Skip to main content

在 Kubernetes 上部署 TDengine 集群

概述​

作为面向云原生架构设计的时序数据库，TDengine 本身就支持 Kubernetes 部署。这里介绍如何使用 YAML 文件从头一步一步创建一个可用于生产使用的高可用 TDengine 集群，并重点介绍 Kubernetes 环境下 TDengine 的常用操作。

为了满足高可用的需求，集群需要满足如下要求：

  • 3个及以上 dnode ：TDengine 的同一个 vgroup 中的多个 vnode ，不允许同时分布在一个 dnode ，所以如果创建3副本的数据库，则 dnode 数大于等于3
  • 3个 mnode ：mnode 负责整个集群的管理工作，TDengine 默认是一个 mnode。如果这个 mnode 所在的 dnode 掉线，则整个集群不可用。
  • 数据库的3副本：TDengine 的副本配置是数据库级别，所以数据库3副本可满足在3个 dnode 的集群中，任意一个 dnode 下线，都不影响集群的正常使用。如果下线 dnode 个数为2时，此时集群不可用，因为RAFT无法完成选举**。**（企业版：在灾难恢复场景，任一节点数据文件损坏，都可以通过重新拉起dnode进行恢复）

前置条件​

要使用 Kubernetes 部署管理 TDengine 集群，需要做好如下准备工作。

  • 本文适用 Kubernetes v1.19 以上版本
  • 本文使用 kubectl 工具进行安装部署，请提前安装好相应软件
  • Kubernetes 已经安装部署并能正常访问使用或更新必要的容器仓库或其他服务

以下配置文件也可以从 GitHub 仓库 下载。

配置 Service 服务​

创建一个 Service 配置文件：taosd-service.yaml，服务名称 metadata.name (此处为 "taosd") 将在下一步中使用到。首先添加 TDengine 所用到的端口，然后在选择器设置确定的标签 app (此处为 “tdengine”)。

---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: "taosd"
  labels:
    app: "tdengine"
spec:
  ports:
    - name: tcp6030
      protocol: "TCP"
      port: 6030
    - name: tcp6041
      protocol: "TCP"
      port: 6041
  selector:
    app: "tdengine"

有状态服务 StatefulSet​

根据 Kubernetes 对各类部署的说明，我们将使用 StatefulSet 作为 TDengine 的部署资源类型。 创建文件 tdengine.yaml，其中 replicas 定义集群节点的数量为 3。节点时区为中国（Asia/Shanghai），每个节点分配 5G 标准（standard）存储（参考Storage Classes 配置 storage class ）。你也可以根据实际情况进行相应修改。

请特别注意startupProbe的配置，在 dnode 的 Pod 掉线一段时间后，再重新启动，这个时候新上线的 dnode 会短暂不可用。如果startupProbe配置过小，Kubernetes 会认为该 Pod 处于不正常的状态，并尝试重启该 Pod，该 dnode 的 Pod 会频繁重启，始终无法恢复到正常状态。参考 Configure Liveness, Readiness and Startup Probes

