weibaohui/kom存储管理：StorageClass默认设置与统计-优快云博客

weibaohui/kom存储管理：StorageClass默认设置与统计

【免费下载链接】kom kom 是一个用于 Kubernetes 操作的工具，提供了一系列功能来管理 Kubernetes 资源，包括创建、更新、删除和获取资源。这个项目支持多种 Kubernetes 资源类型的操作，并能够处理自定义资源定义（CRD）。通过使用 kom，你可以轻松地进行资源的增删改查和日志获取以及操作POD内文件等动作。项目地址: https://gitcode.com/weibaohui/kom

概述

在Kubernetes集群管理中，存储管理是至关重要的一环。StorageClass作为持久化存储的核心抽象，决定了如何动态提供持久卷（Persistent Volume）。weibaohui/kom项目提供了强大的StorageClass管理功能，包括默认存储类设置、PVC/PV数量统计等实用功能，极大简化了存储资源的管理工作。

StorageClass核心功能解析

1. PVC数量统计

kom通过PVCCount()方法提供精确的PVC统计功能，能够快速获取指定StorageClass关联的PVC数量：

func (s *storageClass) PVCCount() (int, error) {
    var pvcList []*v1.PersistentVolumeClaim
    err := s.kubectl.newInstance().
        WithContext(s.kubectl.Statement.Context).
        WithCache(s.kubectl.Statement.CacheTTL).
        Resource(&v1.PersistentVolumeClaim{}).
        AllNamespace().
        Where("spec.storageClassName=? ", s.kubectl.Statement.Name).
        RemoveManagedFields().
        List(&pvcList).Error
    if err != nil {
        return 0, err
    }
    return len(pvcList), nil
}

功能特点：

支持全命名空间搜索
基于StorageClass名称精确过滤
缓存机制提升查询性能
自动移除管理字段减少数据冗余

2. PV数量统计

PVCount()方法提供PV资源的统计能力：

func (s *storageClass) PVCount() (int, error) {
    var pvList []*v1.PersistentVolume
    err := s.kubectl.newInstance().
        WithContext(s.kubectl.Statement.Context).
        WithCache(s.kubectl.Statement.CacheTTL).
        Resource(&v1.PersistentVolume{}).
        Where("spec.storageClassName=? ", s.kubectl.Statement.Name).
        RemoveManagedFields().
        List(&pvList).Error
    if err != nil {
        return 0, err
    }
    return len(pvList), nil
}

统计维度对比：

统计类型	资源对象	命名空间范围	过滤条件
PVC统计	PersistentVolumeClaim	全命名空间	storageClassName
PV统计	PersistentVolume	集群级别	storageClassName

3. 默认存储类设置

SetDefault()方法实现了智能的默认存储类管理：

func (s *storageClass) SetDefault() error {
    var scList []*storagev1.StorageClass
    err := s.kubectl.newInstance().
        WithContext(s.kubectl.Statement.Context).
        Resource(&storagev1.StorageClass{}).
        List(&scList).Error
    // ... 详细实现逻辑
}

默认设置算法流程：

mermaid

实战应用示例

基础统计操作

package example

import (
    "testing"
    "github.com/weibaohui/kom/kom"
    v1 "k8s.io/api/storage/v1"
)

func TestStorageClassPVCCount(t *testing.T) {
    scName := "standard"
    count, err := kom.DefaultCluster().Resource(&v1.StorageClass{}).Name(scName).
        Ctl().StorageClass().PVCCount()
    if err != nil {
        t.Logf("获取StorageClass PVC数量错误 %v", err)
    }
    t.Logf("PVC数量 %d\n", count)
}

func TestStorageClassPVCount(t *testing.T) {
    scName := "standard"
    count, err := kom.DefaultCluster().Resource(&v1.StorageClass{}).Name(scName).
        Ctl().StorageClass().PVCount()
    if err != nil {
        t.Logf("获取StorageClass PV数量错误 %v", err)
    }
    t.Logf("PV数量 %d\n", count)
}

默认存储类管理

func TestStorageClassSetDefault(t *testing.T) {
    scName := "hostpath"
    err := kom.DefaultCluster().Resource(&v1.StorageClass{}).Name(scName).
        Ctl().StorageClass().SetDefault()
    if err != nil {
        t.Logf("设置StorageClass为默认错误 %v", err)
    }
}

