集群部署

由于 TDengine 设计之初就采用了分布式架构，具有强大的水平扩展能力，以满足不断增长的数据处理需求，因此 TDengine 支持集群，并将此核心功能开源。用户可以根据实际环境和需求选择 4 种部署方式—手动部署、Docker 部署、Kubernetes 部署和 Helm 部署。

手动部署

部署 taosd

taosd 是 TDengine 集群中最主要的服务组件，本节介绍手动部署 taosd 集群的步骤。

1. 清除数据

如果搭建集群的物理节点中存在之前的测试数据或者装过其他版本（如 1.x/2.x）的TDengine，请先将其删除，并清空所有数据。

2. 检查环境

在进行 TDengine 集群部署之前，全面检查所有 dnode 以及应用程序所在物理节点的网络设置至关重要。以下是检查步骤：

第 1 步，在每个物理节点上执行 hostname -f 命令，以查看并确认所有节点的hostname 是唯一的。对于应用程序驱动所在的节点，这一步骤可以省略。
第 2 步，在每个物理节点上执行 ping host 命令，其中 host 是其他物理节点的 hostname。这一步骤旨在检测当前节点与其他物理节点之间的网络连通性。如果发现无法 ping 通，请立即检查网络和 DNS 设置。对于 Linux 操作系统，请检查 /etc/hosts 文件；对于 Windows 操作系统，请检查C:\Windows\system32\drivers\etc\hosts 文件。网络不通畅将导致无法组建集群，请务必解决此问题。
第 3 步，在应用程序运行的物理节点上重复上述网络检测步骤。如果发现网络不通畅，应用程序将无法连接到 taosd 服务。此时，请仔细检查应用程序所在物理节点的DNS 设置或 hosts 文件，确保其配置正确无误。
第 4 步，检查端口，确保集群中所有主机在端口 6030 上的 TCP 能够互通。

通过以上步骤，你可以确保所有节点在网络层面顺利通信，从而为成功部署TDengine 集群奠定坚实基础

3. 安装

为了确保集群内各物理节点的一致性和稳定性，请在所有物理节点上安装相同版本的 TDengine。

4. 修改配置

修改 TDengine 的配置文件（所有节点的配置文件都需要修改）。假设准备启动的第 1 个 dnode 的 endpoint 为 h1.taosdata.com:6030，其与集群配置相关参数如下。

# firstEp 是每个 dnode 首次启动后连接的第 1 个 dnode
firstEp h1.taosdata.com:6030
# 必须配置为本 dnode 的 FQDN，如果本机只有一个 hostname，可注释或删除如下这行代码
fqdn h1.taosdata.com
# 配置本 dnode 的端口，默认是 6030
serverPort 6030

一定要修改的参数是 firstEp 和 fqdn。对于每个 dnode，firstEp 配置应该保持一致，但 fqdn 一定要配置成其所在 dnode 的值。其他参数可不做任何修改，除非你很清楚为什么要修改。

对于希望加入集群的 dnode 节点，必须确保下表所列的与 TDengine 集群相关的参数设置完全一致。任何参数的不匹配都可能导致 dnode 节点无法成功加入集群。

参数名称	含义
statusInterval	dnode 向 mnode 报告状态的间隔
timezone	时区
locale	系统区位信息及编码格式
charset	字符集编码
ttlChangeOnWrite	ttl 到期时间是否伴随表的修改操作而改变

5. 启动

按照前述步骤启动第 1 个 dnode，例如 h1.taosdata.com。接着在终端中执行 taos，启动 TDengine CLI 程序 taos，并在其中执行 show dnodes 命令，以查看当前集群中的所有 dnode 信息。

taos> show dnodes;
 id | endpoint | vnodes|support_vnodes|status| create_time | note |
===================================================================================
 1| h1.taosdata.com:6030 | 0| 1024| ready| 2022-07-16 10:50:42.673 | |

可以看到，刚刚启动的 dnode 节点的 endpoint 为 h1.taosdata.com:6030。这个地址就是新建集群的 first Ep。

6. 添加 dnode

按照前述步骤，在每个物理节点启动 taosd。每个 dnode 都需要在 taos.cfg 文件中将 firstEp 参数配置为新建集群首个节点的 endpoint，在本例中是 h1.taosdata.com:6030。在第 1 个 dnode 所在机器，在终端中运行 taos，打开 TDengine CLI 程序 taos，然后登录TDengine 集群，执行如下 SQL。

create dnode "h2.taosdata.com:6030"