---
apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: "tdengine"
  labels:
    app: "tdengine"
spec:
  serviceName: "taosd"
  replicas: 3
  updateStrategy:
    type: RollingUpdate
  selector:
    matchLabels:
      app: "tdengine"
  template:
    metadata:
      name: "tdengine"
      labels:
        app: "tdengine"
    spec:
      containers:
        - name: "tdengine"
          image: "tdengine/tdengine:3.0.7.1"
          imagePullPolicy: "IfNotPresent"
          ports:
            - name: tcp6030
              protocol: "TCP"
              containerPort: 6030
            - name: tcp6041
              protocol: "TCP"
              containerPort: 6041
          env:
            # POD_NAME for FQDN config
            - name: POD_NAME
              valueFrom:
                fieldRef:
                  fieldPath: metadata.name
            # SERVICE_NAME and NAMESPACE for fqdn resolve
            - name: SERVICE_NAME
              value: "taosd"
            - name: STS_NAME
              value: "tdengine"
            - name: STS_NAMESPACE
              valueFrom:
                fieldRef:
                  fieldPath: metadata.namespace
            # TZ for timezone settings, we recommend to always set it.
            - name: TZ
              value: "Asia/Shanghai"
            # Environment variables with prefix TAOS_ will be parsed and converted into corresponding parameter in taos.cfg. For example, serverPort in taos.cfg should be configured by TAOS_SERVER_PORT when using K8S to deploy
            - name: TAOS_SERVER_PORT
              value: "6030"
            # Must set if you want a cluster.
            - name: TAOS_FIRST_EP
              value: "$(STS_NAME)-0.$(SERVICE_NAME).$(STS_NAMESPACE).svc.cluster.local:$(TAOS_SERVER_PORT)"
            # TAOS_FQND should always be set in k8s env.
            - name: TAOS_FQDN
              value: "$(POD_NAME).$(SERVICE_NAME).$(STS_NAMESPACE).svc.cluster.local"
          volumeMounts:
            - name: taosdata
              mountPath: /var/lib/taos
          startupProbe:
            exec:
              command:
                - taos-check
            failureThreshold: 360
            periodSeconds: 10
          readinessProbe:
            exec:
              command:
                - taos-check
            initialDelaySeconds: 5
            timeoutSeconds: 5000
          livenessProbe:
            exec:
              command:
                - taos-check
            initialDelaySeconds: 15
            periodSeconds: 20
  volumeClaimTemplates:
    - metadata:
        name: taosdata
      spec:
        accessModes:
          - "ReadWriteOnce"
        storageClassName: "standard"
        resources:
          requests:
            storage: "5Gi"

使用 kubectl 命令部署 TDengine 集群​

首先创建对应的 namespace，然后顺序执行以下命令：

kubectl apply -f taosd-service.yaml -n tdengine-test
kubectl apply -f tdengine.yaml -n tdengine-test

上面的配置将生成一个三节点的 TDengine 集群，dnode 为自动配置，可以使用 show dnodes 命令查看当前集群的节点：

kubectl exec -it tdengine-0 -n tdengine-test -- taos -s "show dnodes"
kubectl exec -it tdengine-1 -n tdengine-test -- taos -s "show dnodes"
kubectl exec -it tdengine-2 -n tdengine-test -- taos -s "show dnodes"

输出如下：

taos> show dnodes
     id      | endpoint         | vnodes | support_vnodes |   status   |       create_time       |       reboot_time       |              note              |          active_code           |         c_active_code          |
=============================================================================================================================================================================================================================================
           1 | tdengine-0.ta... |      0 |             16 | ready      | 2023-07-19 17:54:18.552 | 2023-07-19 17:54:18.469 |                                |                                |                                |
           2 | tdengine-1.ta... |      0 |             16 | ready      | 2023-07-19 17:54:37.828 | 2023-07-19 17:54:38.698 |                                |                                |                                |
           3 | tdengine-2.ta... |      0 |             16 | ready      | 2023-07-19 17:55:01.141 | 2023-07-19 17:55:02.039 |                                |                                |                                |
Query OK, 3 row(s) in set (0.001853s)

查看当前mnode

kubectl exec -it tdengine-1 -n tdengine-test -- taos -s "show mnodes\G"
taos> show mnodes\G
*************************** 1.row ***************************
         id: 1
   endpoint: tdengine-0.taosd.tdengine-test.svc.cluster.local:6030
       role: leader
     status: ready
create_time: 2023-07-19 17:54:18.559
reboot_time: 2023-07-19 17:54:19.520
Query OK, 1 row(s) in set (0.001282s)

创建mnode​

kubectl exec -it tdengine-0 -n tdengine-test -- taos -s "create mnode on dnode 2"
kubectl exec -it tdengine-0 -n tdengine-test -- taos -s "create mnode on dnode 3"

