就相当于是一个存储卷，此时PVC可以被多个Pod所使用。（PVC支不支持被多个Pod访问，取决于访问模型accessMode的定义）。PVC若没有找到合适的PV时，则会处于pending状态。
PV是属于集群级别的，不能定义在名称空间中。PVC时属于名称空间级别的。
PV的reclaim policy选项：
默认是Retain保留，保留生成的数据。
可以改为recycle回收，删除生成的数据，回收pv
delete，删除，pvc解除绑定后，pv也就自动删除。
PV 描述的，是持久化存储数据卷。这个 API 对象主要定义的是一个持久化存储在宿主机上的目录，比如一个 NFS 的挂载目录。通常情况下，PV 对象是由运维人员事先创建在 Kubernetes 集群里待用的。
而PVC 描述的，则是 Pod 所希望使用的持久化存储的属性。比如，Volume 存储的大小、可读写权限等等。PVC 对象通常由开发人员创建；或者以 PVC 模板的方式成为 StatefulSet 的一部分，然后由 StatefulSet 控制器负责创建带编号的 PVC。
而用户创建的 PVC 要真正被容器使用起来，就必须先和某个符合条件的 PV 进行绑定。这里要检查的条件，包括两部分：
第一个条件，当然是 PV 和 PVC 的 spec 字段。比如，PV 的存储（storage）大小，就必须满足 PVC 的要求。
而第二个条件，则是 PV 和 PVC 的 storageClassName 字段必须一样。这个机制我会在本篇文章的最后一部分专门介绍。
PVC 和 PV 的设计，其实跟“面向对象”的思想完全一致。PVC 可以理解为持久化存储的“接口”，它提供了对某种持久化存储的描述，但不提供具体的实现；而这个持久化存储的实现部分则由 PV 负责完成。
这样做的好处是，作为应用开发者，我们只需要跟 PVC 这个“接口”打交道，而不必关心具体的实现是 NFS 还是 Ceph。毕竟这些存储相关的知识太专业了，应该交给专业的人去做。
在 Kubernetes 中，实际上存在着一个专门处理持久化存储的控制器，叫作 Volume Controller。这个 Volume Controller 维护着多个控制循环，其中有一个循环，扮演的就是撮合 PV 和 PVC 的“红娘”的角色。它的名字叫作 PersistentVolumeController。
PersistentVolumeController 会不断地查看当前每一个 PVC，是不是已经处于 Bound（已绑定）状态。如果不是，那它就会遍历所有的、可用的 PV，并尝试将其与这个“单身”的 PVC 进行绑定。这样，Kubernetes 就可以保证用户提交的每一个 PVC，只要有合适的 PV 出现，它就能够很快进入绑定状态，从而结束“单身”之旅。
而所谓将一个 PV 与 PVC 进行“绑定”，其实就是将这个 PV 对象的名字，填在了 PVC 对象的 spec.volumeName 字段上。所以，接下来 Kubernetes 只要获取到这个 PVC 对象，就一定能够找到它所绑定的 PV。
所谓容器的 Volume，其实就是将一个宿主机上的目录，跟一个容器里的目录绑定挂载在了一起。而所谓的“持久化 Volume”，指的就是这个宿主机上的目录，具备“持久性”。即：这个目录里面的内容，既不会因为容器的删除而被清理掉，也不会跟当前的宿主机绑定。这样，当容器被重启或者在其他节点上重建出来之后，它仍然能够通过挂载这个 Volume，访问到这些内容。
显然，我们前面使用的 hostPath 和 emptyDir 类型的 Volume 并不具备这个特征：它们既有可能被 kubelet 清理掉，也不能被“迁移”到其他节点上。
所以，大多数情况下，持久化 Volume 的实现，往往依赖于一个远程存储服务，比如：远程文件存储（比如，NFS、GlusterFS）、远程块存储（比如，公有云提供的远程磁盘）等等。
而 Kubernetes 需要做的工作，就是使用这些存储服务，来为容器准备一个持久化的宿主机目录，以供将来进行绑定挂载时使用。而所谓“持久化”，指的是容器在这个目录里写入的文件，都会保存在远程存储中，从而使得这个目录具备了“持久性”。
这个准备“持久化”宿主机目录的过程，我们可以形象地称为“两阶段处理”(有点类似linux加磁盘，分区格式化后再mount，只不过这个新磁盘是远程存储服务，不与容器或者宿主机绑定)。
1、为虚拟机挂载远程磁盘的操作，对应的正是“两阶段处理”的第一阶段。在 Kubernetes 中，我们把这个阶段称为 ：Attach。Kubernetes 提供的可用参数是 nodeName，即宿主机的名字。
