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通过StatefulSet创建的每个Pod都有自己的PersistentVolumeClaim（PVC）和PersistentVolume（PV）。当按一个副本按比例缩小StatefulSet的大小时，其Pod之一将终止，但关联的PersistentVolumeClaim和绑定到其的PersistentVolume保持不变。在随后扩大规模时，它们会重新连接到Pod。

Scaling a StatefulSet

现在，想象一下使用StatefulSet部署一个有状态的应用程序，其数据在其pod中进行分区。每个实例仅保存和处理一部分数据。当您缩小有状态应用的规模时，其中一个实例将终止，其数据应重新分配到其余的Pod。如果您不重新分配数据，则在再次进行扩展之前，它仍然不可访问。

redistributing data on scale-down

在正常关机期间重新分发数据

您可能会想：“既然Kubernetes支持Pod正常关闭的机制，那么Pod是否可以在关闭过程中简单地将其数据重新分配给其他实例呢？”事实上，它不能。为什么不这样做有两个原因：

• Pod（或更确切地说，其容器）可能会收到除缩容以外的其他原因的终止信号。容器中运行的应用程序不知道为什么终止该程序，因此不知道是否要清空数据。

• 即使该应用程序可以区分是缩容还是由于其他原因而终止，它也需要保证即使经过数小时或数天也可以完成关闭程序。 Kubernetes不提供该保证。如果应用程序进程在关闭过程中死掉，它将不会重新启动，因此也就没有机会完全分发数据。

因此，相信在正常关闭期间Pod能够重新分发（或以其他方式处理其所有数据）并不是一个好主意，并且会导致系统非常脆弱。

使用 tear-down 容器?

如果您不是Kubernetes的新手，那么你很可能知道什么是初始化容器。它们在容器的主要容器之前运行，并且必须在主要容器启动之前全部完成。

如果我们有tear-down容器（类似于init容器），但是在Pod的主容器终止后又会运行，该怎么办？他们可以在我们的有状态Pod中执行数据重新分发吗？

假设tear-down容器能够确定Pod是否由于缩容而终止。并假设Kubernetes（更具体地说是Kubelet）将确保tear-down容器成功完成（通过在每次返回非零退出代码时重新启动它）。如果这两个假设都成立，我们将拥有一种机制，可确保有状态的容器始终能够按比例缩小规模重新分配其数据。

但是？

可悲的是，当tear-down容器本身发生瞬态错误，并且一次或多次重新启动容器最终使它成功完成时，像上述的tear-down容器机制将只处理那些情况。但是，在tear-down过程中托管Pod的集群节点死掉的那些不幸时刻又如何呢？显然，该过程无法完成，因此无法访问数据。

现在很明显，我们不应该在Pod关闭时执行数据重新分配。相反，我们应该创建一个新的Pod（可能安排在一个完全不同的集群节点上）以执行重新分发过程。

这为我们带来了以下解决方案：

缩小StatefulSet时，必须创建一个新的容器并将其绑定到孤立的PersistentVolumeClaim。我们称其为“drain pod”，因为它的工作是将数据重新分发到其他地方（或以其他方式处理）。Pod必须有权访问孤立的数据，并且可以使用它做任何想做的事情。由于每个应用程序的重新分发程序差异很大，因此新的容器应该是完全可配置的-用户应该能够在drain Pod内运行他们想要的任何容器。

StatefulSet Drain Controller

由于StatefulSet控制器当前尚不提供此功能，因此我们可以实现一个额外的控制器，其唯一目的是处理StatefulSet缩容。我最近实现了这种控制器的概念验证。您可以在GitHub上找到源代码：

luksa/statefulset-scaledown-controllergithub.com

下面我们解释一下它是如何工作的。

在将控制器部署到Kubernetes集群后，您只需在StatefulSet清单中添加注释，即可将drain容器模板添加到任何StatefulSet中。这是一个例子：

apiVersion: apps/v1kind: StatefulSetmetadata: name: datastore annotations: statefulsets.kubernetes.io/drainer-pod-template: |  {  "metadata": {   "labels": {   "app": "datastore-drainer".........

到此，关于“kubernetes中有状态应用怎么缩容 ”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！

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