查看mnode

kubectl exec -it tdengine-1 -n tdengine-test -- taos -s "show mnodes\G"

taos> show mnodes\G
*************************** 1.row ***************************
         id: 1
   endpoint: tdengine-0.taosd.tdengine-test.svc.cluster.local:6030
       role: leader
     status: ready
create_time: 2023-07-19 17:54:18.559
reboot_time: 2023-07-20 09:19:36.060
*************************** 2.row ***************************
         id: 2
   endpoint: tdengine-1.taosd.tdengine-test.svc.cluster.local:6030
       role: follower
     status: ready
create_time: 2023-07-20 09:22:05.600
reboot_time: 2023-07-20 09:22:12.838
*************************** 3.row ***************************
         id: 3
   endpoint: tdengine-2.taosd.tdengine-test.svc.cluster.local:6030
       role: follower
     status: ready
create_time: 2023-07-20 09:22:20.042
reboot_time: 2023-07-20 09:22:23.271
Query OK, 3 row(s) in set (0.003108s)

使能端口转发​

利用 kubectl 端口转发功能可以使应用可以访问 Kubernetes 环境运行的 TDengine 集群。

kubectl port-forward -n tdengine-test tdengine-0 6041:6041 &

使用 curl 命令验证 TDengine REST API 使用的 6041 接口。

curl -u root:taosdata -d "show databases" 127.0.0.1:6041/rest/sql
{"code":0,"column_meta":[["name","VARCHAR",64]],"data":[["information_schema"],["performance_schema"],["test"],["test1"]],"rows":4}

集群测试​

数据准备​

taosBenchmark​

通过taosBenchmark 创建一个3副本的数据库，同时写入1亿条数据，同时查看数据

kubectl exec -it tdengine-0 -n tdengine-test -- taosBenchmark -I stmt -d test -n 10000 -t 10000 -a 3

# query data
kubectl exec -it tdengine-0 -n tdengine-test -- taos -s "select count(*) from test.meters;"

taos> select count(*) from test.meters;
       count(*)        |
========================
             100000000 |
Query OK, 1 row(s) in set (0.103537s)

查看vnode分布，通过show dnodes

kubectl exec -it tdengine-0 -n tdengine-test -- taos -s "show dnodes"

taos> show dnodes
     id      | endpoint         | vnodes | support_vnodes |   status   |       create_time       |       reboot_time       |              note              |          active_code           |         c_active_code          |
=============================================================================================================================================================================================================================================
           1 | tdengine-0.ta... |      8 |             16 | ready      | 2023-07-19 17:54:18.552 | 2023-07-19 17:54:18.469 |                                |                                |                                |
           2 | tdengine-1.ta... |      8 |             16 | ready      | 2023-07-19 17:54:37.828 | 2023-07-19 17:54:38.698 |                                |                                |                                |
           3 | tdengine-2.ta... |      8 |             16 | ready      | 2023-07-19 17:55:01.141 | 2023-07-19 17:55:02.039 |                                |                                |                                |
Query OK, 3 row(s) in set (0.001357s)

通过show vgroup 查看 vnode 分布情况

kubectl exec -it tdengine-0 -n tdengine-test -- taos -s "show test.vgroups"

