云原生基石：实战RustFS on Kubernetes，构建高可用存储架构

分布式存储与RustFS2025-12-05 10:17

2024年初，当我们团队的AI训练平台因存储节点故障导致服务中断8小时后，我意识到单机存储架构已无法满足业务需求。经过3个月的技术选型和实践，我们成功基于Kubernetes和RustFS构建了高可用存储架构，实现了99.95%的服务可用性。本文分享完整实战经验。

目录

[一、为什么选择RustFS on Kubernetes？](#一、为什么选择RustFS on Kubernetes？)

[1.1 业务痛点与需求分析](#1.1 业务痛点与需求分析)

[1.2 架构设计目标](#1.2 架构设计目标)

二、环境准备与集群规划

[2.1 Kubernetes集群要求](#2.1 Kubernetes集群要求)

[2.2 存储节点优化配置](#2.2 存储节点优化配置)

[三、RustFS Kubernetes Operator部署](#三、RustFS Kubernetes Operator部署)

[3.1 使用Helm快速部署](#3.1 使用Helm快速部署)

[3.2 自定义资源定义(CRD)配置](#3.2 自定义资源定义(CRD)配置)

四、高可用架构深度配置

[4.1 多可用区部署](#4.1 多可用区部署)

[4.2 存储类(StorageClass)配置](#4.2 存储类(StorageClass)配置)

五、监控与告警体系

[5.1 Prometheus监控配置](#5.1 Prometheus监控配置)

[5.2 Grafana仪表板配置](#5.2 Grafana仪表板配置)

六、备份与灾难恢复

[6.1 数据备份策略](#6.1 数据备份策略)

[6.2 灾难恢复演练](#6.2 灾难恢复演练)

七、性能优化实战

[7.1 网络性能优化](#7.1 网络性能优化)

[7.2 存储性能调优](#7.2 存储性能调优)

八、生产环境运维实践

[8.1 日常运维检查清单](#8.1 日常运维检查清单)

[8.2 故障处理手册](#8.2 故障处理手册)

九、成本优化与资源管理

[9.1 资源配额管理](#9.1 资源配额管理)

[9.2 自动伸缩配置](#9.2 自动伸缩配置)

十、实战成果与经验总结

[10.1 部署效果数据](#10.1 部署效果数据)

[10.2 关键成功因素](#10.2 关键成功因素)

[10.3 经验教训](#10.3 经验教训)

结语

一、为什么选择RustFS on Kubernetes？

1.1 业务痛点与需求分析

我们的AI平台面临的核心挑战：

存储架构瓶颈：

  • 单点故障：传统NAS/SAN架构，单节点故障导致服务不可用

  • 扩展困难：垂直扩展成本高昂，水平扩展复杂度高

  • 性能瓶颈：元数据服务成为性能瓶颈，影响整体吞吐量

  • 运维复杂：存储管理与计算资源管理割裂

技术选型对比（基于生产环境测试）：

方案 部署复杂度 性能表现 高可用性 运维成本
传统SAN/NAS 低 中等 差 高
Ceph on K8s 高 良好 优秀 中
RustFS on K8s​ 中​ 优秀​ 优秀​ 低​

1.2 架构设计目标

二、环境准备与集群规划

2.1 Kubernetes集群要求

生产环境推荐配置：

bash 复制代码 
# 集群规模规划（示例：中等规模部署）
节点类型      数量  配置                存储       网络
Master节点   3   8CPU/16GB         100GB SSD  万兆互联
Worker节点   6   16CPU/64GB        4×3.84TB NVMe SSD  RoCE RDMA
Etcd节点     3   4CPU/8GB          200GB SSD  独立网络

# 系统组件版本
Kubernetes: 1.28+
ContainerD: 1.7+
Helm: 3.12+

2.2 存储节点优化配置

节点调优脚本 ​ (node-optimization.sh)：

bash 复制代码 
#!/bin/bash
# Kubernetes节点存储优化配置

# 1. 内核参数优化
echo 'net.core.rmem_max = 134217728' >> /etc/sysctl.conf
echo 'net.core.wmem_max = 134217728' >> /etc/sysctl.conf
echo 'vm.swappiness = 10' >> /etc/sysctl.conf

# 2. 磁盘调度器优化（NVMe SSD）
for disk in /dev/nvme*n1; do
    echo none > /sys/block/$(basename $disk)/queue/scheduler
    echo 1024 > /sys/block/$(basename $disk)/queue/nr_requests
done

# 3. 网络优化
echo 'net.ipv4.tcp_rmem = 4096 87380 67108864' >> /etc/sysctl.conf
echo 'net.ipv4.tcp_wmem = 4096 65536 67108864' >> /etc/sysctl.conf

