容器编排系统中的弹性状态管理

20/25容器编排系统中的弹性状态管理第一部分弹性状态管理在容器编排中的重要性 2第二部分不同类型的状态管理机制 5第三部分状态存储机制的比较与选择 7第四部分状态一致性保障方案 10第五部分故障恢复与容错设计 12第六部分扩展和缩容策略 15第七部分生命周期管理与持久性 17第八部分最佳实践与行业趋势 20

第一部分弹性状态管理在容器编排中的重要性关键词关键要点主题名称】：弹性状态管理对服务部署和编排的影响

1.无状态服务和有状态服务部署策略的区别及其优缺点。

2.在容器编排系统中管理有状态服务时面临的挑战，例如数据持久性和故障恢复。

3.弹性状态管理机制如何通过提供数据持久性、恢复和故障转移特性来解决这些挑战。

主题名称】：弹性状态管理对开发人员工作流程的影响

弹性状态管理在容器编排中的重要性

在现代云原生架构中，容器编排系统（如Kubernetes）对于管理和部署容器至关重要。其中，弹性状态管理对于确保容器化应用程序的可用性、可靠性和一致性尤为关键。

1.可用性

*容器化的应用程序通常是无状态的，这意味着它们不需要保存其状态。然而，许多应用程序确实需要持久化数据，例如用户偏好、会话信息或数据库内容。

*弹性状态管理系统可以将应用程序状态存储在外部存储中，例如分布式数据库或云存储，以确保应用程序在容器重新启动、重新部署或节点故障时仍然可用。

*通过将状态与容器分离，弹性状态管理系统可以隔离状态，使其不受容器的短暂性质的影响。

2.可靠性

*云原生环境可能是高度动态的，具有频繁的部署和扩展。弹性状态管理系统可以确保在这些变化期间应用程序状态的可靠性。

*弹性状态管理系统通过提供持久化存储和恢复机制来应对故障和中断。例如，它们可以将应用程序状态复制到多个位置，以确保即使一个存储实例出现故障，仍然可以访问数据。

*弹性状态管理系统还可以自动化应用程序状态的备份和恢复过程，简化故障恢复并最大限度地减少停机时间。

3.一致性

*在分布式系统中，确保应用程序状态的一致性至关重要，特别是对于需要维护事务完整性的应用程序。

*弹性状态管理系统使用各种技术来维护一致性，例如分布式事务、锁和复制。这些技术可以确保在所有节点上应用程序状态的单一真实版本，从而防止数据损坏和不一致。

*弹性状态管理系统还可以帮助解决容器编排系统中常见的“一致性问题”，例如同一应用程序的不同实例之间的数据不同步。

4.可扩展性

*随着应用程序需求的增长，需要扩展容器化应用程序。弹性状态管理系统可以提供可扩展的基础架构，以支持应用程序不断增长的数据存储需求。

*弹性状态管理系统可以自动扩展存储容量，以满足应用程序不断变化的工作负载。它们还可以通过负载均衡技术优化资源利用率，从而提高应用程序的整体性能和可扩展性。

5.可移植性

*在云原生环境中，应用程序通常需要跨不同的平台和云提供商进行部署。弹性状态管理系统可以为应用程序状态提供抽象层，以实现可移植性。

*弹性状态管理系统通过提供与平台无关的接口来帮助应用程序与各种存储后端（如不同的数据库或云存储服务）交互。这允许应用程序开发人员编写可移植的代码，而无需担心底层存储实现的差异。

6.安全性

*应用程序状态包含敏感数据，因此确保其安全性至关重要。弹性状态管理系统提供各种安全功能，例如加密、访问控制和审计。

*弹性状态管理系统可以将应用程序状态加密，以防止未经授权的访问。它们还可以实施访问控制机制，以限制对数据的访问，仅限于需要了解的个人。此外，弹性状态管理系统可以提供审计功能，以跟踪对应用程序状态的访问和更改。

7.可操作性

*监视和管理应用程序状态对于确保其健康状况和性能至关重要。弹性状态管理系统提供易于使用的仪表板和工具，用于监视存储使用、性能指标和错误。

*弹性状态管理系统还可以简化应用程序状态的故障排除。它们可以提供详细的日志和诊断信息，帮助开发人员快速识别和解决问题。这对于保持应用程序的高可用性和快速修复故障至关重要。