taos> show test.vgroups
  vgroup_id  |            db_name             |   tables    | v1_dnode | v1_status | v2_dnode | v2_status | v3_dnode | v3_status | v4_dnode | v4_status |  cacheload  | cacheelements | tsma |
==============================================================================================================================================================================================
           2 | test                           |        1267 |        1 | follower  |        2 | follower  |        3 | leader    | NULL     | NULL      |           0 |             0 |    0 |
           3 | test                           |        1215 |        1 | follower  |        2 | leader    |        3 | follower  | NULL     | NULL      |           0 |             0 |    0 |
           4 | test                           |        1215 |        1 | leader    |        2 | follower  |        3 | follower  | NULL     | NULL      |           0 |             0 |    0 |
           5 | test                           |        1307 |        1 | follower  |        2 | leader    |        3 | follower  | NULL     | NULL      |           0 |             0 |    0 |
           6 | test                           |        1245 |        1 | follower  |        2 | follower  |        3 | leader    | NULL     | NULL      |           0 |             0 |    0 |
           7 | test                           |        1275 |        1 | follower  |        2 | leader    |        3 | follower  | NULL     | NULL      |           0 |             0 |    0 |
           8 | test                           |        1231 |        1 | leader    |        2 | follower  |        3 | follower  | NULL     | NULL      |           0 |             0 |    0 |
           9 | test                           |        1245 |        1 | follower  |        2 | follower  |        3 | leader    | NULL     | NULL      |           0 |             0 |    0 |
Query OK, 8 row(s) in set (0.001488s)

手工创建​

常见一个三副本的test1，并创建一张表，写入2条数据

kubectl exec -it tdengine-0 -n tdengine-test  -- \
   taos -s \
   "create database if not exists test1 replica 3;
    use test1;
    create table if not exists t1(ts timestamp, n int);
    insert into t1 values(now, 1)(now+1s, 2);"

通过show test1.vgroup 查看xnode分布情况

kubectl exec -it tdengine-0 -n tdengine-test -- taos -s "show test1.vgroups"

taos> show test1.vgroups
  vgroup_id  |            db_name             |   tables    | v1_dnode | v1_status | v2_dnode | v2_status | v3_dnode | v3_status | v4_dnode | v4_status |  cacheload  | cacheelements | tsma |
==============================================================================================================================================================================================
          10 | test1                          |           1 |        1 | follower  |        2 | follower  |        3 | leader    | NULL     | NULL      |           0 |             0 |    0 |
          11 | test1                          |           0 |        1 | follower  |        2 | leader    |        3 | follower  | NULL     | NULL      |           0 |             0 |    0 |
Query OK, 2 row(s) in set (0.001489s)

容错测试​

Mnode leader 所在的 dnode 掉线，dnode1

kubectl get pod -l app=tdengine -n tdengine-test  -o wide
NAME                       READY   STATUS         RESTARTS        AGE   IP             NODE     NOMINATED NODE   READINESS GATES
tdengine-0   0/1     ErrImagePull   2 (2s ago)      20m   10.244.2.75    node86   <none>           <none>
tdengine-1   1/1     Running        1 (6m48s ago)   20m   10.244.0.59    node84   <none>           <none>
tdengine-2   1/1     Running        0               21m   10.244.1.223   node85   <none>           <none>

此时集群mnode发生重新选举，dnode1上的monde 成为leader

kubectl exec -it tdengine-1 -n tdengine-test -- taos -s "show mnodes\G"
Welcome to the TDengine Command Line Interface, Client Version:3.0.7.1.202307190706
Copyright (c) 2022 by TDengine, all rights reserved.

taos> show mnodes\G
*************************** 1.row ***************************
         id: 1
   endpoint: tdengine-0.taosd.tdengine-test.svc.cluster.local:6030
       role: offline
     status: offline
create_time: 2023-07-19 17:54:18.559
reboot_time: 1970-01-01 08:00:00.000
*************************** 2.row ***************************
         id: 2
   endpoint: tdengine-1.taosd.tdengine-test.svc.cluster.local:6030
       role: leader
     status: ready
create_time: 2023-07-20 09:22:05.600
reboot_time: 2023-07-20 09:32:00.227
*************************** 3.row ***************************
         id: 3
   endpoint: tdengine-2.taosd.tdengine-test.svc.cluster.local:6030
       role: follower
     status: ready
create_time: 2023-07-20 09:22:20.042
reboot_time: 2023-07-20 09:32:00.026
Query OK, 3 row(s) in set (0.001513s)