高级使用场景

1. 存储容量规划

通过定期统计PVC和PV数量，可以实现存储容量预测和规划：

// 存储使用趋势分析
func analyzeStorageTrend(scName string) {
    pvcCount, _ := kom.DefaultCluster().Resource(&v1.StorageClass{}).Name(scName).
        Ctl().StorageClass().PVCCount()
    pvCount, _ := kom.DefaultCluster().Resource(&v1.StorageClass{}).Name(scName).
        Ctl().StorageClass().PVCount()
    
    // 计算使用率和分析趋势
    utilization := float64(pvcCount) / float64(pvCount) * 100
    fmt.Printf("StorageClass %s 使用率: %.2f%%\n", scName, utilization)
}

2. 多集群存储管理

kom支持多集群环境下的统一存储管理：

// 跨集群存储统计
func multiClusterStorageReport() {
    clusters := []string{"cluster1", "cluster2", "cluster3"}
    for _, cluster := range clusters {
        pvcCount, _ := kom.Cluster(cluster).Resource(&v1.StorageClass{}).Name("standard").
            Ctl().StorageClass().PVCCount()
        fmt.Printf("集群 %s: %d个PVC\n", cluster, pvcCount)
    }
}

性能优化建议

1. 缓存策略优化

// 使用缓存提升统计性能
count, err := kom.DefaultCluster().
    Resource(&v1.StorageClass{}).
    Name("standard").
    WithCache(30 * time.Second).  // 30秒缓存
    Ctl().StorageClass().PVCCount()

2. 批量操作处理

对于大规模集群，建议采用分页查询和批量处理：

// 分页统计大规模PVC
func batchPVCCount(scName string) (int, error) {
    var totalCount int
    pageSize := 100
    for offset := 0; ; offset += pageSize {
        var pvcList []*v1.PersistentVolumeClaim
        err := kom.DefaultCluster().
            Resource(&v1.PersistentVolumeClaim{}).
            AllNamespace().
            Where("spec.storageClassName=?", scName).
            Limit(pageSize).Offset(offset).
            List(&pvcList).Error
        
        if err != nil || len(pvcList) == 0 {
            break
        }
        totalCount += len(pvcList)
    }
    return totalCount, nil
}

错误处理与监控

1. 完善的错误处理机制

kom提供了详细的错误信息和日志记录：

func safeStorageOperation(scName string) {
    count, err := kom.DefaultCluster().
        Resource(&v1.StorageClass{}).
        Name(scName).
        Ctl().StorageClass().PVCCount()
    
    if err != nil {
        if strings.Contains(err.Error(), "not found") {
            fmt.Printf("StorageClass %s 不存在\n", scName)
        } else if strings.Contains(err.Error(), "timeout") {
            fmt.Printf("查询超时，请检查网络连接\n")
        } else {
            fmt.Printf("未知错误: %v\n", err)
        }
        return
    }
    fmt.Printf("当前PVC数量: %d\n", count)
}

2. 监控指标集成

可以将统计结果集成到监控系统中：

// Prometheus指标导出
func exportStorageMetrics() {
    scNames := []string{"standard", "premium", "cold"}
    for _, scName := range scNames {
        pvcCount, _ := kom.DefaultCluster().
            Resource(&v1.StorageClass{}).
            Name(scName).
            Ctl().StorageClass().PVCCount()
        
        prometheus.GaugeSet(fmt.Sprintf("storage_pvc_count{storageclass=\"%s\"}", scName), float64(pvcCount))
    }
}

总结

weibaohui/kom的StorageClass管理功能为Kubernetes存储管理提供了强大而灵活的工具集。通过PVCCount、PVCount和SetDefault三个核心方法，开发者可以：

精确统计：快速获取存储资源使用情况
智能管理：自动化默认存储类设置
性能优化：支持缓存和批量处理
错误恢复：完善的错误处理机制
监控集成：轻松对接监控系统

这些功能使得存储管理变得更加简单、高效和可靠，特别适合需要处理大规模存储资源的云原生环境。无论是日常运维还是容量规划，kom都能提供强有力的支持。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考