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K8S - StatefulSet 与 DaemonSet - 有状态应用部署与节点管理策略

news 来源：原创 2025/5/3 10:01:42

一、引言

在 Kubernetes 中，Deployment 主要用于管理无状态（Stateless）应用，但对于有状态应用（如数据库）或需要在每个节点运行的系统级任务（如日志收集器），需要使用更专业的资源类型：

• StatefulSet：专为有状态应用设计，提供稳定的网络标识和持久化存储能力。

• DaemonSet：确保每个集群节点运行指定的 Pod，适合系统级后台任务。

二、工作原理

2.1 StatefulSet 有状态应用的守护者

1.核心能力

• 持久化存储：通过 VolumeClaimTemplate 为每个 Pod 绑定独立的持久卷（Persistent Volume，PV），确保数据在 Pod 重启或调度时不会丢失。

• 稳定唯一标识：每个 Pod 都有稳定且唯一的网络标识（如 web-0、web-1），即使 Pod 被重新调度，其名称和网络标识也保持不变。

• 有序部署和扩缩容：StatefulSet 按照定义的顺序依次创建或删除 Pod，确保在扩容或缩容时遵循特定的顺序。

2.适用场景

• 需要持久化存储的应用：如数据库（MySQL、PostgreSQL）或分布式文件系统。

• 需要稳定网络标识的分布式应用：如 ZooKeeper、Etcd 等。

2.2 DaemonSet 节点级守护进程

1.核心能力

• 节点级覆盖：确保集群中的每个节点都运行一个指定的 Pod，包括新加入的节点。

• 特定节点调度：可以通过节点选择器（nodeSelector）或容忍度（tolerations）指定 Pod 运行的目标节点。

2.适用场景

• 系统级后台任务：如日志收集器（Fluentd）、监控代理（Prometheus Node Exporter）等，需要在每个节点上运行的服务。

三、实战示例

3.1 StatefulSet 部署 MySQL 主从集群

场景：使用 StatefulSet 部署一个包含一个主节点和一个从节点的 MySQL 集群。

步骤 1：创建并应用 Headless Service

创建一个 Headless Service，用于 MySQL 节点间的内部通信。

mysql-service.yaml

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:name: mysql  # Service 的名称
spec:ports:- port: 3306  # Service 监听的端口clusterIP: None  # 设置为 None，创建一个 无头serviceselector:app: mysql  # 选择具有标签 'app: mysql' 的 Pod

应用 Service到集群

kubectl apply -f mysql-service.yaml

Headless Service 核心要点

DNS 直连特性：

• 不分配虚拟 IP：直接暴露 Pod 的 IP 地址。

DNS 解析规则：

• 查询服务域名（如 mysql.default.svc.cluster.local）时，返回所有关联 Pod 的 IP 列表。

• 每个 Pod 拥有独立的 DNS 记录（如 mysql-0.mysql.default.svc.cluster.local）。

适用场景：

• 需要 Pod 间直接通信的分布式应用（如数据库主从复制）。

• 需要按名称访问特定 Pod 的场景（如主节点固定为 mysql-0）。

步骤2：验证 Headless Service

# 查看 Service 状态（CLUSTER-IP 应为 None）
kubectl get svc mysql# 输出示例：
# NAME    TYPE        CLUSTER-IP   PORT(S)    AGE
# mysql   ClusterIP   None         3306/TCP   5s

步骤 3：创建并应用StatefulSet

创建 StatefulSet，包含两个副本，分别作为主节点和从节点。

mysql-statefulset.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:name: mysql  # StatefulSet 的名称
spec:serviceName: "mysql"  # 关联 headless service，必须名字一致replicas: 2  # Pod 副本数量selector:matchLabels:app: mysql  # 选择匹配标签为 app=mysql 的 Podtemplate:metadata:labels:app: mysql  # Pod 的标签spec:containers:- name: mysql  # 容器名称image: mysql:5.7  # 使用的 MySQL 5.7 镜像ports:- containerPort: 3306  # 暴露 MySQL 默认端口env:- name: MYSQL_ROOT_PASSWORDvalue: "password"  # 设置 MySQL root 用户密码volumeMounts:- name: mysql-persistent-storagemountPath: /var/lib/mysql  # MySQL 数据目录volumeClaimTemplates: #自动为每个pod创建pvc- metadata:name: mysql-persistent-storage  # PVC 的名称spec:accessModes: [ "ReadWriteOnce" ]  # 访问模式：单节点读写resources:requests:storage: 1Gi  # 每个 PVC 请求 1Gi 存储

定义了一个名为 mysql的 StatefulSet，创建两个 MySQL 5.7 实例，每个实例都有一个独立的持久化存储卷，用于存储数据库数据。

关键解析：

• volumeClaimTemplates：为每个 Pod 自动创建 PersistentVolumeClaim（PVC），确保数据持久化。

• serviceName：关联Headless Service，实现 Pod 间通过固定域名通信。

步骤4：应用配置并验证

#部署配置

kubectl apply -f mysql-statefulset.yaml

# 观察 Pod 启动顺序（主节点优先）
kubectl get pods -l app=mysql -w
# 输出：
# NAME        READY   STATUS    RESTARTS   AGE
# mysql-0     1/1     Running   0          30s
# mysql-1     1/1     Running   0          60s# 检查 PVC 绑定状态
kubectl get pvc
# 输出：
# NAME                              STATUS   VOLUME   CAPACITY
# mysql-persistent-storage-mysql-0  Bound    pvc-xxx  1Gi
# mysql-persistent-storage-mysql-1  Bound    pvc-yyy  1Gi

