CN113391952A - 一种云原生环境基于lvm快照的自动化备份方法 - Google Patents
一种云原生环境基于lvm快照的自动化备份方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种云原生环境基于LVM快照的自动化备份方法，包括初始化系统到应用集群中，采用Operator扩展方式，创建相关的自定义资源以及自定义控制器；自定义控制器包括资源备份控制器、资源还原控制器、存储卷备份控制器和存储卷还原控制器；资源备份控制器实现对待备份资源的发现和检索，将k8s资源对象打包存储至HaMi n i o，获取关联的Pod列表并生成指定BackupPodPv；存储卷备份控制器针对Pod列表，实现基于LVM快照的自动化备份；等步骤。优点是：针对备份作业中数据量更大，数据一致性要求更高的本地存储卷，基于LVM快照技术进行了自动化、高稳定性以及几乎实时的数据同步备份，极大的提高了易用性和可管理性，最大程度地降低了业务系统的停工时间和应用系统灾备成本。
Description
技术领域
本发明涉及云原生技术领域，尤其涉及一种云原生环境基于LVM快照的自动化备份方法。
背景技术
伴随企业数字化转型的推进，云原生已经成为驱动业务增长的重要引擎。作为云原生应用的行业事实标准，Kubernetes(以下简称k8s)为企业应用系统的容器化部署、统筹规划、构建升级提供了一种高效统一的管理机制。
针对云原生环境下k8s集群中的业务应用系统备份，将包含两部分备份内容：k8s集群中所有相关的资源对象、Pod所关联的存储卷数据。k8s存储卷主要支持本地存储以及符合CSI(Container Storage Interface)接口规范的各类远程或分布式存储系统。普通应用一般可以选择后者，以提高应用部署的灵活性，但远程存储通常无法提供类似本地存储优秀的读写性能，因此针对涉及高频IO吞吐、性能优先、重实时性的应用系统，例如：数据库类、大数据类等应用，仍建议采用高性能的本地存储。目前本地存储的主流管理方式是LVM(Logical Volume Manager，逻辑卷管理)，它是Linux环境下对磁盘分区进行管理的一种机制，通过将底层的物理硬盘抽象封装，然后以逻辑卷的方式呈现给上层应用，来极大提高磁盘分区管理的灵活性。同时LVM提供快照方式，并基于Linux内核的写时复制(COW，Copy-on-Write)机制，实现了在线数据备份在空间和时间上的最优处理。
目前针对应用系统的各类数据文件，现有的在线备份方式存在着很大不足，以10GB大小的数据量为例，即使采用性能优异的固态存储设备，通常也需要至少二十秒以上的处理过程，同时也无法兼顾保证数据的一致性和降低业务最大停工时间(MTD，MaximumTolerable Time)的要求。
发明内容
本发明的目的在于提供一种云原生环境基于LVM快照的自动化备份方法，从而解决现有技术中存在的前述问题。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：
一种云原生环境基于LVM快照的自动化备份方法，包括如下步骤，
S1、初始化系统到应用集群中，采用Operator扩展方式，创建相关的自定义资源以及自定义控制器；所述自定义控制器包括资源备份控制器、资源还原控制器、存储卷备份控制器和存储卷还原控制器；
S2、所述资源备份控制器实现对待备份资源的发现和检索，将k8s资源对象打包存储至HaMinio，获取关联的Pod列表并生成指定BackupPodPv；
S3、所述存储卷备份控制器针对Pod列表，基于LVM快照完成挂载PV检测、逻辑卷精确匹配、快照创建、快照设备挂载、通过HaRsync将快照中存储卷的数据以增量备份方式存储至HaMinio中、快照设备卸载和快照删除的自动化处理，实现基于LVM快照的自动化备份；
S4、资源还原控制器通过读取HaMinio中的指定资源内容，将指定资源内容恢复到指定集群中；
S5、存储卷还原控制器通过读取HaMinio中的指定数据存储内容，将指定数据存储内容恢复到指定集群的存储卷中。
优选的，所述自定义资源包括，
BackupRes，用于定义k8s资源备份作业的自定义资源对象；
BackupPodPv，用于定义k8s存储卷备份作业的自定义资源对象；
