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JindoRuntime是基于阿里云EMR團隊的JindoFS文件系統開發的Fluid運行時引擎。JindoFS基于C++實現，能夠為Fluid提供Dataset數據管理和緩存功能。JindoRuntime支持對Kubernetes環境主機目錄HostPath中的數據進行緩存，從而提升后續數據訪問過程的效率。在混合云場景下，您可以將主機目錄掛載到自建存儲系統，從而實現自建存儲系統的數據訪問加速。本文介紹如何基于JindoRuntime加速主機目錄數據訪問。

前提條件

已創建一個非ContainerOS操作系統的ACK Pro版集群，且集群版本為1.18及以上。具體操作，請參見創建ACK Pro版集群。
重要
ack-fluid組件暫不支持在ContainerOS操作系統上使用。
已安裝云原生AI套件并部署ack-fluid組件，且ack-fluid版本為1.0.6以上。
重要
若您已安裝開源Fluid，請卸載后再部署ack-fluid組件。
- 未安裝云原生AI套件：安裝時開啟Fluid數據加速。具體操作，請參見安裝云原生AI套件。
- 已安裝云原生AI套件：在容器服務管理控制臺的云原生AI套件頁面部署ack-fluid。

步驟一：準備主機目錄掛載點

JindoRuntime利用分布式緩存來加速主機目錄數據訪問，因此，對于使用JindoFS分布式緩存系統的用戶，需要在Master組件和Worker組件所運行的節點上提前準備好對應的主機目錄。操作示例如下。

執行如下命令，在/mnt目錄下創建一個新的子目錄作為主機目錄掛載點。
```
$ mkdir /mnt/demo-remote-fs
```

執行如下命令，為cn-beijing.192.168.1.45和cn-beijing.192.168.2.234兩個節點創建相應的主機目錄。

# 此處兩個節點為本文的示例節點，具體生產環境請替換成您自己的節點名稱。
ssh cn-beijing.192.168.1.45 "mkdir -p /mnt/demo-remote-fs"
ssh cn-beijing.192.168.2.234 "mkdir -p /mnt/demo-remote-fs"

執行如下命令，為cn-beijing.192.168.1.45和cn-beijing.192.168.2.234節點打標簽。標簽demo-remote-fs=true用于設置JindoRuntime的Master和Worker組件的節點調度約束條件。
```
kubectl label node cn-beijing.192.168.1.45 demo-remote-fs=true
kubectl label node cn-beijing.192.168.2.234 demo-remote-fs=true
```

步驟二：創建Fluid Dataset和JindoRuntime

使用如下YAML，創建dataset.yaml文件。

下方dataset.yaml配置文件中包含兩個待創建的Fluid資源對象，分別是Dataset和JindoRuntime。

Dataset：所需掛載的主機目錄信息。
JindoRuntime：待啟動的JindoFS分布式緩存系統配置，包括緩存系統Worker組件副本數，以及每個Worker組件最大可用的緩存容量等。

apiVersion: data.fluid.io/v1alpha1
kind: Dataset
metadata:
  name: hostpath-demo-dataset
spec:
  mounts: 
    - mountPoint: local:///mnt/demo-remote-fs
      name: data
      path: /
  accessModes:
    - ReadOnlyMany
---
apiVersion: data.fluid.io/v1alpha1
kind: JindoRuntime
metadata:
  name: hostpath-demo-dataset
spec:
  master:
    nodeSelector:
      demo-remote-fs: "true"
  worker:
    nodeSelector:
      demo-remote-fs: "true"
  fuse:
    nodeSelector:
      demo-remote-fs: "true"
  replicas: 2
  tieredstore:
    levels:
      - mediumtype: MEM
        volumeType: emptyDir
        path: /dev/shm
        quota: 10Gi
        high: "0.99"
        low: "0.99"

配置文件中資源對象的詳細參數說明如下。

參數	說明
mountPoint	需要掛載的數據源信息。主機目錄作為數據源，掛載時支持`local://<path>`格式。`path`為掛載的主機目錄，需要設置為絕對路徑。
nodeSelector	設置JindoRuntime的Master組件、Worker組件、FUSE組件的節點調度約束條件，控制各個組件Pod僅在已準備好主機目錄的節點上運行。
replicas	待啟動的JindoFS緩存系統Worker組件副本數。可根據需要進行調整。
mediumtype	緩存類型。僅支持HDD（機械硬盤）、SSD（固態硬盤）和MEM（內存）三種類型。關于mediumtype的推薦配置，請參見策略二：選擇緩存介質。
volumeType	緩存介質存儲卷類型。僅支持emptyDir和hostPath兩種類型，默認為hostPath類型。如果使用內存或本地存儲的系統盤作為緩存介質，推薦選擇emptyDir類型，避免節點上緩存數據殘留，進而影響節點可用性。如果使用本地存儲的數據盤作為緩存介質，可使用hostPath類型，并配置path指定為宿主機上數據盤的掛載路徑。關于volumeType的推薦配置，請參見策略二：選擇緩存介質。
path	JindoFS緩存系統Worker的緩存數據存儲目錄。為達到最優的數據訪問性能，建議使用/`dev/shm`或其他掛載了內存文件系統的路徑。
quota	單個緩存Worker組件提供的最大緩存容量。可以根據需要進行調整。