结论

弹性状态管理是容器编排系统中一项至关重要的功能，它对于确保容器化应用程序的可用性、可靠性、一致性、可扩展性、可移植性、安全性、可操作性至关重要。通过解决与容器化应用程序状态管理相关的挑战，弹性状态管理系统使企业能够充分利用云原生架构的优势，并构建高性能、可靠和可扩展的应用程序。第二部分不同类型的状态管理机制关键词关键要点状态管理机制类型

无状态应用

1.容器内不存储任何状态数据，所有状态都持久化到外部存储系统中。

2.容器重启或销毁后，不会丢失任何数据。

3.提高了应用的高可用性和可扩展性。

有状态应用

不同类型的状态管理机制

在容器编排系统中，状态管理机制对于确保应用程序状态的可持续性至关重要，它提供了一种方法来存储和管理应用程序运行时生成的数据，当容器重新启动或重新部署时，这些数据可以保留。

无状态应用程序

无状态应用程序不存储任何持久性数据，因此不需要状态管理机制。当容器重新启动或重新部署时，应用程序可以从头开始重新生成所需的数据。这种方法适合于简单且短命的任务，例如日志记录或数据处理。

有状态应用程序

有状态应用程序存储持久性数据，在容器重新启动或重新部署后需要保留。状态管理机制确保在容器生命周期中跨不同的实例维护此数据。

本地存储

本地存储将应用程序状态存储在容器的文件系统中。这是最简单的方法，但也是最不灵活的方法，因为数据与容器紧密耦合，如果容器被删除，数据也会丢失。

共享存储

共享存储将应用程序状态存储在外部存储系统中，例如文件服务器或分布式存储平台（如Kubernetes的PersistentVolume）。这提供了一种更加灵活的方式来管理状态，因为数据可以独立于容器使用，并且可以在多个容器之间共享。

数据库

数据库将应用程序状态存储在关系数据库管理系统(RDBMS)或NoSQL数据库中。这种方法提供了一种可扩展且结构化的方式来存储数据，并且支持复杂的数据查询和事务。

服务发现

服务发现机制允许容器相互发现，并检索彼此的地址和端口信息。这对于有状态应用程序至关重要，因为它们需要知道存储在其状态数据的位置。

持久性卷

持久性卷是Kubernetes中的一种机制，它提供了一种在容器生命周期中保留数据的持久性存储卷。持久性卷与Pod解耦，这使得数据可以跨Pod重新部署和重新启动。

操作日志

操作日志是一种存储应用程序事件和活动的持久性机制。这对于调试和分析应用程序行为至关重要，并且可以帮助识别状态丢失或数据损坏的原因。

选择状态管理机制

选择适当的状态管理机制取决于应用程序的具体需求。对于无状态应用程序，本地存储可能就足够了。对于需要跨容器共享数据的有状态应用程序，共享存储或数据库可能是一个更好的选择。对于需要高级数据管理功能（如事务和复杂查询）的应用程序，数据库是理想的选择。第三部分状态存储机制的比较与选择关键词关键要点主题名称：基于文件系统的状态存储

1.使用文件系统（如共享卷或NFS）存储状态，可靠且易于管理，但可扩展性差。

2.支持各种文件系统格式，如JSON、YAML和Protobuf，可提供灵活的数据模型。

3.文件系统读取和写入性能可能受到限制，尤其是在高并发场景中。

主题名称：基于块存储的状态存储

状态存储机制的比较与选择

容器编排系统中持久化状态管理至关重要，可确保在容器重新启动或重新调度时保留应用程序状态。不同的编排系统采用不同的状态存储机制，每种机制都有其优缺点。

持久卷（PV）

PV是Kubernetes中用于持久化存储的原生机制。它们提供块存储，可由需要存储数据的单个Pod或一组Pod使用。PV可以与物理卷（例如，硬盘）、云存储（例如，AWSEBS）或网络文件系统（例如，NFS）等不同类型的存储后端关联。