RestoreRes，用于定义k8s资源还原作业的自定义资源对象；
RestorePv，用于定义k8s存储卷还原作业的自定义资源对象
优选的，所述资源备份控制器和所述资源还原控制器均以Deployment方式运行；所述存储卷备份控制器和所述存储卷还原控制器均以DaemonSet方式运行在k8s集群的每个节点上，且在原生基础镜像基础上安装LVM2包和util-linux包，并挂载/dev和/proc相关目录，能够实现对各节点宿主机相关信息的读取和检测，以及实现对LVM快照的自动化创建和挂载。
优选的，步骤S2具体为，资源备份控制器通过调用kube-apiserver的Discovery和RESTMapper接口，完成对所有待备份资源的发现和检索，并将k8s资源对象打包存储至HaMinio，同时获取关联的Pod列表并生成指定BackupPodPv。
优选的，步骤S3具体包括如下内容，
S31、存储卷备份控制器初始化时，通过kube-apiserver的list或watch机制对BackupPodPv完成注册监听；
S32、存储卷备份控制器收到kube-apiserver通知后，开始针对备份作业提交的Pod列表，进行自动化的检测和备份处理；
S33、依次检测Pod列表中每个Pod是否包含PV挂载，若是，则进入步骤S34；否则确认无需存储卷备份，进入步骤S310；
S34、检测PV挂载类型是否为local，若是，则进入步骤S35；否则通过HaRsync将快照中PV存储卷的数据以增量备份方式存储至HaMinio中，并进入步骤S310；
S35、检测宿主机是否支持LVM模式，若是，则进入步骤S36；否则通过HaRsync将快照中PV存储卷的数据以增量备份方式存储至HaMinio中，并进入步骤S310；
S36、检测宿主机上现有逻辑卷是否匹配k8s的节点代理组件kubelet对存储卷的设定最低空间要求，若是，则进入步骤S37；否则通过HaRsync将快照中PV存储卷的数据以增量备份方式存储至HaMinio中，并进入步骤S310；
S37、检测宿主机上逻辑卷组的剩余空间，并计算出最优的快照空间大小，然后针对已匹配的逻辑卷执行lvcreate-s命令，自动创建LVM只读快照；
S38、通过命令blkid和mount，检测并将快照设备挂载至容器内的指定目录，并通过HaRsync将快照中PV存储卷的数据以增量备份方式存储至HaMinio中；
S39、通过umount命令卸载快照设备，并通过lvs和lvremove命令，检查并删除之前创建的LVM快照；
S310、判断当前处理的Pod是否是Pod列表中的最后一个Pod，若是，则存储卷备份工作完成；否则，返回步骤S3检测下一个Pod。
优选的，步骤S36和步骤S37之间还存在步骤A，步骤A具体为，针对有强数据一致性要求的系统，配置PreHook自定义钩子功能，用于执行添加全局锁，实现刷新缓存并禁止写操作。
优选的，步骤S37和步骤S38之间还存在步骤B，步骤B具体为，针对有强数据一致性要求的系统，配置PostHook自定义钩子功能，用于执行释放全局锁，以配合步骤A，恢复允许写操作。
本发明的有益效果是：1、通过资源备份控制器、存储卷备份控制器与kube-apiserver的协同，将用户的云原生应用环境整体备份到对象存储服务HaMinio中，为后续系统还原提供支撑。2、针对备份作业中数据量更大，数据一致性要求更高的本地存储卷，基于LVM快照技术进行了自动化、高稳定性以及几乎实时的数据同步备份，极大的提高了易用性和可管理性，最大程度地降低了业务系统的停工时间和应用系统灾备成本。
附图说明
图1是本发明实施例中自动化备份方法的原理示意图；
图2是本发明实施例中基于LVM快照实现自动化备份的流程示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施方式仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，本实施例中，提供了一种云原生环境基于LVM快照的自动化备份方法，包括如下步骤，
S1、初始化系统到应用集群中，采用k8s推荐的Operator扩展方式，创建相关的自定义资源(CRD，Custom Resource Definition)以及自定义控制器Controller；所述自定义控制器包括资源备份控制器、资源还原控制器、存储卷备份控制器和存储卷还原控制器；