集群可以正常读写

# insert
kubectl exec -it tdengine-0 -n tdengine-test -- taos -s "insert into test1.t1 values(now, 1)(now+1s, 2);"

taos> insert into test1.t1 values(now, 1)(now+1s, 2);
Insert OK, 2 row(s) affected (0.002098s)

# select
kubectl exec -it tdengine-0 -n tdengine-test -- taos -s "select *from test1.t1"

taos> select *from test1.t1
           ts            |      n      |
========================================
 2023-07-19 18:04:58.104 |           1 |
 2023-07-19 18:04:59.104 |           2 |
 2023-07-19 18:06:00.303 |           1 |
 2023-07-19 18:06:01.303 |           2 |
Query OK, 4 row(s) in set (0.001994s)

同理，至于非leader得mnode掉线，读写当然可以正常进行，这里就不做过多的展示。

集群扩容​

TDengine 集群支持自动扩容：

kubectl scale statefulsets tdengine --replicas=4

上面命令行中参数 --replica=4 表示要将 TDengine 集群扩容到 4 个节点，执行后首先检查 POD 的状态：

kubectl get pod -l app=tdengine -n tdengine-test  -o wide

输出如下：

NAME                       READY   STATUS    RESTARTS        AGE     IP             NODE     NOMINATED NODE   READINESS GATES
tdengine-0   1/1     Running   4 (6h26m ago)   6h53m   10.244.2.75    node86   <none>           <none>
tdengine-1   1/1     Running   1 (6h39m ago)   6h53m   10.244.0.59    node84   <none>           <none>
tdengine-2   1/1     Running   0               5h16m   10.244.1.224   node85   <none>           <none>
tdengine-3   1/1     Running   0               3m24s   10.244.2.76    node86   <none>           <none>

此时 Pod 的状态仍然是 Running，TDengine 集群中的 dnode 状态要等 Pod 状态为 ready 之后才能看到：

kubectl exec -it tdengine-3 -n tdengine-test -- taos -s "show dnodes"

扩容后的四节点 TDengine 集群的 dnode 列表:

taos> show dnodes
     id      | endpoint         | vnodes | support_vnodes |   status   |       create_time       |       reboot_time       |              note              |          active_code           |         c_active_code          |
=============================================================================================================================================================================================================================================
           1 | tdengine-0.ta... |     10 |             16 | ready      | 2023-07-19 17:54:18.552 | 2023-07-20 09:39:04.297 |                                |                                |                                |
           2 | tdengine-1.ta... |     10 |             16 | ready      | 2023-07-19 17:54:37.828 | 2023-07-20 09:28:24.240 |                                |                                |                                |
           3 | tdengine-2.ta... |     10 |             16 | ready      | 2023-07-19 17:55:01.141 | 2023-07-20 10:48:43.445 |                                |                                |                                |
           4 | tdengine-3.ta... |      0 |             16 | ready      | 2023-07-20 16:01:44.007 | 2023-07-20 16:01:44.889 |                                |                                |                                |
Query OK, 4 row(s) in set (0.003628s)

集群缩容​

由于 TDengine 集群在扩缩容时会对数据进行节点间迁移，使用 kubectl 命令进行缩容需要首先使用 "drop dnodes" 命令（如果集群中存在3副本的db，那么缩容后的 dnode 个数也要必须大于等于3，否则drop dnode操作会被中止），然后再节点删除完成后再进行 Kubernetes 集群缩容。