优点：

*广泛支持，所有Kubernetes发行版都支持。

*提供高性能，特别适合要求高I/O的工作负载。

*易于使用和管理。

缺点：

*无法在Pod之间共享数据，每个Pod只能访问其自己的PV。

*扩展性有限，PV的大小受底层存储后端的限制。

ConfigMap和Secret

ConfigMap和Secret是Kubernetes中用于存储应用程序配置和机密信息的对象。它们以键值对形式存储数据，并且可以由多个Pod共享。

优点：

*易于使用和管理，可以直接通过KubernetesAPI创建和修改。

*可以轻松地在Pod之间共享数据和配置。

*提供版本控制，允许轻松回滚到以前的配置。

缺点：

*存储容量有限，ConfigMap的大小限制为1MB，Secret的大小限制为4KB。

*性能可能不如PV，尤其是在频繁写入的情况下。

分布式文件系统（DFS）

DFS，如Ceph、GlusterFS和MinIO，提供了一个共享文件系统，可由多个Pod访问。它们可用于存储大数据集，并提供高可用性和可扩展性。

优点：

*提供大存储容量，适合存储大型数据集。

*支持高可用性，确保在节点故障的情况下仍可访问数据。

*易于扩展，可以轻松添加更多节点以增加存储容量。

缺点：

*性能可能不如PV，尤其是在小文件操作的情况下。

*需要额外的配置和管理，特别是对于高可用性设置。

数据库

数据库，如MySQL、PostgreSQL和MongoDB，可以作为状态存储机制，用于存储关系数据或文档。它们提供高级特性，如事务、查询和索引。

优点：

*提供强大的数据管理功能，可用于复杂的数据模型。

*支持事务，确保数据完整性。

*提供查询和索引功能，可提高搜索效率。

缺点：

*需要额外的配置和管理，特别是对于分布式部署。

*可能需要额外的许可费用。

*性能取决于数据库类型和配置。

最佳实践

选择最适合的持久化状态存储机制取决于应用程序的特定需求。以下是一些最佳实践：

*对于需要高性能和低延迟的应用程序，请使用PV。

*对于需要在Pod之间共享数据的应用程序，请使用ConfigMap或Secret。

*对于需要大存储容量和高可用性的应用程序，请使用DFS。

*对于需要复杂数据管理功能的应用程序，请使用数据库。

*考虑使用多个状态存储机制，根据不同的需求优化应用程序性能和可用性。第四部分状态一致性保障方案关键词关键要点【副本集复制】

1.通过创建容器实例的多个副本来提供数据冗余和高可用性。

2.每个副本维护一份相同的数据副本，并通过一致性协议保持数据同步。

3.当副本发生故障时，可以从其他副本恢复数据，从而确保数据一致性和应用程序的可用性。

【分布式数据存储】

状态一致性保障方案

1.状态持久化

*分布式一致性存储：使用具有强一致性保证的分布式存储系统（如ZooKeeper、etcd）存储关键状态信息，确保集群中所有节点访问相同的状态。

*本地文件存储：将状态信息持久化到本地文件系统，并在节点故障时复制到其他节点。缺点是可能存在数据丢失或不一致。

*复制日志：使用复制日志记录状态变更，并将其复制到其他节点。当新节点加入时，它可以通过重放日志来获得最新的状态。

2.状态同步

*观察者模式：指定一个主节点负责维护状态信息，其他节点作为观察者。观察者节点定期从主节点同步状态信息。

*多主复制：使用分布式一致性算法（如Raft、Paxos）在多个节点之间复制主副本。每个节点都可以更新自己的副本，并通过算法保证所有副本保持一致。

*发布/订阅模型：使用分布式消息队列（如Kafka、RabbitMQ）将状态更新广播到集群中的所有节点。当某个节点发生故障时，其他节点可以通过订阅消息来获取最新的状态。