2、将磁盘设备格式化并挂载到 Volume 宿主机目录的操作，对应的正是“两阶段处理”的第二个阶段，我们一般称为：Mount。Kubernetes 提供的可用参数是 dir，即 Volume 的宿主机目录。
在 Kubernetes 中，上述关于 PV 的“两阶段处理”流程，是靠独立于 kubelet 主控制循环（Kubelet Sync Loop）之外的两个控制循环来实现的。
其中，“第一阶段”的 Attach（以及 Dettach）操作，是由 Volume Controller 负责维护的，这个控制循环的名字叫作：AttachDetachController。而它的作用，就是不断地检查每一个 Pod 对应的 PV，和这个 Pod 所在宿主机之间挂载情况。从而决定，是否需要对这个 PV 进行 Attach（或者 Dettach）操作。
需要注意，作为一个 Kubernetes 内置的控制器，Volume Controller 自然是 kube-controller-manager 的一部分。所以，AttachDetachController 也一定是运行在 Master 节点上的。当然，Attach 操作只需要调用公有云或者具体存储项目的 API，并不需要在具体的宿主机上执行操作，所以这个设计没有任何问题。
而“第二阶段”的 Mount（以及 Unmount）操作，必须发生在 Pod 对应的宿主机上，所以它必须是 kubelet 组件的一部分。这个控制循环的名字，叫作：VolumeManagerReconciler，它运行起来之后，是一个独立于 kubelet 主循环的 Goroutine。
通过这样将 Volume 的处理同 kubelet 的主循环解耦，Kubernetes 就避免了这些耗时的远程挂载操作拖慢 kubelet 的主控制循环，进而导致 Pod 的创建效率大幅下降的问题。实际上，kubelet 的一个主要设计原则，就是它的主控制循环绝对不可以被 block。
StorageClass：
一个大规模的 Kubernetes 集群里很可能有成千上万个 PVC，这就意味着运维人员必须得事先创建出成千上万个 PV。更麻烦的是，随着新的 PVC 不断被提交，运维人员就不得不继续添加新的、能满足条件的 PV，否则新的 Pod 就会因为 PVC 绑定不到 PV 而失败。在实际操作中，这几乎没办法靠人工做到。
所以，Kubernetes 为我们提供了一套可以自动创建 PV 的机制，即：Dynamic Provisioning。
相比之下，前面人工管理 PV 的方式就叫作 Static Provisioning。
Dynamic Provisioning 机制工作的核心，在于一个名叫 StorageClass 的 API 对象。
而 StorageClass 对象的作用，其实就是创建 PV 的模板。
具体地说，StorageClass 对象会定义如下两个部分内容：
第一，PV 的属性。比如，存储类型、Volume 的大小等等。
第二，创建这种 PV 需要用到的存储插件。比如，Ceph 等等。
有了这样两个信息之后，Kubernetes 就能够根据用户提交的 PVC，找到一个对应的 StorageClass 了。然后，Kubernetes 就会调用该 StorageClass 声明的存储插件，创建出需要的 PV。
apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
name: block-service
provisioner: kubernetes.io/gce-pd
parameters:
type: pd-ssd
在这个 YAML 文件里，我们定义了一个名叫 block-service 的 StorageClass。
这个 StorageClass 的 provisioner 字段的值是：kubernetes.io/gce-pd，这正是 Kubernetes 内置的 GCE PD 存储插件的名字。
而这个 StorageClass 的 parameters 字段，就是 PV 的参数。比如：上面例子里的 type=pd-ssd，指的是这个 PV 的类型是“SSD 格式的 GCE 远程磁盘”。
作为应用开发者，我们只需要在 PVC 里指定要使用的 StorageClass 名字即可，如下所示：
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
name: claim1
spec:
accessModes:
- ReadWriteOnce
