容器化应用的灾难恢复 (DR) 依赖于编排工具、持久存储管理和自动健康检查。容器通常由 Kubernetes 等平台管理，这些平台提供内置机制来重启失败的实例或将工作负载重新调度到健康的节点。但是，DR 需要额外的规划来确保数据持久性、跨环境一致性和故障转移能力。例如，无状态容器可以轻松重建，但有状态组件（如数据库）需要基于云的磁盘或网络附加存储等持久存储解决方案才能在中断后继续运行。编排器还支持多区域或多集群部署，从而允许应用程序在灾难期间故障转移到备份环境。
一个关键方面是将持久存储与容器编排集成。例如，Kubernetes 使用 PersistentVolumes (PV) 和 PersistentVolumeClaims (PVC) 将存储与容器分离。在发生灾难时，从存储在不同区域的快照或副本恢复数据可确保最短的停机时间。像 Velero 这样的工具可以备份 Kubernetes 集群配置和 PV，从而可以在新环境中快速恢复。云提供商提供与容器平台集成的托管服务（例如，AWS EBS 快照、Azure 磁盘存储）。对于数据库，像 PostgreSQL 流复制或 Redis 集群这样的解决方案可以在各个区域同步数据，从而确保在发生故障转移之前备份是最新的。
监控和测试对于可靠的 DR 至关重要。像 Prometheus 和 Grafana 这样的工具跟踪应用程序的健康状况，而编排功能（例如，Kubernetes 活性探针）会自动重启不健康的容器。像 Chaos Mesh 或 Gremlin 这样的混沌工程工具模拟故障以验证恢复过程。例如，您可以测试完整区域中断，方法是排空主集群中的节点并验证工作负载是否转移到辅助集群。定期更新 DR 剧本并在 CI/CD 管道中自动化回滚程序（例如，使用 Argo CD 或 Flux）可确保恢复步骤是可重复的。通过结合编排、存储管理和主动测试，团队可以为容器化系统实现强大的 DR。