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Deploy-Laboratory/docs/03-07-k3s-longhorn-持久化存储.md
Jack befdefd222 日常更新
2026-03-29 09:08:01 +08:00

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03-07-k3s Longhorn 持久化存储（4 节点实验环境）

本实验：K3s 四节点集群、每节点 8 GiB 内存（与下文「系统资源」建议档一致）、磁盘基线为约 10G 系统盘 + 32G 数据盘，/storage 必须挂在独立数据盘上（与 / 不同设备），详见 00-02-部署环境说明.md。没有 NFS，用 Longhorn 做集群内动态块存储；若后续要部署 GitLab 等重状态系统，可在此基础上接 PVC。副本数可按实验目标在「省空间」与「模拟高可用」之间取舍。

TL;DR

  • 自动化验收：./ansible/bin/verify.sh run 03-07
  • 关键前置：按本文「前置条件」准备环境变量/Secret/入口 IP
  • 成功判据：达到本文「预期」且 playbook 断言通过
  • 排障：见本文「排障」

磁盘与 /storage 前提

Longhorn 与 K3s 的 containerd/镜像、local-path 都会大量占用 k3s_data_dir（本仓库默认 /storage）。若 /storage 只是根分区上的普通目录，控制节点易出现 DiskPressure / Evicted。

  • 请先阅读：00-02-部署环境说明.md（四节点统一拓扑、自检命令、推荐 playbook 顺序）。
  • 自检（每台节点）：mountpoint -q /storage && findmnt -n -o SOURCE / 与 findmnt -n -o SOURCE /storage 输出须不同。
  • Ansible：01-05.yml -e k3s_do_install=true 在 k3s_verify_storage_mount: true（group_vars/all.yml 默认）时会在安装前校验上述条件；可选先跑 01-05.yml -e k3s_do_prepare_storage=true -e k3s_prepare_storage=true 准备第二块盘，见 01-05-节点初始化-ansible-实践.md。
  • Longhorn 数据目录建议为 /storage/longhorn（与 Helm values-lab.yaml 一致），勿与系统盘混用。

容量与副本数：每节点数据盘约 32G 时，defaultReplicaCount 为 2 或 3 会使同一份逻辑卷在集群内占用 多倍物理空间（各副本落在不同节点上各占一份），且 Longhorn 元数据与系统组件仍有开销；实验环境可先用副本 1，要演练跨节点冗余再调高并预留磁盘。

为什么要用 Longhorn（而不是 hostPath / local-path / 容器文件系统）

  • 容器文件系统：Pod 重建即丢，基本不可用
  • hostPath 固定目录：能落盘，但和调度强绑定，迁移/扩缩容/备份都更麻烦
  • local-path PVC（见 03-05-k3s-local-path-pvc.md）：K3s 自带，单副本够用；无快照/备份，多副本需 NFS 或 Longhorn
  • Longhorn（CSI 块存储）：对 K8s 来说是标准 PVC；即使你只设 副本数=1，也能获得：
    • 统一的 PVC 管理与回收策略
    • 快照（snapshot）
    • 备份（backup target，可推到对象存储）

重要：副本数=1 时，卷只在集群里有一份数据，节点故障仍可能丢卷。四节点集群里若要演练节点级容灾，把卷的副本数调到 2 或 3，并配合备份到外部介质。

前置条件（CentOS）

在每一台计划参与 Longhorn 的节点上安装依赖（本实验为 4 节点，通常四台都要装；若你明确只让部分节点承担存储，也至少要保证这些节点已装齐）：

sudo yum install -y iscsi-initiator-utils nfs-utils
sudo systemctl enable --now iscsid

准备数据盘目录（你已有专用盘挂载到 /storage，建议给 Longhorn 单独目录）：

sudo mkdir -p /storage/longhorn
sudo chmod 700 /storage/longhorn

系统资源（CPU / 内存）

Longhorn 没有在文档里给一张适用于所有场景的「每节点必须 ≥X 核、≥Y GB 内存」的固定表。安装前置、磁盘与网络等见官方 Installation requirements（v1.7.2） 与 Best practices - Minimum recommended hardware（其中对磁盘 IOPS/吞吐、SSD 建议、节点间带宽等描述较多）。下面按「能规划容量」和「能对照官方默认值」两部分说明。