storageClassName: block-service
resources:
requests:
storage: 30Gi
此时会自动创建PV，通过pvc的describe可查看pv的名字，即volumn字段，这个自动创建出来的 PV 的 StorageClass 字段的值，也是 block-service。这是因为，Kubernetes 只会将 StorageClass 相同的 PVC 和 PV 绑定起来。
有了 Dynamic Provisioning 机制，运维人员只需要在 Kubernetes 集群里创建出数量有限的 StorageClass 对象就可以了。这就好比，运维人员在 Kubernetes 集群里创建出了各种各样的 PV 模板。这时候，当开发人员提交了包含 StorageClass 字段的 PVC 之后，Kubernetes 就会根据这个 StorageClass 创建出对应的 PV。
如果你的集群已经开启了名叫 DefaultStorageClass 的 Admission Plugin，它就会为 PVC 和 PV 自动添加一个默认的 StorageClass；否则，PVC 的 storageClassName 的值就是“”，这也意味着它只能够跟 storageClassName 也是“”的 PV 进行绑定。
从图中我们可以看到，在这个体系中：
PVC 描述的，是 Pod 想要使用的持久化存储的属性，比如存储的大小、读写权限等。
PV 描述的，则是一个具体的 Volume 的属性，比如 Volume 的类型、挂载目录、远程存储服务器地址等。
而 StorageClass 的作用，则是充当 PV 的模板。并且，只有同属于一个 StorageClass 的 PV 和 PVC，才可以绑定在一起。
当然，StorageClass 的另一个重要作用，是指定 PV 的 Provisioner（存储插件）。这时候，如果你的存储插件支持 Dynamic Provisioning 的话，Kubernetes 就可以自动为你创建 PV 了。
“本地”持久化存储：
用户希望 Kubernetes 能够直接使用宿主机上的本地磁盘目录，而不依赖于远程存储服务，来提供“持久化”的容器 Volume。Kubernetes 在 v1.10 之后，就逐渐依靠 PV、PVC 体系实现了这个特性。这个特性的名字叫作：Local Persistent Volume。
不过，首先需要明确的是，Local Persistent Volume 并不适用于所有应用。事实上，它的适用范围非常固定，比如：高优先级的系统应用，需要在多个不同节点上存储数据，并且对 I/O 较为敏感。典型的应用包括：分布式数据存储比如 MongoDB、Cassandra 等，分布式文件系统比如 GlusterFS、Ceph 等，以及需要在本地磁盘上进行大量数据缓存的分布式应用。
其次，相比于正常的 PV，一旦这些节点宕机且不能恢复时，Local Persistent Volume 的数据就可能丢失。这就要求使用 Local Persistent Volume 的应用必须具备数据备份和恢复的能力，允许你把这些数据定时备份在其他位置。
不难想象，Local Persistent Volume 的设计，主要面临两个难点。
第一个难点在于：如何把本地磁盘抽象成 PV。你绝不应该把一个宿主机上的目录当作 PV 使用。一个 Local Persistent Volume 对应的存储介质，一定是一块额外挂载在宿主机的磁盘或者块设备（“额外”的意思是，它不应该是宿主机根目录所使用的主硬盘）。这个原则，我们可以称为“一个 PV 一块盘”。
第二个难点在于：调度器如何保证 Pod 始终能被正确地调度到它所请求的 Local Persistent Volume 所在的节点上呢？对于 Local PV 来说，节点上可供使用的磁盘（或者块设备），必须是运维人员提前准备好的。它们在不同节点上的挂载情况可以完全不同，甚至有的节点可以没这种磁盘。
所以，这时候，调度器就必须能够知道所有节点与 Local Persistent Volume 对应的磁盘的关联关系，然后根据这个信息来调度 Pod。
这个原则，我们可以称为“在调度的时候考虑 Volume 分布”。在 Kubernetes 的调度器里，有一个叫作 VolumeBindingChecker 的过滤条件专门负责这个事情。在 Kubernetes v1.11 中，这个过滤条件已经默认开启了。
在使用 Local Persistent Volume 的时候，我们必须想办法推迟这个“绑定”操作。