S2、所述资源备份控制器实现对待备份资源的发现和检索，将k8s资源对象打包存储至HaMinio，获取关联的Pod列表并生成指定BackupPodPv；
S3、所述存储卷备份控制器针对Pod列表，基于LVM快照完成挂载PV检测、逻辑卷精确匹配、快照创建、快照设备挂载、通过HaRsync将快照中存储卷的数据以增量备份方式存储至HaMinio中、快照设备卸载和快照删除的自动化处理，实现基于LVM快照的自动化备份；
S4、资源还原控制器通过读取HaMinio中的指定资源内容，将指定资源内容恢复到指定集群中；
S5、存储卷还原控制器通过读取HaMinio中的指定数据存储内容，将指定数据存储内容恢复到指定集群的存储卷中。
本实施例中，CRD(CustomResourceDef initions，自定义资源)是用户自定义资源，用来扩展kubernetes的功能，Kube-apiserver是kubernetes集群的入口，etcd是kubernetes数据存储位置，Persistent Volumes是kubernetes的一种资源(以下简称PV)实现对底层存储的抽象及管理，容器Pod可挂载PV至指定目录进行数据读写。所述自定义资源(CRD)包括，
BackupRes，用于定义k8s资源备份作业的自定义资源(CRD)对象；
BackupPodPv，用于定义k8s存储卷备份作业的自定义资源(CRD)对象；
RestoreRes，用于定义k8s资源还原作业的自定义资源(CRD)对象；
RestorePv，用于定义k8s存储卷还原作业的自定义资源(CRD)对象。
本实施例中，所述自定义控制器包括一个资源备份控制器、一个资源还原控制器、一个存储卷备份控制器和一个存储卷还原控制器。
所述资源备份控制器和所述资源还原控制器均以Deployment方式运行；所述存储卷备份控制器和所述存储卷还原控制器均以DaemonSet方式运行在k8s集群的每个节点上，并且需要在原生基础镜像基础上安装LVM2包和util-linux包，并挂载/dev和/proc相关目录，能够实现对各节点宿主机相关信息的读取和检测，以及实现对LVM快照的自动化创建和挂载。
kubernetes拥有一些内置的资源，比如说Pod，Deployment，DaemonSet等，其中Pod是Kubernetes中最小管理单位，它是一个或多个容器的组合，通常通过其他类型的内置资源来创建和管理Pod；
Deployment是Kubernetes中最常用的内部资源，通常用于管理无状态应用，实现副本的扩缩容及滚动更新；
DaemonSet可确保全部工作节点上均运行有一个Pod副本，且当有新节点加入集群时，也会自动添加在新节点上，一般用于节点主机的日志收集、性能监控和本地备份等场景。
本实施例中，步骤S2具体为，资源备份控制器通过调用kube-apiserver的Discovery和RESTMapper等接口，完成对所有待备份资源的发现和检索，并将k8s资源对象打包存储至HaMinio，同时获取关联的Pod列表并生成指定BackupPodPv；之后由存储卷备份控制器来继续完成对数据存储卷的备份。
其中，HaMinio是一个兼容AWSS3存储协议的对象存储服务，用于存储大容量非结构化的数据。
本实施例中，步骤S3基于LVM快照实现自动备份的过程为，存储卷备份控制器针对步骤S2生成的Pod列表，基于LVM技术自动完成挂载PV检测、逻辑卷精确匹配、快照创建、快照设备挂载，然后通过HaRsync将快照中PV存储卷的数据以增量备份方式存储至HaMinio中，最后再自动完成快照设备卸载、快照删除等处理。
其中，HaRsync是一个高效的，支持增量备份的数据同步工具。
本实施例中，如图2所示，步骤S3具体包括如下内容，
S31、存储卷备份控制器初始化时，通过kube-apiserver的list或watch机制对BackupPodPv完成注册监听；
S32、存储卷备份控制器收到kube-apiserver通知后，开始针对备份作业提交的Pod列表，进行自动化的检测和备份处理；
S33、依次检测Pod列表中每个Pod是否包含PV挂载，若是，则进入步骤S34；否则确认无需存储卷备份，进入步骤S310；此步骤涉及k8sCoreApiv1接口中VolumeSource、PersistentVolumeClaimVolumeSource、PersistentVolume等相关内容；
