curvine-kube

curvine-kube 是一个用于在 Kubernetes 上部署和管理 Curvine 分布式存储集群的独立 CLI 工具。

✨ 特性

🚀 一键部署：快速在 Kubernetes 上部署完整的 Curvine 集群
🔄 动态更新：支持在线更新集群配置、镜像和副本数
📊 状态监控：实时查看集群状态和资源使用情况
🎯 灵活配置：支持通过配置文件和命令行参数灵活配置
🔧 自动化运维：自动生成 ConfigMap、Service、StatefulSet 等 K8s 资源
🏗️ 架构清晰：采用 DDD 分层架构，易于维护和扩展

📋 前置要求

Rust 1.90 或更高版本
Kubernetes 集群（1.20+）
kubectl 已配置并可访问目标集群
Curvine 集群配置文件（curvine-cluster.toml）

🔧 安装

从源码构建

# 克隆仓库
git clone https://github.com/jlon/curvine-kube.git
cd curvine-kube

# 构建 Release 版本
cargo xtask build --release

# 安装到系统
cargo xtask install
# 或指定安装路径
cargo xtask install --prefix ~/.local

使用 cargo install

cargo install --path .

使用 cargo-binstall

cargo binstall curvine-kube

🚀 快速开始

1. 准备配置文件

创建 curvine-cluster.toml 配置文件：

cluster_id = "my-cluster"

[master]
meta_dir = "data/meta"
rpc_port = 8995

[journal]
enable = true
journal_dir = "data/journal"
rpc_port = 8996

[worker]
data_dir = [
    "[MEM:10GB]/data/mem",
    "[SSD:100GB]/data/ssd"
]
rpc_port = 8997

[client]
block_size_str = "64MB"

2. 部署集群

# 设置配置文件环境变量
export CURVINE_CONF_FILE=/path/to/curvine-cluster.toml

# 部署集群
curvine-kube deploy -c my-cluster \
  --namespace curvine \
  --master-replicas 3 \
  --worker-replicas 5 \
  --image docker.io/curvine:v1.0.0 \

3. 查看集群状态

# 查看集群状态
curvine-kube status my-cluster -n curvine

# 列出所有集群
curvine-kube list

4. 更新集群

# 更新 Worker 副本数
curvine-kube update -c my-cluster \
  --worker-replicas 10

# 更新镜像版本
curvine-kube update -c my-cluster \
  --image docker.io/curvine:v1.0.0 \

5. 删除集群

# 删除集群（保留 PVC）
curvine-kube delete my-cluster -n curvine

# 删除集群和所有持久化数据
curvine-kube delete my-cluster -n curvine --delete-pvcs

📖 详细用法

部署命令

curvine-kube deploy [OPTIONS]

选项:
  -c, --cluster-id <ID>              集群 ID（必需）
  -n, --namespace <NS>               Kubernetes 命名空间 [默认: default]
      --config-file <FILE>           配置文件路径
      --master-replicas <N>          Master 副本数 [默认: 3]
      --worker-replicas <N>          Worker 副本数 [默认: 3]
      --image <IMAGE>                Master、Worker 镜像
      --storage-class <CLASS>        Master、Worker的StorageClass 名称
      --service-type <TYPE>          Service 类型 [默认: ClusterIP]
  -D <KEY=VALUE>                     动态配置参数

动态配置参数

通过 -D 参数可以覆盖配置文件中的设置：

curvine-kube deploy -c my-cluster \
  -Dkubernetes.master.cpu=2.0 \
  -Dkubernetes.master.memory=4Gi \
  -Dkubernetes.worker.cpu=4.0 \
  -Dkubernetes.worker.memory=8Gi \
  -Dkubernetes.worker.labels=tier=storage,env=prod

支持的参数：

kubernetes.master.cpu / kubernetes.worker.cpu
kubernetes.master.memory / kubernetes.worker.memory
kubernetes.master.labels / kubernetes.worker.labels
kubernetes.master.annotations / kubernetes.worker.annotations
kubernetes.master.node-selector / kubernetes.worker.node-selector

环境变量

CURVINE_CONF_FILE：配置文件路径
KUBECONFIG：Kubernetes 配置文件路径

🏗️ 架构设计

项目采用清晰的分层架构：

src/
├── cli/                    # CLI 命令层
├── domain/                 # 领域层
│   ├── cluster/           # 集群管理
│   └── config/            # 配置管理
├── infrastructure/         # 基础设施层
│   └── kubernetes/        # K8s 资源构建
└── shared/                # 共享工具层

核心组件

CurvineClusterDescriptor：集群生命周期管理
KubernetesValidator：配置验证
ConfigMapBuilder：动态生成集群配置
StatefulSet Builders：构建 Master 和 Worker 资源

🔨 开发

构建系统

项目使用 cargo xtask 构建系统：

# 查看所有命令
cargo xtask --help

# 构建项目
cargo xtask build

# 运行测试
cargo xtask test

# 运行 CI 检查
cargo xtask ci

# 创建发布包
cargo xtask dist

或使用 Makefile：

make help        # 查看所有命令
make build       # 构建
make test        # 测试
make ci          # CI 检查

运行测试

# 运行所有测试
cargo test --all

# 运行集成测试
cargo test --test '*'

# 运行特定测试
cargo test test_worker_mem_volume_creation

代码质量

# 格式化代码
cargo fmt --all

# 运行 Clippy
cargo clippy --all-targets --all-features

# 完整 CI 检查
cargo xtask ci

📦 发布优化

项目使用以下 Release 优化配置：

LTO (Link-Time Optimization)：链接时优化
Strip symbols：移除调试符号
Codegen units = 1：最大化优化
Opt-level = 3：最高优化级别

这些配置可显著减小二进制大小并提升运行性能。

🤝 贡献

欢迎贡献！请遵循以下步骤：

Fork 本仓库
创建特性分支 (git checkout -b feature/amazing-feature)
提交更改 (git commit -m 'Add amazing feature')
推送到分支 (git push origin feature/amazing-feature)
开启 Pull Request

贡献指南

遵循 Rust 代码规范
添加必要的测试
更新相关文档
确保 CI 检查通过

📄 许可证

本项目采用 Apache License 2.0 许可证 - 详见 LICENSE 文件

📮 联系方式

问题反馈：GitHub Issues
讨论交流：GitHub Discussions

注意：本工具仅用于 Kubernetes 部署管理，不包含 Curvine 核心功能。

jlon/curvine-kube