3.状态管理

*状态锁定：在更新状态之前，对状态信息进行锁定。这可以防止并发更新导致状态不一致。

*事务处理：将状态更新操作包装成事务，要么全部成功，要么全部失败。这可以确保即使出现故障，状态也保持一致。

*版本控制：对状态信息进行版本控制，以跟踪变更并处理冲突。

4.状态恢复

*基于日志恢复：当节点故障时，使用复制日志或分布式一致性存储中的状态快照恢复其状态。

*基于持久化恢复：从本地文件或分布式一致性存储中恢复持久化的状态信息。

*手动恢复：在某些情况下，可能需要手动干预来修复损坏或丢失的状态。

5.最佳实践

*选择合适的解决方案：根据具体场景和需求选择最合适的保障方案。

*设计弹性架构：通过冗余、负载均衡和故障转移机制保证系统的弹性。

*自动化恢复过程：通过自动化脚本或工具简化和加快状态恢复过程。

*定期测试和演练：定期测试和演练状态管理机制，以确保其有效性。

*监控和警报：监控状态一致性并设置适当的警报，以便及时发现和解决问题。第五部分故障恢复与容错设计关键词关键要点故障恢复与容错设计

主题名称：故障检测

1.健康检查机制：系统定期检查容器和服务的状态，识别异常或故障节点。

2.故障检测算法：使用先进算法（如心跳检测、超时机制）快速识别故障，最大限度减少故障影响。

3.多层次故障检测：在容器、节点和集群级别实施多层故障检测，确保全面监控和快速响应。

主题名称：故障恢复

故障恢复与容错设计

在容器编排系统中，故障恢复和容错设计对于确保应用程序在遭遇故障或中断时保持高可用性和可靠性至关重要。以下是一些关键策略：

副本和复制

*创建容器副本或将状态复制到多个节点，从而实现应用程序的高可用性。

*如果一个节点发生故障，可以自动切换到其他副本或节点。

*常见的技术包括：Kubernetes的ReplicaSets、DockerSwarm的ReplicationControllers和Mesos的Marathon。