CPU（与官方默认机制相关）

  • 使用默认的 V1 数据引擎时，全局设置 Guaranteed Instance Manager CPU 默认值为 12：表示为每个 Instance Manager Pod 预留该节点 可分配 CPU（allocatable）的 12%，用于保障引擎与副本稳定（详见 Best practices - V1 Data Engine）。
  • 节点 CPU 越小，在其它负载不变时，Longhorn 与业务争抢余量的压力越大；卷多、重建/备份繁忙时更明显。

实验环境规划（在 K3s 与系统开销之外，仍能跑少量业务）：

档位 每节点 CPU（约） 说明
建议 ≥ 4 vCPU 与常见实验/小型业务负载较匹配
最低（仅验证组件） 2 vCPU 可能频繁触顶、调度排队；与 Instance Manager 预留叠加后余量偏紧

内存

  • 除 longhorn-manager、CSI、engine-image 等常驻组件外，Instance Manager 等会随卷、I/O、副本数、备份与重建任务变化；官方不以「每节点固定 GB」一条公式概括。
  • 若启用 V2 数据引擎，节点还需按官方说明预留 Huge Pages 等（见 V2 前置条件），与 V1 场景不同，勿与下表混用。

实验环境规划（V1、常规用途）：

档位 每节点内存（约） 说明
建议 ≥ 8 GiB 留给 OS、kubelet、系统 Pod、Longhorn、业务
偏低 4 GiB 仅适合极简演示；卷与业务稍多时 OOM 风险高

ARM64、整机只有 4 GiB 内存的设备：Longhorn 支持 ARM64（见官方 Best practices - Architecture），限制主要来自 总内存与 CPU 余量，不是「ARM 能不能装」。在 4 GiB 整机上还要跑 K3s 系统组件 + Longhorn DaemonSet/CSI/Instance Manager 时，不建议把该节点当作 Longhorn 的常规存储节点（更不适合再叠加重状态业务）。更稳妥的做法是：存储用 03-05-k3s-local-path-pvc.md 的 local-path 或明确路径的 hostPath；或仅在 ≥8 GiB 的节点上跑 Longhorn，4 GiB 的 ARM 板尽量只做计算节点并在 Longhorn UI 中禁用其磁盘/不参与副本（若仍装 Longhorn 组件，至少减轻数据面压力）。

官方仓库中的「中等规模」性能测试参考节点为 8 vCPU、32 GB RAM（用于可复现压测，不是最低装机要求），见 medium node spec。

部署后自检（推荐）

已安装 metrics-server 时：

kubectl top node
kubectl top pod -n longhorn-system

未安装时，至少查看节点 Allocatable 与 Longhorn Pod 分布：

kubectl describe node
kubectl get pod -n longhorn-system -o wide

SSH 部署试跑顺序（4×8 GiB）

当前规格 四台、各 8 GiB，适合按本篇做一次完整试跑：kubectl apply 只在控制节点执行一次；四台都要完成 iSCSI/NFS 依赖与数据目录（见「前置条件」）。

与本仓库 Ansible 清单对应时，主机名为 ylc61（控制 / k3s_server）、ylc62–ylc64（工作节点），见 ansible/inventory.ini。下列命令里的 Host 请换成你 SSH 已通 的名字（或 root@192.168.2.61 等形式）。

SSH 配置说明（本机能否直连「各节点」）

  • ylc61（控制节点）：常见做法是在本机 ~/.ssh/config 里配置 Host ylc61，IdentityFile 指向该节点专用私钥（例如仓库内 .ssh/id_ed25519_k3s_192.168.2.61，与 01-05 / 建链脚本一致）。配好后可 ssh ylc61，并在其上执行 kubectl（设好 KUBECONFIG），不必强求本机安装 kubectl 或直连 API Server。
  • ylc62–ylc64（工作节点）：ansible/inventory.ini 里为每台配置了不同的 ansible_ssh_private_key_file（如 ~/.ssh/id_ed25519_k3s_192.168.2.62 …）。若本机 ~/.ssh/config 没有对应 Host ylc62 …，则 ssh ylc62 会 Permission denied（用错成控制节点密钥时尤其常见）。需要本机循环 SSH 四台时，请为 62–64 各写一段 Host，IdentityFile 与清单路径一致。
  • 只做 Longhorn 安装与排查时：多数步骤只需 ssh ylc61 + kubectl；只有要到具体工作节点执行 ctr 预拉镜像、看 kubelet/containerd 时，才必须能登录该节点（直连、串口、或 Ansible -l ylc63 等均可）。