将新 dnode 的 endpoint 添加进集群的 endpoint 列表。需要为 fqdn:port 加上双引号，否则运行时出错。请注意将示例的 h2.taosdata.com:6030 替换为这个新 dnode 的 endpoint。然后执行如下 SQL 查看新节点是否成功加入。若要加入的 dnode 当前处于离线状态，请参考本节后面的 “常见问题”部分进行解决。

show dnodes;

在日志中，请确认输出的 dnode 的 fqdn 和端口是否与你刚刚尝试添加的 endpoint 一致。如果不一致，请修正为正确的 endpoint。遵循上述步骤，你可以持续地将新的 dnode 逐个加入集群，从而扩展集群规模并提高整体性能。确保在添加新节点时遵循正确的流程，这有助于维持集群的稳定性和可靠性。

Tips

任何已经加入集群的 dnode 都可以作为后续待加入节点的 firstEp。firstEp 参数仅仅在该 dnode 首次加入集群时起作用，加入集群后，该 dnode 会保存最新的 mnode 的 endpoint 列表，后续不再依赖这个参数。之后配置文件中的 firstEp 参数主要用于客户端连接，如果没有为 TDengine CLI 设置参数，则默认连接由 firstEp 指定的节点。
两个没有配置 firstEp 参数的 dnode 在启动后会独立运行。这时无法将其中一个dnode 加入另外一个 dnode，形成集群。
TDengine 不允许将两个独立的集群合并成新的集群。

7. 添加 mnode

在创建 TDengine 集群时，首个 dnode 将自动成为集群的 mnode，负责集群的管理和协调工作。为了实现 mnode 的高可用性，后续添加的 dnode 需要手动创建 mnode。请注意，一个集群最多允许创建 3 个 mnode，且每个 dnode 上只能创建一个 mnode。当集群中的 dnode 数量达到或超过 3 个时，你可以为现有集群创建 mnode。在第 1个 dnode 中，首先通过 TDengine CLI 程序 taos 登录 TDengine，然后执行如下 SQL。

create mnode on dnode <dnodeId>

请注意将上面示例中的 dnodeId 替换为刚创建 dnode 的序号（可以通过执行 show dnodes 命令获得）。最后执行如下 show mnodes，查看新创建的 mnode 是否成功加入集群。

Tips

在搭建 TDengine 集群的过程中，如果在执行 create dnode 命令以添加新节点后，新节点始终显示为离线状态，请按照以下步骤进行排查。

第 1 步，检查新节点上的 taosd 服务是否已经正常启动。你可以通过查看日志文件或使用 ps 命令来确认。
第 2 步，如果 taosd 服务已启动，接下来请检查新节点的网络连接是否畅通，并确认防火墙是否已关闭。网络不通或防火墙设置可能会阻止节点与集群的其他节点通信。
第 3 步，使用 taos -h fqdn 命令尝试连接到新节点，然后执行 show dnodes 命令。这将显示新节点作为独立集群的运行状态。如果显示的列表与主节点上显示的不一致，说明新节点可能已自行组成一个单节点集群。要解决这个问题，请按照以下步骤操作。首先，停止新节点上的 taosd 服务。其次，清空新节点上 taos.cfg 配置文件中指定的 dataDir 目录下的所有文件。这将删除与该节点相关的所有数据和配置信息。最后，重新启动新节点上的 taosd 服务。这将使新节点恢复到初始状态，并准备好重新加入主集群。

部署 taosAdapter

本节讲述如何部署 taosAdapter，taosAdapter 为 TDengine 集群提供 RESTful 和 WebSocket 接入能力，因而在集群中扮演着很重要的角色。

安装

TDengine Enterprise 安装完成后，即可使用 taosAdapter。如果想在不同的服务器上分别部署 taosAdapter，需要在这些服务器上都安装 TDengine Enterprise。

单一实例部署

部署 taosAdapter 的单一实例非常简单，具体命令和配置参数请参考手册中 taosAdapter 部分。

多实例部署

部署 taosAdapter 的多个实例的主要目的如下：

提升集群的吞吐量，避免 taosAdapter 成为系统瓶颈。
提升集群的健壮性和高可用能力，当有一个实例因某种故障而不再提供服务时，可以将进入业务系统的请求自动路由到其他实例。