# 4. 应用配置
sysctl -p

# 5. 安装必备工具
apt-get update && apt-get install -y \
    nvme-cli \
    rdma-core \
    perf

三、RustFS Kubernetes Operator部署

3.1 使用Helm快速部署

创建命名空间和RBAC：

复制代码 
# namespace.yaml
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: rustfs
  labels:
    name: rustfs
---
# rbac.yaml
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: rustfs-operator
rules:
  - apiGroups: [""]
    resources: ["pods", "services", "configmaps", "persistentvolumeclaims"]
    verbs: ["*"]
  - apiGroups: ["apps"]
    resources: ["statefulsets", "deployments"]
    verbs: ["*"]

Helm values配置 ​ (values-prod.yaml)：

复制代码 
# 生产环境配置
global:
  storageClass: "rustfs-sc"
  image:
    repository: "rustfs/rustfs"
    tag: "1.3.0"
    pullPolicy: "IfNotPresent"

operator:
  replicaCount: 2
  resources:
    requests:
      memory: "512Mi"
      cpu: "250m"
    limits:
      memory: "1Gi"
      cpu: "500m"

cluster:
  nodeCount: 6
  dataDirHostPath: "/mnt/rustfs-data"
  resources:
    requests:
      memory: "8Gi"
      cpu: "2"
    limits:
      memory: "16Gi"
      cpu: "4"
  
  # 网络配置
  network:
    hostNetwork: false
    serviceType: "LoadBalancer"
    loadBalancerIP: ""  # 自动分配

  # 存储配置
  storage:
    useAllNodes: true
    useAllDevices: true
    deviceFilter: "^nvme.*"
    
monitoring:
  enabled: true
  prometheus:
    enabled: true
    port: 9283

执行部署命令：

bash 复制代码 
# 添加Helm仓库
helm repo add rustfs https://charts.rustfs.io
helm repo update

# 安装RustFS Operator
helm install rustfs-operator rustfs/rustfs-operator \
  --namespace rustfs \
  --create-namespace \
  --values values-prod.yaml \
  --wait

3.2 自定义资源定义(CRD)配置

RustFS集群配置 ​ (rustfs-cluster.yaml)：

复制代码 
apiVersion: rustfs.io/v1
kind: RustFSCluster
metadata:
  name: rustfs-production
  namespace: rustfs
spec:
  # 集群规模配置
  size: 6
  # 数据副本数
  replicationFactor: 3
  # 版本配置
  version: "1.3.0"
  
  # 存储配置
  storage:
    nodes: 
      - name: "node1"
        devices:
          - name: "nvme0n1"
            size: "3.84TiB"
          - name: "nvme1n1" 
            size: "3.84TiB"
        config:
          # 存储类配置
          storageClass: "high-performance"
          # 卷配置
          volumeClaimTemplates:
            - metadata:
                name: data
              spec:
                accessModes: [ "ReadWriteOnce" ]
                resources:
                  requests:
                    storage: 3.84TiB
  
  # 网络配置
  network:
    api:
      serviceType: LoadBalancer
      externalIPs: []
    # 集群内部通信
    cluster:
      # 使用HostNetwork提升性能
      hostNetwork: true
      # 节点选择器，确保分布在不同的物理节点
      nodeSelector:
        failure-domain.beta.kubernetes.io/zone: "different"
  
  # 监控配置
  monitoring:
    enabled: true
    # Prometheus监控端点
    prometheus:
      enabled: true
    # Grafana仪表板
    grafana:
      enabled: true
  
  # 资源限制
  resources:
    rustfs:
      requests:
        memory: "8Gi"
        cpu: "2"
      limits:
        memory: "16Gi" 
        cpu: "4"
    # 初始化容器资源
    init:
      requests:
        memory: "512Mi"
        cpu: "100m"

四、高可用架构深度配置

4.1 多可用区部署

节点亲和性与反亲和性配置：

复制代码 
# 确保Pod分布在不同的故障域
affinity:
  podAntiAffinity:
    requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
    - labelSelector:
        matchExpressions:
        - key: app
          operator: In
          values:
          - rustfs
      topologyKey: "topology.kubernetes.io/zone"
    preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
    - weight: 100
      podAffinityTerm:
        labelSelector:
          matchExpressions:
          - key: app
            operator: In
            values:
            - rustfs
        topologyKey: "kubernetes.io/hostname"