~/.ssh/config 示例（路径按你机器上实际私钥位置修改）：

Host ylc62
    HostName 192.168.2.62
    User root
    IdentityFile ~/.ssh/id_ed25519_k3s_192.168.2.62

Host ylc63
    HostName 192.168.2.63
    User root
    IdentityFile ~/.ssh/id_ed25519_k3s_192.168.2.63

Host ylc64
    HostName 192.168.2.64
    User root
    IdentityFile ~/.ssh/id_ed25519_k3s_192.168.2.64

1. 四台节点：依赖 + 目录（从办公机循环 SSH）

for h in ylc61 ylc62 ylc63 ylc64; do
  echo "=== $h ==="
  ssh "$h" 'sudo bash -s' <<'REMOTE'
if command -v dnf >/dev/null 2>&1; then
  dnf install -y iscsi-initiator-utils nfs-utils
else
  yum install -y iscsi-initiator-utils nfs-utils
fi
systemctl enable --now iscsid
mkdir -p /storage/longhorn
chmod 700 /storage/longhorn
REMOTE
done

2. 控制节点：安装 Longhorn（只做一次）

首选：Helm + 本仓库 values-lab.yaml（与 K3s 常见实践一致，版本与实验室变量集中在 ansible/group_vars/all.yml 的 longhorn_chart_version）。

  • Ansible（推荐）：在控制机执行（与 01-05 顺序一致）：
cd ansible
ansible-playbook -i inventory.ini playbooks/verify/03-07.yml

该 playbook 会在各节点安装 iSCSI/NFS 依赖、在控制节点安装 Helm（若 dnf/yum 无 helm 包则需按 Helm 安装文档手工安装后重跑）、再 helm upgrade --install。values 真源：ansible/files/03-07/values-lab.yaml。可选：longhorn_apply_local_path_lab: true 时一并应用 03-05 中的 local-path 实验室 ConfigMap。

  • 手工 Helm（在 ylc61 或任意已配置 KUBECONFIG 的机器上；kubeconfig 见 01-01-k3s-控制节点含traefik.md）：
ssh ylc61
export KUBECONFIG=/etc/rancher/k3s/k3s.yaml

helm repo add longhorn https://charts.longhorn.io
helm repo update
# 将仓库内 ansible/files/03-07/values-lab.yaml 拷到本机路径后：
helm upgrade --install longhorn longhorn/longhorn \
  --namespace longhorn-system --create-namespace \
  -f ./values-lab.yaml \
  --version 1.7.2 \
  --wait --timeout 15m

Helm 安装时 values-lab.yaml 已包含 defaultDataPath、defaultReplicaCount、默认 StorageClass 等，一般无需再执行下文针对 kubectl apply 方式的 default-data-path / StorageClass patch。

备选：官方清单 kubectl apply（无 Helm 或需与旧文档对齐时使用）：

export KUBECONFIG=/etc/rancher/k3s/k3s.yaml
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/longhorn/longhorn/v1.7.2/deploy/longhorn.yaml
kubectl -n longhorn-system rollout status deploy/longhorn-ui --timeout=300s

然后按下文 「安装 Longhorn」 中 kubectl 路径补 default-data-path 补丁、默认 StorageClass 等。若经 Windows 再 SSH 导致 JSON patch 失败，用文中 python3 补丁 段落。

Longhorn UI 访问、手动验证与下文各节相同。

3. 试跑成功判据（最短）

  • kubectl -n longhorn-system get pod 中关键 Pod 为 Running（四节点时 DaemonSet 应对齐节点数；若有 ImagePullBackOff，到对应节点 ctr 预拉镜像，见「手动验证」）。
  • 能打开 UI（port-forward 或临时 NodePort），Node 页可见四节点。
  • 可选：下文「最小读写验证」PVC + Pod 写文件通过。

安装 Longhorn

不是在每台机器上各执行一遍安装：无论 Helm 还是 kubectl apply，对整个集群只做一次（在能访问 API 的机器上执行即可），Longhorn 的控制面、CSI、DaemonSet 等会由 Kubernetes 统一下发。