那么，具体推迟到什么时候呢？
答案是：推迟到调度的时候。
所以说，StorageClass 里的 volumeBindingMode=WaitForFirstConsumer 的含义，就是告诉 Kubernetes 里的 Volume 控制循环（“红娘”）：虽然你已经发现这个 StorageClass 关联的 PVC 与 PV 可以绑定在一起，但请不要现在就执行绑定操作（即：设置 PVC 的 VolumeName 字段）。
自定义存储插件之 FlexVolume 与 CSI：
FlexVolume 实现方式，虽然简单，但局限性却很大。比如，跟 Kubernetes 内置的 NFS 插件类似，这个 NFS FlexVolume 插件，也不能支持 Dynamic Provisioning（即：为每个 PVC 自动创建 PV 和对应的 Volume）。除非你再为它编写一个专门的 External Provisioner。
FlexVolume 每一次对插件可执行文件的调用，都是一次完全独立的操作。所以，我们只能把这些信息写在一个宿主机上的临时文件里，等到 unmount 的时候再去读取。
这也是为什么，我们需要有 Container Storage Interface（CSI）这样更完善、更编程友好的插件方式。Kubernetes 里通过存储插件管理容器持久化存储的原理，可以用如下所示的示意图来描述：
可以看到，在上述体系下，无论是 FlexVolume，还是 Kubernetes 内置的其他存储插件，它们实际上担任的角色，仅仅是 Volume 管理中的“Attach 阶段”和“Mount 阶段”的具体执行者。而像 Dynamic Provisioning 这样的功能，就不是存储插件的责任，而是 Kubernetes 本身存储管理功能的一部分。
相比之下，CSI 插件体系的设计思想，就是把这个 Provision 阶段，以及 Kubernetes 里的一部分存储管理功能，从主干代码里剥离出来，做成了几个单独的组件。这些组件会通过 Watch API 监听 Kubernetes 里与存储相关的事件变化，比如 PVC 的创建，来执行具体的存储管理动作。
而这些管理动作，比如“Attach 阶段”和“Mount 阶段”的具体操作，实际上就是通过调用 CSI 插件来完成的。
这种设计思路，我可以用如下所示的一幅示意图来表示：
可以看到，这套存储插件体系多了三个独立的外部组件（External Components），即：Driver Registrar、External Provisioner 和 External Attacher，对应的正是从 Kubernetes 项目里面剥离出来的那部分存储管理功能。
需要注意的是，External Components 虽然是外部组件，但依然由 Kubernetes 社区来开发和维护。
而图中最右侧的部分，就是需要我们编写代码来实现的 CSI 插件。一个 CSI 插件只有一个二进制文件，但它会以 gRPC 的方式对外提供三个服务（gRPC Service），分别叫作：CSI Identity、CSI Controller 和 CSI Node。
总结
在本篇文章里，我为你详细讲解了 FlexVolume 和 CSI 这两种自定义存储插件的工作原理。
可以看到，相比于 FlexVolume，CSI 的设计思想，把插件的职责从“两阶段处理”，扩展成了 Provision、Attach 和 Mount 三个阶段。其中，Provision 等价于“创建磁盘”，Attach 等价于“挂载磁盘到虚拟机”，Mount 等价于“将该磁盘格式化后，挂载在 Volume 的宿主机目录上”。
在有了 CSI 插件之后，Kubernetes 本身依然按照我在第 28 篇文章《PV、PVC、StorageClass，这些到底在说啥？》中所讲述的方式工作，唯一区别在于：
当 AttachDetachController 需要进行“Attach”操作时（“Attach 阶段”），它实际上会执行到 pkg/volume/csi 目录中，创建一个 VolumeAttachment 对象，从而触发 External Attacher 调用 CSI Controller 服务的 ControllerPublishVolume 方法。
当 VolumeManagerReconciler 需要进行“Mount”操作时（“Mount 阶段”），它实际上也会执行到 pkg/volume/csi 目录中，直接向 CSI Node 服务发起调用 NodePublishVolume 方法的请求。