容器云平台如何有效保证承载运行数据的一致性？在高并发时候快速扩容，故障快速恢复且相对简单易用?

简单的说，一致性问题应该分为业务一致性和数据一致性两个方面，通常，业务一致性应该由微服务或上层应用保证。 

而数据一致性问题如果面对单一应用，应用层面会通过操作系统保证崩溃一致性，存储层面会保证多lun的一致性及复制一致性。例如在某个场景下，数据库的数据文件和日志文件，分别存储在两个lun里，那么通常数据库会通过dependency write保证一定会先写日志再写数据，但是存储down机的瞬间，存储是否能保证日志文件和数据文件两个lun是一致的，这是存储对崩溃一致性的处理能力。同时，如果把两个卷分别通过async/sync复制到远端存储，那么就会涉及目标lun的复制一致性，即必须保证在某个时刻，哪怕发生了某种灾难，远端的两个卷里的数据也是一致的。

在容器场景里，这两种一致性问题的处理方式是不一样的：
1.  对于业务，一般在微服务领域会处理分布式一致性问题，这点已经通过开源方案做得很好了，在灵雀云实施的客户里，也有不少客户需要这些方案；
2.  对于数据一致性，这点上，单一容器内并不会有额外的处理，OS对崩溃一致性的处理并不会更好或坏，而存储侧的能力还需要存储来解决。

但是一个相关的话题是应用状态保留的问题，或者我自己命名为“重启一致性“，毕竟容器领域，重启是常见现象，也可以拿出来分享：

容器平台采用 K8s的statefulset工作负载来保证平台承载的应用数据的一致性，稳定的持久化存储，即Pod重新调度后还是能访问到相同的持久化数据，基于PVC来实现。

statefulset 工作负载有以下特性：

1.     稳定的网络标志：即Pod重新调度后其PodName和HostName不变，基于Headless Service（即没有Cluster IP的Service）来实现；

2.     有序部署，有序扩展：即Pod是有顺序的，在部署或者扩展的时候要依据定义的顺序依次依次进行（即从0到N-1，在下一个Pod运行之前所有之前的Pod必须都是Running和Ready状态），基于init containers来实现；

3.     有序收缩，有序删除（即从N-1到0）：容器云平台一般采用HPA（Horizontal Pod Autoscaler）Pod自动弹性伸缩进行故障快速恢复，可以通过对Pod中运行的容器各项指标（CPU占用、内存占用、网络请求量）的检测，实现对Pod实例个数的动态新增和减少。

现在国内容器云产品在K8s 的工作负载支持方面都做得不错，除此之外，灵雀云在产品中使用K8s的operator技术进行有状态应用的部署、运维等能力，并且提供中间件的容器化服务 RDS 能力，是对数据服务（中间件、数据库）的进一步增强。

针对您刚才提到的高并发时刻快速扩容、故障恢复，这个问题本身是容器平台的优势所在，不管手工还是自动都已经有大量客户实践的案例产生，已经是非常成熟的技术。

另外，上面虽然探讨了数据一致性问题，但是通过存储保证数据一致性并非容器平台的最佳实践，我的建议是：

• 应用的容器化改造 - 确保故障自愈
• 应用的无状态化改造  - 确保弹性伸缩与故障自愈
• 应用的微服务化改造 - 确保业务一致性，降低对数据库的要求，从而进一步降低存储一致性的要求。