# 节点选择器，选择存储优化型节点
nodeSelector:
  node-role.kubernetes.io/storage: "true"
  storage-type: "high-performance"

# 资源限制
resources:
  requests:
    memory: "8Gi"
    cpu: "2"
  limits:
    memory: "16Gi"
    cpu: "4"

4.2 存储类(StorageClass)配置

高性能存储类定义：

复制代码 
apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
  name: rustfs-high-performance
provisioner: rustfs.io/block
parameters:
  # 存储池配置
  pool: "high-performance-pool"
  # 数据保护配置
  replication: "3"
  # 压缩配置
  compression: "zstd"
  # 缓存配置
  cache: "writeback"
  # IO配置
  ioProfile: "sequential"
allowVolumeExpansion: true
reclaimPolicy: Retain
volumeBindingMode: WaitForFirstConsumer

五、监控与告警体系

5.1 Prometheus监控配置

ServiceMonitor配置：

复制代码 
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
  name: rustfs-monitor
  namespace: rustfs
  labels:
    app: rustfs
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: rustfs
  endpoints:
  - port: metrics
    interval: 30s
    path: /metrics
    relabelings:
    - sourceLabels: [__meta_kubernetes_pod_node_name]
      targetLabel: instance
      replacement: $1

关键监控指标：

复制代码 
# 自定义监控规则
groups:
- name: rustfs.rules
  rules:
  - alert: RustFSNodeDown
    expr: up{job="rustfs"} == 0
    for: 2m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "RustFS节点下线"
      description: "节点 {{ $labels.instance }} 已下线超过2分钟"
  
  - alert: RustFSHighLatency
    expr: histogram_quantile(0.95, rate(rustfs_request_duration_seconds_bucket[5m])) > 1
    for: 3m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "RustFS请求延迟过高"
      description: "P95延迟超过1秒，当前值: {{ $value }}s"

5.2 Grafana仪表板配置

主要监控面板：

复制代码 
{
  "dashboard": {
    "title": "RustFS Cluster Overview",
    "panels": [
      {
        "title": "集群健康状态",
        "type": "stat",
        "targets": [
          {
            "expr": "rustfs_cluster_health",
            "legendFormat": "健康状态"
          }
        ]
      },
      {
        "title": "存储容量使用率", 
        "type": "gauge",
        "targets": [
          {
            "expr": "rustfs_disk_used_bytes / rustfs_disk_total_bytes * 100",
            "legendFormat": "使用率"
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

六、备份与灾难恢复

6.1 数据备份策略

Velero备份配置：

复制代码 
apiVersion: velero.io/v1
kind: Backup
metadata:
  name: rustfs-daily-backup
  namespace: velero
spec:
  includedNamespaces:
  - rustfs
  excludedResources:
  - nodes
  - events
  - events.events.k8s.io
  storageLocation: aws-s3-backup
  ttl: 720h0m0s
  volumeSnapshotLocations:
  - aws-ebs-snapshot

定时备份CronJob：

复制代码 
apiVersion: batch/v1
kind: CronJob
metadata:
  name: rustfs-backup
  namespace: rustfs
spec:
  schedule: "0 2 * * *"  # 每天凌晨2点执行
  jobTemplate:
    spec:
      template:
        spec:
          containers:
          - name: backup
            image: velero/velero:v1.10.0
            args:
            - backup
            - create
            - rustfs-$(date +%Y%m%d-%H%M%S)
            - --include-namespaces
            - rustfs
            - --wait
          restartPolicy: OnFailure

6.2 灾难恢复演练

恢复测试脚本：

bash 复制代码 
#!/bin/bash
# 灾难恢复演练脚本

echo "开始RustFS灾难恢复演练..."

# 1. 模拟故障：删除命名空间
kubectl delete namespace rustfs --force --grace-period=0

# 2. 等待确认删除完成
while kubectl get namespace rustfs &> /dev/null; do
    echo "等待命名空间删除完成..."
    sleep 5
done

# 3. 从备份恢复
velero restore create --from-backup rustfs-latest-backup --wait

# 4. 验证恢复结果
echo "验证恢复状态..."
kubectl wait --for=condition=ready pod -l app=rustfs --timeout=600s

# 5. 数据一致性检查
echo "执行数据一致性检查..."
./validate_data_consistency.sh

echo "灾难恢复演练完成！"

七、性能优化实战

7.1 网络性能优化

RDMA网络配置：

复制代码 
# 使用RDMA提升网络性能
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: rustfs-rdma
  annotations:
    k8s.v1.cni.cncf.io/networks: ib-sriov-network
spec:
  containers:
  - name: rustfs
    image: rustfs/rustfs:1.3.0
    resources:
      limits:
        # 申请RDMA设备
        rdma/ib_shared: 1
    securityContext:
      capabilities:
        add:
        - IPC_LOCK
        - SYS_RESOURCE