注意：由于 Kubernetes Statefulset 中 Pod 的只能按创建顺序逆序移除，所以 TDengine drop dnode 也需要按照创建顺序逆序移除，否则会导致 Pod 处于错误状态。

kubectl exec -it tdengine-0 -n tdengine-test -- taos -s "drop dnode 4"
kubectl exec -it tdengine-0 -n tdengine-test -- taos -s "show dnodes"

taos> show dnodes
     id      | endpoint         | vnodes | support_vnodes |   status   |       create_time       |       reboot_time       |              note              |          active_code           |         c_active_code          |
=============================================================================================================================================================================================================================================
           1 | tdengine-0.ta... |     10 |             16 | ready      | 2023-07-19 17:54:18.552 | 2023-07-20 09:39:04.297 |                                |                                |                                |
           2 | tdengine-1.ta... |     10 |             16 | ready      | 2023-07-19 17:54:37.828 | 2023-07-20 09:28:24.240 |                                |                                |                                |
           3 | tdengine-2.ta... |     10 |             16 | ready      | 2023-07-19 17:55:01.141 | 2023-07-20 10:48:43.445 |                                |                                |                                |
Query OK, 3 row(s) in set (0.003324s)

确认移除成功后（使用 kubectl exec -i -t tdengine-0 -- taos -s "show dnodes" 查看和确认 dnode 列表），使用 kubectl 命令移除 POD：

kubectl scale statefulsets tdengine --replicas=3 -n tdengine-test

最后一个 POD 将会被删除。使用命令 kubectl get pods -l app=tdengine 查看POD状态：

kubectl get pod -l app=tdengine -n tdengine-test  -o wide
NAME                       READY   STATUS    RESTARTS        AGE     IP             NODE     NOMINATED NODE   READINESS GATES
tdengine-0   1/1     Running   4 (6h55m ago)   7h22m   10.244.2.75    node86   <none>           <none>
tdengine-1   1/1     Running   1 (7h9m ago)    7h23m   10.244.0.59    node84   <none>           <none>
tdengine-2   1/1     Running   0               5h45m   10.244.1.224   node85   <none>           <none>

POD删除后，需要手动删除PVC，否则下次扩容时会继续使用以前的数据导致无法正常加入集群。

kubectl delete pvc aosdata-tdengine-3  -n tdengine-test

此时的集群状态是安全的，需要时还可以再次进行扩容：

kubectl scale statefulsets tdengine --replicas=4 -n tdengine-test
statefulset.apps/tdengine scaled

kubectl get pod -l app=tdengine -n tdengine-test  -o wide
NAME                       READY   STATUS    RESTARTS        AGE     IP             NODE     NOMINATED NODE   READINESS GATES
tdengine-0   1/1     Running   4 (6h59m ago)   7h27m   10.244.2.75    node86   <none>           <none>
tdengine-1   1/1     Running   1 (7h13m ago)   7h27m   10.244.0.59    node84   <none>           <none>
tdengine-2   1/1     Running   0               5h49m   10.244.1.224   node85   <none>           <none>
tdengine-3   1/1     Running   0               20s     10.244.2.77    node86   <none>           <none>

kubectl exec -it tdengine-0 -n tdengine-test -- taos -s "show dnodes"

taos> show dnodes
     id      |  endpoint        | vnodes | support_vnodes |   status   |       create_time       |       reboot_time       |              note              |          active_code           |         c_active_code          |
=============================================================================================================================================================================================================================================
           1 | tdengine-0.ta... |     10 |             16 | ready      | 2023-07-19 17:54:18.552 | 2023-07-20 09:39:04.297 |                                |                                |                                |
           2 | tdengine-1.ta... |     10 |             16 | ready      | 2023-07-19 17:54:37.828 | 2023-07-20 09:28:24.240 |                                |                                |                                |
           3 | tdengine-2.ta... |     10 |             16 | ready      | 2023-07-19 17:55:01.141 | 2023-07-20 10:48:43.445 |                                |                                |                                |
           5 | tdengine-3.ta... |      0 |             16 | ready      | 2023-07-20 16:31:34.092 | 2023-07-20 16:38:17.419 |                                |                                |                                |
Query OK, 4 row(s) in set (0.003881s)

清理 TDengine 集群​

删除pvc时需要注意下pv persistentVolumeReclaimPolicy策略，建议改为Delete，这样在删除pvc时才会自动清理pv，同时会清理底层的csi存储资源，如果没有配置删除pvc自动清理pv的策略，再删除pvc后，在手动清理pv时，pv对应的csi存储资源可能不会被释放。