滚动更新

*以渐进的方式更新应用程序，一次只更新少数容器。

*这样可以降低更新过程中出现问题的风险，并提供回滚机制。

*常见的工具包括：Kubernetes的RollingUpdate和DockerSwarm的RollingDeploy。

健康检查和自愈

*定期对容器进行健康检查，以检测故障。

*如果检测到容器不健康，则编排系统会自动重新启动或替换容器。

*常见的机制包括：Kubernetes的LivenessProbes和DockerSwarm的Healthchecks。

故障通知和自动缩放

*将故障通知发送给监控系统或事件管理工具。

*基于故障严重性和可用资源，自动增加或减少容器副本的数量。

*常见的工具包括：Kubernetes的HorizontalPodAutoscaler和DockerSwarm的Autoscaling。

隔离和熔断器

*将故障容器与健康容器隔离，以防止故障蔓延。

*使用熔断器机制限制对故障服务或资源的访问，直到问题得到解决。

*常见的库包括：Kubernetes的CircuitBreaker和DockerSwarm的RateLimiters。

持久化存储

*将应用程序状态持久化到外部存储卷或数据库，以防止数据丢失。

*这样，即使容器发生故障或重启，也可以恢复应用程序状态。

*常见的存储类型包括：Kubernetes的PersistentVolumes和DockerSwarm的Volumes。

网络健壮性

*建立冗余的网络基础设施，包括负载均衡器、网络代理和防火墙。

*这样可以防止单点故障并确保应用程序网络连接。

*常见的工具包括：Kubernetes的NetworkPolicies和DockerSwarm的NetworkPlugins。

资源预留

*为关键应用程序和服务预留资源，以防止资源不足导致故障。

*这样可以确保关键组件具有足够的资源来正常运行。

*常见的选项包括：Kubernetes的ResourceQuotas和DockerSwarm的ResourceLimits。

持续集成和持续部署

*利用持续集成和持续部署流程自动化应用程序部署和更新。

*这样可以快速部署修复程序并减少引入故障的风险。

*常见的工具包括：Jenkins、CircleCI和GitLabCI/CD。

故障注入测试

*人为注入故障以测试系统对中断情况的反应能力。

*这样可以识别潜在的故障点并验证容错机制的有效性。

*常见的工具包括：ChaosMonkey、ChaosEngine和LitmusChaos。

容错架构

*考虑采用容错架构，例如微服务或事件驱动的体系结构。

*这些架构可以隔离故障并最大限度地减少其对系统的影响。

*常见的模式包括：Kubernetes的微服务和Kafka或ApachePulsar的事件流。第六部分扩展和缩容策略扩展和缩容策略

弹性状态管理系统中至关重要的一个方面是扩展和缩容策略，它决定了在不同负载条件下如何调整应用程序的实例数量。理想的策略应在满足性能需求和资源利用率之间取得平衡。

扩展策略

扩展策略决定了系统如何在负载增加时增加应用程序实例。以下是一些常见策略：

*固定阈值扩展：当指标（例如CPU使用率）超过预定义阈值时，系统会启动新的实例。

*基于预测的扩展：系统使用机器学习算法预测未来的负载，并在预测高于当前容量时扩展新实例。

*比例扩展：系统自动调整实例数量与负载成比例。

缩容策略

缩容策略决定了系统如何在负载减小时缩减应用程序实例。以下是一些常见策略：

*固定阈值缩容：当指标（例如CPU使用率）低于预定义阈值时，系统会终止实例。

*基于预测的缩容：系统使用机器学习算法预测未来的负载，并在预测低于当前容量时缩减实例。

*比例缩容：系统自动调整实例数量与负载成比例。

最佳策略选择

最佳策略的选择取决于应用程序的具体需求和环境。以下是一些指导原则：

*固定阈值策略简单易于实现，但响应慢，可能会导致性能问题或资源浪费。

*基于预测的策略对负载模式有较好的适应性，但在预测不准确的情况下可能会导致错误的缩放决策。

*比例策略通常提供最平滑的缩放体验，但需要更复杂的监控和管理。

高级策略

除了基本策略外，还有以下一些高级策略可用于进一步优化性能和资源利用率：

*缓启动：新实例启动后会经历一段预热时间，在此期间它们的功能有限。缓启动可以帮助减少对现有实例的影响。

*滚动部署：新实例部署到生产环境之前先部署到预发布环境中进行测试。这可以帮助减少新代码或配置更改引起的中断。

*蓝绿部署：新版本与旧版本同时运行，使应用程序在发生故障时可以快速回滚到旧版本。

结论

扩展和缩容策略是容器编排系统中弹性状态管理的关键组成部分。通过选择合适的策略，可以优化应用程序的性能、资源利用率和可用性。随着新技术的出现，预计扩展和缩容策略将继续发展，以满足现代应用程序不断变化的需求。第七部分生命周期管理与持久性生命周期管理与持久性

在容器编排系统中，有效管理容器的生命周期对于确保应用程序的可靠性和可用性至关重要。这包括创建、启动、停止和销毁容器，以及管理相关的应用程序状态。

创建和启动容器

容器编排系统通常提供基于声明式配置的容器创建和启动功能。用户可以使用YAML或其他编排文件定义容器所需的镜像、资源限制、环境变量和其他配置选项。当编排系统接收到这些配置时，它会创建和启动相应的容器。

容器启动的生命周期钩子

为了允许用户在容器启动过程中指定自定义操作，编排系统通常提供生命周期钩子。钩子是在容器启动过程中的特定阶段执行的脚本或命令。例如，可以定义preStart钩子，以便在容器开始执行应用程序代码之前运行初始化脚本。

容器停止和销毁

当容器不再需要时，可以对其进行停止和销毁。编排系统提供各种机制来停止容器，包括使用信号、强制终止或优雅关闭。优雅关闭允许容器在终止之前完成其当前任务，有助于维护数据完整性。

持久化

在容器编排环境中，管理应用程序状态至关重要，尤其是涉及有状态应用程序时。容器本质上是短暂的，当重新启动或销毁时，它们会丢失其状态。为了克服这一限制，编排系统提供了持久性机制。

卷

卷是用于在容器和主机或其他容器之间共享和持久化数据的持久性存储单元。卷可以基于文件系统、块设备或云存储服务。通过将卷挂载到容器中，可以使应用程序访问并持久化数据。

StatefulSets

StatefulSets是Kubernetes中用于创建和管理有状态应用程序的控制器。StatefulSets确保创建的每个Pod都具有一个唯一的标识符和稳定的存储。这使得有状态应用程序可以可靠地恢复其状态，即使Pod重新启动或销毁。

持久化数据存储

编排系统与外部持久化数据存储（例如数据库或NoSQL数据库）集成，允许应用程序存储数据并使其在容器重新启动或销毁后仍然可用。这提供了高级别的持久性，并且对于需要持久化大量数据的应用程序至关重要。