在部署 taosAdapter 的多个实例时，需要解决负载均衡问题，以避免某个节点过载而其他节点闲置。在部署过程中，需要分别部署多个单一实例，每个实例的部署步骤与部署单一实例完全相同。接下来关键的部分是配置 Nginx。以下是一个经过验证的较佳实践配置，你只须将其中的 endpoint 替换为实际环境中的正确地址即可。关于各参数的含义，请参考 Nginx 的官方文档。

user root;
worker_processes auto;
error_log /var/log/nginx_error.log;


events {
        use epoll;
        worker_connections 1024;
}

http {

    access_log off;

    map $http_upgrade $connection_upgrade {
        default upgrade;
        ''      close;
    }

    server {
        listen 6041;
        location ~* {
            proxy_pass http://dbserver;
            proxy_read_timeout 600s;
            proxy_send_timeout 600s;
            proxy_connect_timeout 600s;
            proxy_next_upstream error http_502 non_idempotent;
            proxy_http_version 1.1;
            proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
            proxy_set_header Connection $http_connection;
        }
    }
    server {
        listen 6043;
        location ~* {
            proxy_pass http://keeper;
            proxy_read_timeout 60s;
            proxy_next_upstream error  http_502 http_500  non_idempotent;
        }
    }

    server {
        listen 6060;
        location ~* {
            proxy_pass http://explorer;
            proxy_read_timeout 60s;
            proxy_next_upstream error  http_502 http_500  non_idempotent;
        }
    }
    upstream dbserver {
        least_conn;
        server 172.16.214.201:6041 max_fails=0;
        server 172.16.214.202:6041 max_fails=0;
        server 172.16.214.203:6041 max_fails=0;
    }
    upstream keeper {
        ip_hash;
        server 172.16.214.201:6043 ;
        server 172.16.214.202:6043 ;
        server 172.16.214.203:6043 ;
    }
    upstream explorer{
        ip_hash;
        server 172.16.214.201:6060 ;
        server 172.16.214.202:6060 ;
        server 172.16.214.203:6060 ;
    }
}

部署 taosKeeper

如果要想使用 TDegnine 的监控功能，taosKeeper 是一个必要的组件，关于监控请参考TDinsight，关于部署 taosKeeper 的细节请参考taosKeeper参考手册。

部署 taosX

如果想使用 TDengine 的数据接入能力，需要部署 taosX 服务，关于它的详细说明和部署请参考企业版参考手册。

部署 taosX-Agent

有些数据源如 Pi, OPC 等，因为网络条件和数据源访问的限制，taosX 无法直接访问数据源，这种情况下需要部署一个代理服务 taosX-Agent，关于它的详细说明和部署请参考企业版参考手册。

部署 taos-Explorer

TDengine 提供了可视化管理 TDengine 集群的能力，要想使用图形化界面需要部署 taos-Explorer 服务，关于它的详细说明和部署请参考taos-Explorer 参考手册

Docker 部署

本节将介绍如何在 Docker 容器中启动 TDengine 服务并对其进行访问。你可以在 docker run 命令行或者 docker-compose 文件中使用环境变量来控制容器中服务的行为。

启动 TDengine

TDengine 镜像启动时默认激活 HTTP 服务，使用下列命令便可创建一个带有 HTTP 服务的容器化 TDengine 环境。

docker run -d --name tdengine \
-v ~/data/taos/dnode/data:/var/lib/taos \
-v ~/data/taos/dnode/log:/var/log/taos \
-p 6041:6041 tdengine/tdengine

详细的参数说明如下。

/var/lib/taos：TDengine 默认数据文件目录，可通过配置文件修改位置。
/var/log/taos：TDengine 默认日志文件目录，可通过配置文件修改位置。

以上命令启动了一个名为 tdengine 的容器，并把其中的 HTTP 服务的端口 6041 映射到主机端口 6041。如下命令可以验证该容器中提供的 HTTP 服务是否可用。

curl -u root:taosdata -d "show databases" localhost:6041/rest/sql

运行如下命令可在容器中访问 TDengine。

$ docker exec -it tdengine taos

taos> show databases;
              name              |
=================================
 information_schema             |
 performance_schema             |
Query OK, 2 rows in database (0.033802s)

在容器中，TDengine CLI 或者各种连接器（例如 JDBC-JNI）与服务器通过容器的 hostname 建立连接。从容器外访问容器内的 TDengine 比较复杂，通过 RESTful/WebSocket 连接方式是最简单的方法。