S34、检测PV挂载类型是否为local，若是，则进入步骤S35；否则通过HaRsync将快照中PV存储卷的数据以增量备份方式存储至HaMinio中，并进入步骤S310；
S35、检测宿主机是否支持LVM模式，若是，则进入步骤S36；否则通过HaRsync将快照中PV存储卷的数据以增量备份方式存储至HaMinio中，并进入步骤S310；此步骤涉及linux命令，如nsenter、lsblk等,由于Docker容器基于Linux Namespace技术对mnt、uts、ipc、pid、net、user进行了资源隔离，每个容器拥有各自独立的VFS文件系统目录树及挂载点信息，需要使用nsenter工具在容器内实现对宿主机上的文件系统和可用块设备信息进行自动检测。nsenter命令是一个可以在指定进程的命令空间下运行指定程序的命令，位于util-linux包中；
S36、检测宿主机上现有逻辑卷是否匹配k8s的节点代理组件kubelet对存储卷的设定最低空间要求，若是，则进入步骤S37；否则通过HaRsync将快照中PV存储卷的数据以增量备份方式存储至HaMinio中，并进入步骤S310；此步骤涉及linux命令，如nsenter、lsblk、vgs等，通过nsenter和lsblk获取PV存储卷所属的逻辑卷组，vgs获取逻辑卷组的空闲空间；
S37、检测宿主机上逻辑卷组的剩余空间，并计算出最优的快照空间大小，然后针对已匹配的逻辑卷执行lvcreate-s命令，自动创建LVM只读快照；由于LVM快照采用COW机制，其快照空间大小与目标逻辑卷的数据量无关，仅与快照生命周期内目标逻辑卷的“数据变化量”有关。通常结合待备份目标系统的实际特性，以及当前逻辑卷组剩余空间，计算出最优快照空间大小；
S38、通过命令blkid和mount，检测并将快照设备挂载至容器内的指定目录，并通过HaRsync将快照中PV存储卷的数据以增量备份方式存储至HaMinio中；
S39、通过umount命令卸载快照设备，并通过lvs和lvremove命令，检查并删除之前创建的LVM快照；
S310、判断当前处理的Pod是否是Pod列表中的最后一个Pod，若是，则存储卷备份工作完成；否则，返回步骤S3检测下一个Pod。
本实施例中，步骤S36和步骤S37之间还存在步骤A，步骤A具体为，针对有强数据一致性要求的系统，配置PreHook自定义钩子功能，用于执行添加全局锁，实现刷新缓存并禁止写操作。该步骤A属于可选步骤，具体应该根据实际情况进行设置或不设置。
本实施例中，步骤S37和步骤S38之间还存在步骤B，步骤B具体为，针对有强数据一致性要求的系统，配置PostHook自定义钩子功能，用于执行释放全局锁，以配合步骤A，恢复允许写操作。该步骤B属于可选步骤，具体应该根据实际情况进行设置或不设置。
通过采用本发明公开的上述技术方案，得到了如下有益的效果：
本发明提供了一种云原生环境基于LVM快照的自动化备份方法，该方法通过资源备份控制器、存储卷备份控制器与kube-apiserver的协同，将用户的云原生应用环境整体备份到对象存储服务HaMinio中，为后续系统还原提供支撑。同时针对备份作业中数据量更大，数据一致性要求更高的本地存储卷，基于LVM快照技术进行了自动化、高稳定性以及几乎实时的数据同步备份，极大的提高了易用性和可管理性，最大程度地降低了业务系统的停工时间和应用系统灾备成本。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视本发明的保护范围。
Claims (7)
1.一种云原生环境基于LVM快照的自动化备份方法，其特征在于：包括如下步骤，
S1、初始化系统到应用集群中，采用Operator扩展方式，创建相关的自定义资源以及自定义控制器；所述自定义控制器包括资源备份控制器、资源还原控制器、存储卷备份控制器和存储卷还原控制器；
S2、所述资源备份控制器实现对待备份资源的发现和检索，将k8s资源对象打包存储至HaMinio，获取关联的Pod列表并生成指定BackupPodPv；