每台节点仍要做的是：前文「磁盘前提」「前置条件」里的 OS 依赖与 /storage/longhorn 目录（Ansible 03-07.yml 会创建）。若节点在集群内且未被 cordon，Longhorn 的 DaemonSet 往往也会在各节点拉起组件 Pod，因此各节点通常都要能 拉取镜像；只有「存数据」可以只在部分节点上开启（见下文「只让有大盘的节点承载数据」）。

首选：Helm + values-lab.yaml

与上文 **「SSH 试跑顺序 §2」**一致：使用 ansible-playbook ... playbooks/verify/03-07.yml（或 labs/longhorn-stack.yml）或手工 helm upgrade --install ... -f values-lab.yaml。Chart 仓库：https://charts.longhorn.io；values 字段以 Longhorn Helm Chart 当前版本为准。

备选：kubectl apply 官方清单

未使用 Helm 时：

kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/longhorn/longhorn/v1.7.2/deploy/longhorn.yaml
kubectl -n longhorn-system rollout status deploy/longhorn-ui

将 Longhorn 默认数据路径改到 /storage/longhorn：

kubectl -n longhorn-system patch settings.longhorn.io default-data-path \
  --type=merge -p '{"value":"/storage/longhorn"}'

若出现 invalid character ':' in string escape code（多经一层 SSH/脚本时 JSON 被错误转义），在控制节点用下面方式补丁（不依赖引号嵌套）：

python3 - <<'PY'
import subprocess, json
patch = json.dumps({"value": "/storage/longhorn"})
subprocess.check_call([
    "kubectl", "-n", "longhorn-system", "patch", "settings.longhorn.io", "default-data-path",
    "--type=merge", "-p", patch,
])
subprocess.run([
    "kubectl", "-n", "longhorn-system", "get", "settings.longhorn.io", "default-data-path",
    "-o", "jsonpath={.status.value}{'\n'}",
])
PY

将 longhorn 设为默认 StorageClass（推荐）：

kubectl get storageclass
kubectl patch storageclass longhorn -p '{"metadata":{"annotations":{"storageclass.kubernetes.io/is-default-class":"true"}}}'

若 patch storageclass 同样因转义失败，可改用：

python3 - <<'PY'
import subprocess, json
p = json.dumps({"metadata": {"annotations": {"storageclass.kubernetes.io/is-default-class": "true"}}})
subprocess.check_call(["kubectl", "patch", "storageclass", "longhorn", "-p", p])
PY

Longhorn UI（部署与访问）

是否需要单独部署

不需要。 官方 longhorn.yaml 里已包含 Deployment longhorn-ui 和 Service longhorn-frontend（命名空间 longhorn-system）。执行上文 kubectl apply -f .../longhorn.yaml 后，UI 会与其它组件一起创建；安装阶段里的 kubectl ... rollout status deploy/longhorn-ui 就是在等 UI 就绪。

若 UI 长期不 Ready，优先按节点查 镜像拉取 与 Pod 事件（见下文「手动验证」）。

部署与网络对象核验

kubectl -n longhorn-system get deploy longhorn-ui
kubectl -n longhorn-system get svc longhorn-frontend
kubectl -n longhorn-system get pod -l app=longhorn-ui -o wide
kubectl -n longhorn-system rollout status deploy/longhorn-ui --timeout=300s

longhorn-frontend 默认多为 ClusterIP，集群外浏览器不能直接访问 Service VIP，需用 port-forward、NodePort 或 Ingress 之一。

访问方式一：kubectl port-forward（实验环境推荐）

在已配置 kubeconfig、能访问 API 的机器上执行（可以是办公机，也可以是某台 SSH 上去的控制节点）：

kubectl -n longhorn-system port-forward svc/longhorn-frontend 8080:80

浏览器打开：http://127.0.0.1:8080

常见场景：

  • 只在控制节点上有 kubectl：先 SSH 到控制节点执行上述命令，再用浏览器访问——若浏览器在本地电脑，需 SSH 本地转发，例如在本机执行
    ssh -L 8080:127.0.0.1:8080 user@控制节点，
    然后在控制节点上 port-forward 绑定 127.0.0.1:8080，本地浏览器仍访问 http://127.0.0.1:8080。
  • 需要把转发绑到非本机接口时（慎用，内网限定）：
    kubectl -n longhorn-system port-forward --address 0.0.0.0 svc/longhorn-frontend 8080:80

