有没有可能在kubernetes的不同工作节点中存在的应用程序的两个pod/示例之间共享一个集中式存储/卷？
为了解释我的情况：
我有一个kubernetes集群，有两个工作节点。在每一个例子中，我都有一个appx运行示例。这意味着我有两个appx示例同时运行。
这两个示例都订阅主题topicx，该主题有2个分区，是apachekafka中名为groupx的使用者组的一部分。
据我所知，消息负载将在分区之间进行分配，但也会在使用者组中的使用者之间进行分配。到目前为止还不错，对吧？
所以我的问题是：
在我的整个解决方案中，我有一个按国家和id唯一约束的层次划分。国家和id的每个组合都有一个pickle模型（python机器学习模型），它存储在应用程序访问的目录中。对于每个国家和身份证的组合，我每分钟收到一条信息。
目前我有两个国家，所以为了能够适当地扩展，我想在appx的两个示例之间分配负载，每个示例处理自己的国家。
问题是，使用kafka可以在不同的示例之间平衡消息，要访问每个示例中的pickle文件而不知道消息属于哪个国家，我必须在两个示例中存储pickle文件。
有办法解决这个问题吗？我宁愿保持尽可能简单的设置，以便它是容易的规模和增加第三，第四和第五个国家以后。
请记住，这是一种过度简化的解释问题的方法。示例的数量在现实中要高得多等等。