此时，应看到 mysql-0（主节点）和 mysql-1（从节点）依次启动。

3.2 DaemonSet 部署 Fluentd 日志收集器

场景：在每个节点部署 Fluentd，收集3.1 示例中 MySQL 集群日志（包括 /var/log/mysql）。

步骤1：创建 DaemonSet

定义一个 DaemonSet，确保 Fluentd 在每个节点上运行。

apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:name: fluentd
spec:selector:matchLabels:name: fluentdtemplate:metadata:labels:name: fluentdspec:tolerations:- key: node-role.kubernetes.io/mastereffect: NoSchedulecontainers:- name: fluentdimage: fluent/fluentd-kubernetes-daemonset:v1.11-debian-1 # fluentd镜像resources:  # 必须添加资源限制requests:cpu: "100m"memory: "200Mi"limits:cpu: "500m"     # 不超过节点单核的50%memory: "1Gi"   # 根据日志量调整volumeMounts:- name: varlogmountPath: /var/log # 收集主机系统日志- name: mysql-log     # 搭载mysql 容器日志目录mountPath: /var/log/mysqlvolumes:- name: varloghostPath:path: /var/log- name: mysql-log       # mysql容器日志目录hostPath:path: /var/log/containers  # 日志路径

关键点解析：

• DaemonSet：确保在集群中的每个节点上运行一个 Fluentd Pod，用于日志收集。

• selector：指定 Pod 的标签选择器，确保 DaemonSet 只管理具有匹配标签的 Pod。

• template：定义了要部署的 Pod 模板，包括其元数据和规范。

• containers：在每个 Pod 中运行的容器列表，此处为 Fluentd。

• volumeMounts：将主机的 /var/log目录挂载到容器内，以便 Fluentd 能访问并收集日志。

• volumes：定义了挂载到容器的卷，此处使用 hostPath将主机目录直接映射到容器。

通过上述配置，Fluentd 将在集群的每个节点上运行，并收集该节点的日志信息。

步骤 2：应用配置并验证

# 部署 DaemonSet
kubectl apply -f fluentd-daemonset.yaml# 查看 DaemonSet 状态
kubectl get daemonset fluentd
输出示例：NAME      DESIRED   CURRENT   READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE
fluentd   2         2         2       2            2验证 Pod 分布（每个节点一个 Pod）kubectl get pods -l name=fluentd -o wide
输出示例：NAME            READY   STATUS    NODE       AGE
fluentd-xxxx    1/1     Running   node-1     2m
fluentd-yyyy    1/1     Running   node-2     2m

四、生产选型策略

4.1 决策关键维度
在这里插入图片描述

4.2 决策树

是否需要每个节点运行实例？
├─ 是 → DaemonSet（日志/监控代理等）
└─ 否 → 是否需要保持数据或身份？├─ 是 → StatefulSet（数据库/中间件）└─ 否 → Deployment（Web服务/API等）

4.3 生产实践原则

1.StatefulSet 使用规范

本质作用

• 差异化副本管理：处理主从节点拓扑关系（如 MySQL 主从架构），实现有序启停。

• 状态持久化：通过 PVC 绑定机制保证 Pod 重建时数据不丢失。

生产限制

StatefulSet ≠ 高可用中间件方案
├─ 仅解决存储和身份问题，不提供数据容灾/备份能力
└─ 网络拓扑管理依赖人工配置（如主从同步规则）

Kubernetes 状态管理能力边界
├─ 能做的：Pod 调度、存储绑定、基础健康检查
└─ 不能做的：数据一致性保障、跨集群容灾、备份恢复

决策路径

云托管服务 > Helm Chart > 自研 StatefulSet（需配套运维体系）

部署策略

• 云原生替代：直接采用云厂商的高可用产品，这样不仅提供了持久化功能，还实现了数据的备份和容灾。

• 中间件场景：优先使用 Helm Chart（如 Bitnami MySQL Chart）。无需自己写stateful manifest，只需找对应中间件 helm chart 直接安装即可。

2.DaemonSet 使用规范

核心定位

• 节点级基础设施：网络插件（Calico）、存储驱动（Ceph）、监控代理（Node Exporter）

• 禁止场景：业务应用、需弹性伸缩的服务。

五、总结

5.1 核心重点

工作负载	核心价值	生产实践优先级
StatefuSet	状态持久化+稳定的网络标识	云托管服务>Helm Chart>自研
DaemonSet	节点级覆盖+基础设施管理	仅用于系统组件（日志、监控、网络）
Deployment	无状态弹性伸缩+滚动更新	微服务、前端应用默认方案