无图形界面时的快速验证（port-forward 占用当前终端时，另开一个终端）：

curl -sI http://127.0.0.1:8080 | head -n 5

能返回 HTTP/1.1 200 或 302 等即说明 UI 服务已响应（具体状态码随版本可能略有不同）。

访问方式二：临时改为 NodePort（仅实验内网）

便于用「任意节点 IP + 端口」访问，不要对公网暴露。

kubectl -n longhorn-system patch svc longhorn-frontend -p '{"spec":{"type":"NodePort"}}'
kubectl -n longhorn-system get svc longhorn-frontend

在输出里查看 PORT(S) 一列的 80:3xxxx/TCP，用浏览器访问：http:// + 任意节点内网 IP + : + NodePort 端口。

实验结束后若要改回 ClusterIP（与默认清单一致，便于继续只用 port-forward）：

kubectl -n longhorn-system patch svc longhorn-frontend -p '{"spec":{"type":"ClusterIP"}}'

一般由 apiserver 重新分配 Cluster IP；若与预期不符，从当前版本的 longhorn.yaml 中仅重新 apply Service longhorn-frontend 那一段即可。

访问方式三：Ingress + Traefik（可选，生产需认证与 TLS）

K3s 默认带 Traefik 时，可为 longhorn-frontend 建 Ingress，用域名访问。生产或跨网段务必配 HTTPS 与 身份认证（Longhorn 支持多种认证方式，以官方文档当前版本为准），实验环境若仅用内网域名也至少限制来源网段。

界面内验证要点

打开 UI 后确认：

  • Node 页能看到集群节点，状态与磁盘信息合理（与 kubectl get nodes 对照）。
  • Volume 在创建测试 PVC 后出现对应卷（可与下文「最小读写验证」联动）。
  • 需要改默认副本数、节点磁盘是否可调度时，在 Setting / Node 中操作（与上文「实验环境建议配置」一致）。

若页面无法加载或接口报错，查看 UI 与后端：

kubectl -n longhorn-system logs deploy/longhorn-ui --tail=80
kubectl -n longhorn-system describe pod -l app=longhorn-ui

实验环境建议配置（4 节点）

DaemonSet 与镜像

  • longhorn-manager、engine-image 等会以 DaemonSet 形式跑在多个节点上；四节点时每个节点都应对应有 Pod 最终就绪（若某台 ImagePullBackOff，先在该节点用 ctr 预拉镜像，见下文「手动验证」）。
  • 数据路径与 default-data-path 是按节点生效的：四台都要能访问你设定的目录（例如每台都有 /storage/longhorn，或只在有盘的节点上建目录并在 UI 里禁用无盘节点）。

副本数

  • 默认副本数=1：省磁盘、适合先跑通功能；四节点集群里卷仍可能只落在某一个节点上。在 每节点约 32G 数据盘 的实验室基线下，优先用 1 避免多副本占满盘。
  • 默认副本数=2 或 3：利用多节点做副本，更接近生产里的冗余；物理占用约为逻辑卷大小 × 副本数（再加引擎与文件系统开销），32G 盘上调高前务必在 UI 或 kubectl 中确认各节点剩余空间。
  • 迁移卷或临时演练容灾时，可对单个卷调高副本数，待同步完成再调回。

只让“有大盘”的节点承载数据

若 4 节点里只有部分机器有 /storage 或大盘：

  • 在 Longhorn UI 里把无盘或不想参与存储的节点的 disk 设为不可调度。
  • 或给存储节点打标签，配合工作负载的 nodeSelector/affinity（让应用尽量靠近数据）。

注意：副本=1 时，卷不会“随使用自动从小盘迁到大盘”，需要你手动迁移或从源头限制调度。

GitLab 这类重状态系统如何落地

原则：所有关键组件都用 PVC（Longhorn）。

  • 必须 PVC：PostgreSQL、Redis、Gitaly（repo）、uploads/artifacts/packages、registry（如启用）
  • 备份：
    • 应用层（GitLab 自带 backup）+ 存储层（Longhorn snapshot/backup）双保险

Traefik acme.json 如何持久化/备份（可选）

Traefik 的 ACME 状态很小，但也建议持久化以避免重建后触发频繁签发。

  • 推荐：给 Traefik 的 /data 使用 PVC（Longhorn），让 acme.json 走标准持久化
  • 兜底：定期导出 acme.json 备份（例如 kubectl cp pod/<traefik-pod>:/data/acme.json ...）