S3、所述存储卷备份控制器针对Pod列表，基于LVM快照完成挂载PV检测、逻辑卷精确匹配、快照创建、快照设备挂载、通过HaRsync将快照中存储卷的数据以增量备份方式存储至HaMinio中、快照设备卸载和快照删除的自动化处理，实现基于LVM快照的自动化备份；
S4、资源还原控制器通过读取HaMinio中的指定资源内容，将指定资源内容恢复到指定集群中；
S5、存储卷还原控制器通过读取HaMinio中的指定数据存储内容，将指定数据存储内容恢复到指定集群的存储卷中。
2.根据权利要求1所述的云原生环境基于LVM快照的自动化备份方法，其特征在于：所述自定义资源包括，
BackupRes，用于定义k8s资源备份作业的自定义资源对象；
BackupPodPv，用于定义k8s存储卷备份作业的自定义资源对象；
RestoreRes，用于定义k8s资源还原作业的自定义资源对象；
RestorePv，用于定义k8s存储卷还原作业的自定义资源对象。
3.根据权利要求1所述的云原生环境基于LVM快照的自动化备份方法，其特征在于：所述资源备份控制器和所述资源还原控制器均以Deployment方式运行；所述存储卷备份控制器和所述存储卷还原控制器均以DaemonSet方式运行在k8s集群的每个节点上，且在原生基础镜像基础上安装LVM2包和util-linux包，并挂载/dev和/proc相关目录，能够实现对各节点宿主机相关信息的读取和检测，以及实现对LVM快照的自动化创建和挂载。
4.根据权利要求1所述的云原生环境基于LVM快照的自动化备份方法，其特征在于：步骤S2具体为，资源备份控制器通过调用kube-apiserver的Discovery和RESTMapper接口，完成对所有待备份资源的发现和检索，并将k8s资源对象打包存储至HaMinio，同时获取关联的Pod列表并生成指定BackupPodPv。
5.根据权利要求4所述的云原生环境基于LVM快照的自动化备份方法，其特征在于：步骤S3具体包括如下内容，
S31、存储卷备份控制器初始化时，通过kube-apiserver的list或watch机制对BackupPodPv完成注册监听；
S32、存储卷备份控制器收到kube-apiserver通知后，开始针对备份作业提交的Pod列表，进行自动化的检测和备份处理；
S33、依次检测Pod列表中每个Pod是否包含PV挂载，若是，则进入步骤S34；否则确认无需存储卷备份，进入步骤S310；
S34、检测PV挂载类型是否为local，若是，则进入步骤S35；否则通过HaRsync将快照中PV存储卷的数据以增量备份方式存储至HaMinio中，并进入步骤S310；
S35、检测宿主机是否支持LVM模式，若是，则进入步骤S36；否则通过HaRsync将快照中PV存储卷的数据以增量备份方式存储至HaMinio中，并进入步骤S310；
S36、检测宿主机上现有逻辑卷是否匹配k8s的节点代理组件kubelet对存储卷的设定最低空间要求，若是，则进入步骤S37；否则通过HaRsync将快照中PV存储卷的数据以增量备份方式存储至HaMinio中，并进入步骤S310；
S37、检测宿主机上逻辑卷组的剩余空间，并计算出最优的快照空间大小，然后针对已匹配的逻辑卷执行lvcreate-s命令，自动创建LVM只读快照；
S38、通过命令blkid和mount，检测并将快照设备挂载至容器内的指定目录，并通过HaRsync将快照中PV存储卷的数据以增量备份方式存储至HaMinio中；
S39、通过umount命令卸载快照设备，并通过lvs和lvremove命令，检查并删除之前创建的LVM快照；
S310、判断当前处理的Pod是否是Pod列表中的最后一个Pod，若是，则存储卷备份工作完成；否则，返回步骤S3检测下一个Pod。
6.根据权利要求5所述的云原生环境基于LVM快照的自动化备份方法，其特征在于：步骤S36和步骤S37之间还存在步骤A，步骤A具体为，针对有强数据一致性要求的系统，配置PreHook自定义钩子功能，用于执行添加全局锁，实现刷新缓存并禁止写操作。
7.根据权利要求6所述的云原生环境基于LVM快照的自动化备份方法，其特征在于：步骤S37和步骤S38之间还存在步骤B，步骤B具体为，针对有强数据一致性要求的系统，配置PostHook自定义钩子功能，用于执行释放全局锁，以配合步骤A，恢复允许写操作。
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