執行如下命令，創建Dataset和JindoRuntime資源對象。
```
kubectl create -f dataset.yaml
```
執行如下命令，查看Dataset的部署情況。
```
kubectl get dataset hostpath-demo-dataset
```
預期輸出：
說明
初次啟動JindoFS緩存系統時涉及鏡像拉取過程，因為網絡環境等因素的影響，可能需要耗時2~3分鐘。
```
NAME                    UFS TOTAL SIZE   CACHED   CACHE CAPACITY   CACHED PERCENTAGE   PHASE   AGE
hostpath-demo-dataset   1.98GiB          0.00B    20.00GiB         0.0%                Bound   3m54s
```
Dataset處于Bound狀態，表明JindoFS緩存系統已在集群內正常啟動，應用Pod可正常訪問Dataset中定義的數據。

（可選）步驟三：創建DataLoad執行緩存預熱

由于首次訪問無法命中數據緩存，可能導致應用Pod的數據訪問效率較低。Fluid提供了DataLoad緩存預熱操作提升首次數據訪問的效率。

創建dataload.yaml文件，代碼示例如下。

apiVersion: data.fluid.io/v1alpha1
kind: DataLoad
metadata:
  name: dataset-warmup
spec:
  dataset:
    name: hostpath-demo-dataset
    namespace: default
  loadMetadata: true
  target:
    - path: /
      replicas: 1

上述資源對象的詳細參數說明如下所示。

參數	說明
dataset.name	需要預熱的Dataset對象名字。
dataset.namespace	需要預熱的Dataset對象所在的命名空間。該命名空間需要與DataLoad對象所在命名空間一致。
loadMetadata	預熱前是否進行元信息同步，對于JindoRuntime須設置為true。
*target[].path**	需預熱的存儲目錄或文件，路徑為基于Dataset中聲明的掛載點的相對路徑。例如，Dataset中掛載的數據源為`pvc://my-pvc/mydata`，那么設置path為`/test`將會預熱`my-pvc`對應存儲系統下的`/mydata/test`目錄。
*target[].replicas**	需預熱的存儲目錄或文件的緩存數據副本數量。

執行如下命令，創建DataLoad對象。
```
kubectl create -f dataload.yaml
```

執行如下命令，查看DataLoad狀態。

kubectl get dataload dataset-warmup

預期輸出：

NAME             DATASET           PHASE      AGE   DURATION
dataset-warmup   pv-demo-dataset   Complete   62s   9s

執行如下命令，查看數據緩存狀態。
```
kubectl get dataset
```
預期輸出：
```
NAME                    UFS TOTAL SIZE   CACHED    CACHE CAPACITY   CACHED PERCENTAGE   PHASE   AGE
hostpath-demo-dataset   1.98GiB          1.98GiB   20.00GiB         100.0%              Bound   7m24s
```
DataLoad緩存預熱操作完成后，數據集的已緩存數據量CACHED已更新為整個數據集的大小，代表整個數據集已被緩存，緩存百分比CACHED PERCENTAGE為100.0%。

步驟四：創建應用容器，訪問主機目錄中數據

使用如下YAML，創建pod.yaml文件，并修改YAML文件中的claimName名稱與步驟二已創建的Dataset名稱相同。

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: nginx
spec:
  containers:
    - name: nginx
      image: anolis-registry.cn-zhangjiakou.cr.aliyuncs.com/openanolis/nginx:1.14.1-8.6
      command:
      - "bash"
      - "-c"
      - "sleep inf"
      volumeMounts:
        - mountPath: /data
          name: data-vol
  volumes:
    - name: data-vol
      persistentVolumeClaim:
        claimName: hostpath-demo-dataset # 名稱需要與Dataset相同。

執行如下命令，創建應用Pod。
```
kubectl create -f pod.yaml
```

執行如下命令，登錄Pod訪問數據。

$ kubectl exec -it nginx bash