验证

kubectl -n longhorn-system get pod
kubectl get pvc -A
kubectl get pv

手动验证（按顺序，便于排障）

在 K3s 节点上（与 kubelet 使用同一套 containerd），可先手动拉镜像，区分「网络/仓库问题」与「Longhorn 配置问题」：

镜像与节点：K3s 每台节点自带 containerd，镜像按节点本地缓存，不会在节点间自动同步。Pod 第一次调度到某节点时，该节点会自己去仓库拉取（联网正常则不必事先每台手动 ctr pull）。Longhorn 的 DaemonSet 在 4 节点上各跑一份时，每台都可能要拉同一批镜像；某台若 ImagePullBackOff，到该台上执行下面的 ctr pull 做预热或排障。

# 使用 k3s 的 containerd 命名空间
CTR="sudo ctr --address /run/k3s/containerd/containerd.sock -n k8s.io"

$CTR images pull docker.io/longhornio/longhorn-manager:v1.7.2
$CTR images pull docker.io/longhornio/longhorn-ui:v1.7.2
$CTR images pull docker.io/longhornio/longhorn-share-manager:v1.7.2
$CTR images pull docker.io/longhornio/longhorn-engine:v1.7.2
$CTR images pull docker.io/longhornio/longhorn-instance-manager:v1.7.2
$CTR images pull docker.io/longhornio/backing-image-manager:v1.7.2

# 其余 longhornio/* 镜像以你安装的版本清单为准（避免 tag 与文档漂移）：
# curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/longhorn/longhorn/v1.7.2/deploy/longhorn.yaml | grep -E 'image:.*longhornio' | sort -u

# 对照：非 Longhorn 镜像（判断是否为 Docker Hub 整体不通）
$CTR images pull docker.io/library/nginx:alpine

确认控制面与 DaemonSet（longhorn-manager 每节点一份；4 节点时应看到与节点数相关的 Pod 分布，engine-image 等会陆续就绪）：

kubectl -n longhorn-system get pod,deploy,ds -o wide
kubectl get nodes -o wide
kubectl -n longhorn-system rollout status deploy/longhorn-ui --timeout=300s
kubectl -n longhorn-system rollout status deploy/longhorn-driver-deployer --timeout=300s

确认默认数据路径与 StorageClass：

kubectl -n longhorn-system get settings.longhorn.io default-data-path -o yaml
kubectl get storageclass

若 longhorn 与 local-path 同时带有 storageclass.kubernetes.io/is-default-class: "true"，未写 storageClassName 的 PVC 行为可能不符合预期；建议只保留一个默认类，或业务 PVC 显式写 storageClassName: longhorn。

最小读写验证（动态卷 + 临时 Pod）：

kubectl apply -f - <<'EOF'
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: longhorn-pvc-smoke
  namespace: default
spec:
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  storageClassName: longhorn
  resources:
    requests:
      storage: 2Gi
---
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: longhorn-smoke
  namespace: default
spec:
  containers:
    - name: app
      image: busybox:1.36
      command: ["sh", "-c", "echo ok-longhorn > /data/test.txt && sleep 3600"]
      volumeMounts:
        - name: data
          mountPath: /data
  volumes:
    - name: data
      persistentVolumeClaim:
        claimName: longhorn-pvc-smoke
EOF

kubectl wait --for=condition=Ready pod/longhorn-smoke -n default --timeout=180s
kubectl exec -n default longhorn-smoke -- cat /data/test.txt

清理冒烟资源：

kubectl delete pod longhorn-smoke -n default --ignore-not-found
kubectl delete pvc longhorn-pvc-smoke -n default --ignore-not-found

Longhorn UI 的部署核对、port-forward、NodePort 与界面内验证要点见上文 「Longhorn UI（部署与访问）」。

下一步

  • 03-05-k3s-local-path-pvc.md：单副本、无快照需求时，用 K3s 自带 local-path 即可
  • 返回后续 GitOps / 业务部署（如 GitLab）章节

排障

  • 先看 playbook 输出：失败时先定位是 deploy/wait/http_check 哪一步。
  • 集群侧总览：kubectl get nodes -o wide、kubectl -n kube-system get pods -o wide。
  • 事件与日志：kubectl -n <ns> describe ...、kubectl -n <ns> logs ... --tail=200。
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