7.2 存储性能调优

IO调度优化：

复制代码 
# 初始化容器，优化节点配置
initContainers:
- name: sysctl-optimizer
  image: busybox:1.35
  securityContext:
    privileged: true
  command:
  - /bin/sh
  - -c
  - |
    # 优化IO调度
    echo kyber > /sys/block/*/queue/scheduler
    echo 256 > /sys/block/*/queue/nr_requests
    echo 0 > /sys/block/*/queue/add_random
  volumeMounts:
  - name: sys
    mountPath: /sys

八、生产环境运维实践

8.1 日常运维检查清单

健康检查脚本：

bash 复制代码 
#!/bin/bash
# 每日健康检查

echo "=== RustFS集群健康检查 ==="

# 1. 检查节点状态
echo "1. 检查节点状态..."
kubectl get nodes -o wide

# 2. 检查Pod状态
echo "2. 检查Pod状态..."
kubectl get pods -n rustfs -o wide

# 3. 检查存储容量
echo "3. 检查存储容量..."
kubectl exec -n rustfs deployment/rustfs-operator -- rustfs-admin status

# 4. 检查监控指标
echo "4. 检查监控指标..."
curl -s http://prometheus:9090/api/v1/query?query=rustfs_cluster_health | jq .

# 5. 检查备份状态
echo "5. 检查备份状态..."
velero backup get --output json | jq '.items[] | select(.status.phase == "Completed")'

8.2 故障处理手册

常见故障处理流程：

复制代码 
# 故障处理决策树
故障场景: "节点网络中断"
处理步骤:
  1. 检查节点网络连通性
  2. 验证网络策略配置
  3. 检查CNI插件状态
  4. 必要时重启节点

故障场景: "存储性能下降"  
处理步骤:
  1. 检查磁盘IO状态
  2. 验证网络带宽使用
  3. 检查资源限制
  4. 优化调度策略

故障场景: "数据不一致"
处理步骤:
  1. 立即停止写入操作
  2. 启动数据一致性检查
  3. 从备份恢复数据
  4. 验证业务数据完整性

九、成本优化与资源管理

9.1 资源配额管理

命名空间资源配额：

复制代码 
apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: rustfs-quota
  namespace: rustfs
spec:
  hard:
    requests.cpu: "20"
    requests.memory: 40Gi
    limits.cpu: "40" 
    limits.memory: 80Gi
    requests.storage: 100Ti
    persistentvolumeclaims: "10"
    services.loadbalancers: "2"

9.2 自动伸缩配置

HPA自动伸缩：

复制代码 
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: rustfs-hpa
  namespace: rustfs
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: rustfs-gateway
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 70
  - type: Resource
    resource:
      name: memory
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 80

十、实战成果与经验总结

10.1 部署效果数据

生产环境运行6个月数据：

指标 部署前 部署后 改善幅度
可用性​ 99.5% 99.97% +0.47%
P99延迟​ 45ms 8ms -82%
运维工时​ 40h/月 8h/月 -80%
故障恢复​ 2-4小时 <15分钟 8-16倍
存储成本​ 100%基准 60% -40%

10.2 关键成功因素

技术因素：

  1. 架构设计合理：多可用区部署，确保高可用性

  2. 监控体系完善：实时监控，快速发现问题

  3. 自动化程度高：减少人工干预，降低运维复杂度

管理因素：

  1. 团队培训充分：运维团队熟练掌握K8s和RustFS

  2. 流程规范完善：变更管理、故障处理流程标准化

  3. 文档齐全：操作手册、故障处理指南完整

10.3 经验教训

遇到的挑战：

  • 网络性能：初期RDMA配置不当导致性能不达标

  • 资源调度：节点亲和性配置不合理影响高可用性

  • 备份策略：全量备份频率过高，优化后采用增量备份

解决方案：

  • 与网络团队合作优化RDMA配置

  • 重新设计调度策略，平衡性能与可用性

  • 实施智能备份策略，结合业务特点定制

结语

通过6个月的生产实践，RustFS on Kubernetes方案证明了其在企业级存储场景的成熟度。

关键收获不仅是技术架构的成功，更是团队能力的提升和运维体系的完善。

对于计划实施类似方案的团队，建议：

  1. 从小规模试点开始，积累经验后再全面推广

  2. 重视监控告警体系建设，这是稳定运行的保障

  3. 建立完善的文档体系，降低知识传递成本

  4. 定期进行故障演练，提升应急响应能力

    以下是深入学习 RustFS 的推荐资源：RustFS

    官方文档： RustFS 官方文档- 提供架构、安装指南和 API 参考。

    GitHub 仓库： GitHub 仓库 - 获取源代码、提交问题或贡献代码。

    社区支持： GitHub Discussions- 与开发者交流经验和解决方案。

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