在 host 网络模式下启动 TDengine

运行以下命令可以在 host 网络模式下启动 TDengine，这样可以使用主机的 FQDN 建立连接，而不是使用容器的 hostname。

docker run -d --name tdengine --network host tdengine/tdengine

这种方式与在主机上使用 systemctl 命令启动 TDengine 的效果相同。在主机上已安装 TDengine 客户端的情况下，可以直接使用下面的命令访问 TDengine 服务。

$ taos

taos> show dnodes;
     id      |            endpoint            | vnodes | support_vnodes |   status   |       create_time       |              note              |
=================================================================================================================================================
           1 | vm98:6030                      |      0 |             32 | ready      | 2022-08-19 14:50:05.337 |                                |
Query OK, 1 rows in database (0.010654s)

以指定的 hostname 和 port 启动 TDengine

使用如下命令可以利用 TAOS_FQDN 环境变量或者 taos.cfg 中的 fqdn 配置项使TDengine 在指定的 hostname 上建立连接。这种方式为部署 TDengine 提供了更大的灵活性。

docker run -d \
   --name tdengine \
   -e TAOS_FQDN=tdengine \
   -p 6030:6030 \
   -p 6041-6049:6041-6049 \
   -p 6041-6049:6041-6049/udp \
   tdengine/tdengine

首先，上面的命令在容器中启动一个 TDengine 服务，其所监听的 hostname 为tdengine，并将容器的端口 6030 映射到主机的端口 6030，将容器的端口段 [6041, 6049] 映射到主机的端口段 [6041, 6049]。如果主机上该端口段已经被占用，可以修改上述命令以指定一个主机上空闲的端口段。

其次，要确保 tdengine 这个 hostname 在 /etc/hosts 中可解析。通过如下命令可将正确的配置信息保存到 hosts 文件中。

echo 127.0.0.1 tdengine |sudo tee -a /etc/hosts

最后，可以通过 TDengine CLI 以 tdengine 为服务器地址访问 TDengine 服务，命令如下。

taos -h tdengine -P 6030

如果 TAOS_FQDN 被设置为与所在主机名相同，则效果与“在 host 网络模式下启动TDengine”相同。

Kubernetes 部署

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。本小节要求读者对 Kubernetes 有一定的了解，可以熟练运行常见的 kubectl 命令，了解 statefulset、service、pvc 等概念，对这些概念不熟悉的读者，可以先参考 Kubernetes 的官网进行学习。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

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，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。

---
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:
      affinity:
        podAntiAffinity:
          preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
            - weight: 100
              podAffinityTerm:
                labelSelector:
                  matchExpressions:
                    - key: app
                      operator: In
                      values:
                        - tdengine
                topologyKey: kubernetes.io/hostname
      containers:
        - name: "tdengine"
          image: "tdengine/tdengine:3.2.3.0"
          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 dengine-test，以及 pvc，并保证 storageClassName 是 standard 的剩余空间足够。然后顺序执行以下命令：

kubectl apply -f taosd-service.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)

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}

集群扩容

TDengine 支持集群扩容：

kubectl scale statefulsets tdengine  -n tdengine-test --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)

清理集群

Warning 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、pvc，最后删除命名空间。

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 namespace tdengine-test

集群灾备能力

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：

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）
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。

使用 Helm 部署 TDengine 集群

Helm 是 Kubernetes 的包管理器。上一节使用 Kubernetes 部署 TDengine 集群的操作已经足够简单，但 Helm 可以提供更强大的能力。

安装 Helm

curl -fsSL -o get_helm.sh \
  https://raw.githubusercontent.com/helm/helm/master/scripts/get-helm-3
chmod +x get_helm.sh
./get_helm.sh

Helm 会使用 kubectl 和 kubeconfig 的配置来操作 Kubernetes，可以参考 Rancher 安装 Kubernetes 的配置来进行设置。

安装 TDengine Chart

TDengine Chart 尚未发布到 Helm 仓库，当前可以从 GitHub 直接下载：

wget https://github.com/taosdata/TDengine-Operator/raw/3.0/helm/tdengine-3.0.2.tgz

获取当前 Kubernetes 的存储类：

kubectl get storageclass

在 minikube 默认为 standard。之后，使用 helm 命令安装：

helm install tdengine tdengine-3.0.2.tgz \
  --set storage.className=<your storage class name> \
  --set image.tag=3.2.3.0

在 minikube 环境下，可以设置一个较小的容量避免超出磁盘可用空间：

helm install tdengine tdengine-3.0.2.tgz \
  --set storage.className=standard \
  --set storage.dataSize=2Gi \
  --set storage.logSize=10Mi \
  --set image.tag=3.2.3.0