完整移除 TDengine 集群，需要分别清理 statefulset、svc、configmap、pvc。

kubectl delete statefulset -l app=tdengine -n tdengine-test
kubectl delete svc -l app=tdengine -n tdengine-test
kubectl delete pvc -l app=tdengine -n tdengine-test
kubectl delete configmap taoscfg -n tdengine-test

常见错误​

错误一​

未进行 "drop dnode" 直接进行缩容，由于 TDengine 尚未删除节点，缩容 pod 导致 TDengine 集群中部分节点处于 offline 状态。

kubectl exec -it tdengine-0 -n tdengine-test -- taos -s "show dnodes"

taos> show dnodes
     id      | endpoint         | vnodes | support_vnodes |   status   |       create_time       |       reboot_time       |              note              |          active_code           |         c_active_code          |
=============================================================================================================================================================================================================================================
           1 | tdengine-0.ta... |     10 |             16 | ready      | 2023-07-19 17:54:18.552 | 2023-07-20 09:39:04.297 |                                |                                |                                |
           2 | tdengine-1.ta... |     10 |             16 | ready      | 2023-07-19 17:54:37.828 | 2023-07-20 09:28:24.240 |                                |                                |                                |
           3 | tdengine-2.ta... |     10 |             16 | ready      | 2023-07-19 17:55:01.141 | 2023-07-20 10:48:43.445 |                                |                                |                                |
           5 | tdengine-3.ta... |      0 |             16 | offline    | 2023-07-20 16:31:34.092 | 2023-07-20 16:38:17.419 | status msg timeout             |                                |                                |
Query OK, 4 row(s) in set (0.003862s)

最后​

对于在 Kubernetes 环境下 TDengine 的高可用和高可靠来说，对于硬件损坏、灾难恢复，分为两个层面来讲：

  1. 底层的分布式块存储具备的灾难恢复能力，块存储的多副本，当下流行的分布式块存储如 Ceph，就具备多副本能力，将存储副本扩展到不同的机架、机柜、机房、数据中心（或者直接使用公有云厂商提供的块存储服务）
  2. TDengine的灾难恢复，在 TDengine Enterprise 中，本身具备了当一个 dnode 永久下线（物理机磁盘损坏，数据分拣丢失）后，重新拉起一个空白的dnode来恢复原dnode的工作。

最后，欢迎使用TDengine Cloud，来体验一站式全托管的TDengine云服务。

TDengine Cloud 是一个极简的全托管时序数据处理云服务平台，它是基于开源的时序数据库 TDengine 而开发的。除高性能的时序数据库之外，它还具有缓存、订阅和流计算等系统功能，而且提供了便利而又安全的数据分享、以及众多的企业级功能。它可以让物联网、工业互联网、金融、IT 运维监控等领域企业在时序数据的管理上大幅降低人力成本和运营成本。

TDengine Database
TDengine 核心是一款高性能、集群开源、云原生的时序数据库（Time Series Database，TSDB），专为物联网、工业互联网、电力、IT 运维等场景设计并优化，具有极强的弹性伸缩能力。同时它还带有内建的缓存、流式计算、数据订阅等系统功能，能大幅减少系统设计的复杂度，降低研发和运营成本，是一个高性能、分布式的物联网、工业大数据平台。
产品
TDengine Enterprise
TDengine Cloud
学习
文档
博客
资源
公司
关于我们
技术支持
新闻动态
联系我们
招贤纳士
服务条款
隐私
场景
物联网
工业互联网
车联网
IT 运维
电力能源
金融
TDengine Database
TDengine Database
加小 T 为好友
即可加入物联网大数据技术前沿群
点击填写表单
获得解决方案专家帮助
© 2023 涛思数据
京公网安备 11010502047618号
新版时序数据库 TDengine v3.0