生命周期管理和持久性的好处

有效的生命周期管理和持久性机制提供了以下好处：

*可靠性：确保应用程序在容器重新启动或销毁后继续运行。

*可用性：通过持久化状态，应用程序可以快速从故障中恢复，保持高可用性。

*可扩展性：通过利用外部存储，应用程序可以扩展到处理大量数据。

*数据完整性：优雅关闭和持久性机制有助于维护应用程序数据的完整性。

*简化管理：编排系统提供开箱即用的生命周期管理和持久性特性，简化了容器化应用程序的管理。第八部分最佳实践与行业趋势最佳实践

状态管理分离：将应用程序状态与应用程序代码分开存储和管理，以实现服务弹性。

使用分布式状态存储：采用分布式状态存储解决方案，例如NoSQL数据库或缓存，以确保状态的高可用性和容错性。

惰性加载状态：仅在需要时从存储中加载状态，以优化性能和减少存储开销。

定期备份状态：定期备份应用程序状态，以便在发生故障时能够快速恢复。

版本控制状态：实施版本控制机制，以跟踪状态更改并允许回滚到先前的版本。

行业趋势

云原生状态管理：Kubernetes等云原生平台正在集成先进的状态管理功能，例如Operator和CustomResourceDefinition(CRD)。

无服务器状态管理：无服务器架构正在推动对托管状态管理服务的需求，这些服务提供自动缩放、高可用性和弹性。

可观察性和监控：越来越注重可观察性，使用工具和指标来监控状态管理系统的健康状况和性能。

服务网格：服务网格技术正在被用来管理容器之间的状态流量，提供安全性、故障转移和可观察性。

DeclarativeAPI：声明式API（如Helm和Kustomize）正在变得流行，用于定义和管理容器化应用程序的状态。

编排引擎的演进：容器编排引擎，如Kubernetes，正在不断演进，以提供更高级的状态管理功能，例如WorkloadIdentity和ServiceAccount。

使用案例

故障转移和自我修复：状态管理系统被用来检测和响应容器故障，自动将流量转移到健康的容器。

弹性伸缩：状态管理系统与自动伸缩机制集成，以根据应用程序需求动态调整容器的数量，同时保持状态一致性。

持续交付：状态管理系统通过简化状态管理流程，支持持续交付实践，减少部署中断和回滚时间。

容器化微服务：状态管理系统对于管理容器化微服务中复杂的状态交互至关重要，确保数据一致性、可用性和可靠性。

性能优化：状态管理系统可以优化应用程序性能，通过缓存、压缩和惰性加载等技术减少与状态交互的延迟。关键词关键要点主题名称：伸缩策略

关键要点：

1.基于指标的伸缩：根据指标（如CPU利用率、请求延迟）自动调整容器数量，以满足变化的工作负载。

2.预先伸缩：根据预测的负载模式提前调整容器数量，以避免峰值期间的性能瓶颈。

3.手动伸缩：由操作员手动调整容器数量，适用于需要精确控制或特殊处理的工作负载。

主题名称：节点选择策略

关键要点：

1.亲和性调度：将具有相似资源需求或相互依赖的容器放置在同一节点上，以提高性能和可靠性。

2.反亲和性调度：将具有不同资源需求或相互竞争的容器放置在不同的节点上，以防止节点过载。

3.区域感知调度：将容器放置在特定区域（例如数据中心、可用区域）中，以满足数据本地性或合规性要求。

主题名称：健康检查策略

关键要点：

1.主动健康检查：定期向容器发送健康探测，以检测故障或响应缓慢的容器并将其重新启动。

2.被动健康检查：依赖于容器的故障检测机制，只在容器发生故障时才采取操作。

3.自愈策略：自动重新启动或替换故障容器，以确保服务可用性。

主题名称：滚动更新策略

关键要点：

1.蓝绿部署：创建一个新的容器组并逐步引导流量到新版本，在不影响生产环境的情况下进行更新。

2.滚动部署：逐步替换旧容器组中的容器，同时保持服务的可访问性。

3.金丝雀部署：将新版本部署到较小的容器子集上，以验证稳定性和收集用户反馈。

主题名称：服务发现策略

关键要点：

1.DNS服务发现：使用DNS名称将容器地址映射到服务名称，便于容器间通信。

2.服务网格：提供高级服务发现功能，包括负载均衡、故障转移和流量控制。

3.基于注册表的服务发现：容器将自己注册到中央注册表中，其他容器可以通过查询注册表来查找服务。

主题名称：持久化存储策略

关键要点：

1.本地持久化存储：将数据存储在容器的本地文件系统中，但当容器被终止或迁移时数据会丢失。

2.网络附加存储（NAS）：将数据存储在网络文件系统中，可以由多个容器共享并提供持久性。

3.块存储：将