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Longhorn engine是专为Kubernetes集群设计的开源分布式块存储引擎,提供持久卷管理、高可用性及备份恢复功能,用于实现可靠的块存储服务。
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longhorn-engine 使用指南

longhorn-engine 配置说明

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Longhorn Engine 镜像文档

1. 镜像概述和主要用途

1.1 概述

Longhorn Engine 是 Longhorn 分布式块存储系统的核心运行时组件,负责块存储卷的生命周期管理,包括卷创建、I/O 处理、数据复制、快照生成、备份执行等关键操作。作为 Longhorn 架构的核心,Engine 与 Longhorn Manager、Longhorn UI 等组件协同工作,为 Kubernetes 集群提供企业级持久化存储服务。

1.2 主要用途

  • 管理 Kubernetes 持久卷(PV)和持久卷声明(PVC)的底层块存储实现
  • 处理存储卷的读写请求,并确保数据跨节点冗余存储
  • 执行卷的快照、备份、克隆等数据管理操作
  • 实现存储卷的高可用和故障自动转移

2. 核心功能和特性

2.1 分布式块存储管理

  • 跨节点数据复制:支持将卷数据复制到多个节点(副本),确保单点故障不影响数据可用性
  • 动态卷配置:根据 Kubernetes PVC 请求自动创建和分配块存储卷

2.2 高可用性与可靠性

  • 自动故障转移:当存储节点或副本故障时,自动将卷切换到健康副本,确保业务连续性
  • 数据一致性:采用分布式共识算法(如 Raft)保证多副本数据一致性

2.3 数据管理能力

  • 快照与备份:支持手动/定时快照,快照可备份至 NFS、S3 等外部存储系统
  • 卷克隆:基于快照快速创建卷克隆,无需全量数据复制,提升资源利用率
  • 精简配置:卷创建时仅分配元数据空间,实际数据写入时按需分配物理存储

2.4 Kubernetes 集成

  • CSI 兼容:完全符合 Kubernetes 容器存储接口(CSI)规范,支持动态配置、挂载、扩容等操作
  • 存储类支持:可通过 Kubernetes StorageClass 定义存储策略(如副本数、QoS),供 PVC 动态调用

2.5 性能与资源控制

  • 存储 QoS:支持配置卷的最大带宽和 IOPS,避免存储资源争抢
  • 缓存优化:利用本地缓存提升读写性能,减少跨节点数据传输开销

3. 使用场景和适用范围

3.1 适用场景

  • Kubernetes 有状态应用:为数据库(MySQL、PostgreSQL)、消息队列(Kafka、RabbitMQ)、分布式系统(Elasticsearch、MongoDB)等提供持久化存储
  • 高可用业务需求:对数据可用性要求高的关键业务,通过多副本机制避免单点故障
  • 数据备份与恢复:需要定期备份数据、支持灾难恢复的场景,可将快照备份至外部存储
  • 动态存储扩缩容:业务数据量增长需动态扩展存储容量的应用,支持卷在线扩容

3.2 适用范围

  • Kubernetes 集群环境(1.21+ 版本推荐)
  • 具备多节点的服务器集群(推荐 3+ 节点以确保高可用)
  • 支持块设备(如 SSD、HDD)或文件系统(ext4、xfs)的存储介质
  • 生产环境、测试环境及开发环境

4. 使用方法和配置说明

4.1 环境准备

  • 操作系统:Linux(内核 4.19+,支持 overlay2 存储驱动)
  • 容器运行时:Docker 19.03+ 或 containerd 1.4+
  • Kubernetes 集群(推荐 1.21+,若使用 Docker 部署测试,需确保节点网络互通)
  • 存储要求:每个节点提供至少 10GB 可用存储空间(用于存储卷数据和元数据)

4.2 部署方式

Longhorn Engine 通常作为 Longhorn 整体系统的一部分部署,推荐在 Kubernetes 环境中通过 Helm 或 kubectl 部署。以下提供测试环境的 Docker 部署示例及生产环境的 Kubernetes 部署方法。

4.2.1 Docker 部署(测试环境)

单节点 Docker 运行示例:

docker run -d \
  --name longhorn-engine \
  --privileged \
  --network host \
  -v /var/lib/longhorn:/var/lib/longhorn \
  -v /dev:/dev \
  -v /proc:/proc \
  -e LONGHORN_ENGINE_IMAGE=longhorn/longhorn-engine:v1.6.0 \
  -e LONGHORN_MANAGER_URL=[***] \
  longhorn/longhorn-engine:v1.6.0

参数说明:

  • --privileged:需要特权模式以访问主机存储设备
  • -v /var/lib/longhorn:/var/lib/longhorn:挂载 Longhorn 数据目录
  • -v /dev:/dev:访问主机块设备
  • LONGHORN_MANAGER_URL:指定 Longhorn Manager 的 API 地址(需先部署 Longhorn Manager)

4.2.2 Kubernetes 部署(生产环境)

通过 Helm 部署:

  1. 添加 Longhorn Helm 仓库:
helm repo add longhorn [***]
helm repo update
  1. 安装 Longhorn(包含 Engine、Manager、UI 等组件):
helm install longhorn longhorn/longhorn \
  --namespace longhorn-system \
  --create-namespace \
  --set defaultSettings.defaultReplicaCount=3 \
  --set persistence.defaultClass=true

参数说明:

  • defaultSettings.defaultReplicaCount=3:默认卷副本数为 3(高可用配置)
  • persistence.defaultClass=true:将 Longhorn 设置为 Kubernetes 默认存储类

4.3 配置参数详解

4.3.1 核心配置参数(Kubernetes 部署)

参数路径说明默认值
defaultSettings.defaultReplicaCount新创建卷的默认副本数3
defaultSettings.backupTarget快照备份目标 URL(格式:s3://bucket@region/path 或 nfs://server/path)""
defaultSettings.backupTargetCredentialSecret备份目标认证密钥名称""
defaultSettings.defaultVolumeSize默认卷大小"20Gi"
defaultSettings.storageOverProvisioningPercentage存储超配百分比(0-1000)200
defaultSettings.replicaZoneSoftAntiAffinity是否开启副本跨可用区反亲和性false

4.3.2 环境变量(Docker 部署)

环境变量说明示例值
LONGHORN_MANAGER_URLLonghorn Manager API 地址[***]
LONGHORN_ENGINE_IMAGEEngine 镜像名称及版本longhorn/longhorn-engine:v1.6.0
NODE_NAME节点名称(用于标识存储节点)node-1
LISTEN_ADDREngine 监听地址0.0.0.0:8500
DATA_PATH卷数据存储路径/var/lib/longhorn/replicas

4.4 卷管理操作

创建卷(Kubernetes PVC 示例)

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: longhorn-test-pvc
spec:
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  storageClassName: longhorn
  resources:
    requests:
      storage: 10Gi

应用 PVC:

kubectl apply -f test-pvc.yaml

创建快照(Longhorn CLI)

longhornctl snapshot create my-volume --name snapshot-20240501

备份快照

longhornctl backup create my-volume snapshot-20240501 --target-url s3://my-backup-bucket@us-west-2/longhorn-backups

5. 注意事项

  • 生产环境需确保至少 3 个节点,以满足副本跨节点存储的高可用要求
  • 备份目标需提前配置(如 S3、NFS),并确保 Engine 有权限访问
  • 存储介质推荐使用 SSD 以提升 IO 性能,尤其是数据库等 IO 密集型应用
  • 定期监控卷状态(通过 Longhorn UI 或 Prometheus metrics),确保副本健康
  • 升级 Longhorn 时需遵循官方升级指南,避免数据风险
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