部署成功后，TDengine Chart 将会输出操作 TDengine 的说明：

export POD_NAME=$(kubectl get pods --namespace default \
  -l "app.kubernetes.io/name=tdengine,app.kubernetes.io/instance=tdengine" \
  -o jsonpath="{.items[0].metadata.name}")
kubectl --namespace default exec $POD_NAME -- taos -s "show dnodes; show mnodes"
kubectl --namespace default exec -it $POD_NAME -- taos

可以创建一个表进行测试：

kubectl --namespace default exec $POD_NAME -- \
  taos -s "create database test;
    use test;
    create table t1 (ts timestamp, n int);
    insert into t1 values(now, 1)(now + 1s, 2);
    select * from t1;"

配置 values

TDengine 支持 values.yaml 自定义。通过 helm show values 可以获取 TDengine Chart 支持的全部 values 列表：

helm show values tdengine-3.0.2.tgz

你可以将结果保存为 values.yaml，之后可以修改其中的各项参数，如 replica 数量，存储类名称，容量大小，TDengine 配置等，然后使用如下命令安装 TDengine 集群：

helm install tdengine tdengine-3.0.2.tgz -f values.yaml

全部参数如下：

# Default values for tdengine.
# This is a YAML-formatted file.
# Declare variables to be passed into helm templates.

replicaCount: 1

image:
  prefix: tdengine/tdengine
  #pullPolicy: Always
  # Overrides the image tag whose default is the chart appVersion.
#  tag: "3.0.2.0"

service:
  # ClusterIP is the default service type, use NodeIP only if you know what you are doing.
  type: ClusterIP
  ports:
    # TCP range required
    tcp: [6030, 6041, 6042, 6043, 6044, 6046, 6047, 6048, 6049, 6060]
    # UDP range
    udp: [6044, 6045]


# Set timezone here, not in taoscfg
timezone: "Asia/Shanghai"

resources:
  # We usually recommend not to specify default resources and to leave this as a conscious
  # choice for the user. This also increases chances charts run on environments with little
  # resources, such as Minikube. If you do want to specify resources, uncomment the following
  # lines, adjust them as necessary, and remove the curly braces after 'resources:'.
  # limits:
  #   cpu: 100m
  #   memory: 128Mi
  # requests:
  #   cpu: 100m
  #   memory: 128Mi

storage:
  # Set storageClassName for pvc. K8s use default storage class if not set.
  #
  className: ""
  dataSize: "100Gi"
  logSize: "10Gi"

nodeSelectors:
  taosd:
    # node selectors

clusterDomainSuffix: ""
# Config settings in taos.cfg file.
#
# The helm/k8s support will use environment variables for taos.cfg,
# converting an upper-snake-cased variable like `TAOS_DEBUG_FLAG`,
# to a camelCase taos config variable `debugFlag`.
#
# See the variable list at https://www.taosdata.com/cn/documentation/administrator .
#
# Note:
# 1. firstEp/secondEp: should not be set here, it's auto generated at scale-up.
# 2. serverPort: should not be set, we'll use the default 6030 in many places.
# 3. fqdn: will be auto generated in kubernetes, user should not care about it.
# 4. role: currently role is not supported - every node is able to be mnode and vnode.
#
# Btw, keep quotes "" around the value like below, even the value will be number or not.
taoscfg:
  # Starts as cluster or not, must be 0 or 1.
  #   0: all pods will start as a separate TDengine server
  #   1: pods will start as TDengine server cluster. [default]
  CLUSTER: "1"

  # number of replications, for cluster only
  TAOS_REPLICA: "1"


  # TAOS_NUM_OF_RPC_THREADS: number of threads for RPC
  #TAOS_NUM_OF_RPC_THREADS: "2"

  #
  # TAOS_NUM_OF_COMMIT_THREADS: number of threads to commit cache data
  #TAOS_NUM_OF_COMMIT_THREADS: "4"

  # enable/disable installation / usage report
  #TAOS_TELEMETRY_REPORTING: "1"

  # time interval of system monitor, seconds
  #TAOS_MONITOR_INTERVAL: "30"

  # time interval of dnode status reporting to mnode, seconds, for cluster only
  #TAOS_STATUS_INTERVAL: "1"

  # time interval of heart beat from shell to dnode, seconds
  #TAOS_SHELL_ACTIVITY_TIMER: "3"

  # minimum sliding window time, milli-second
  #TAOS_MIN_SLIDING_TIME: "10"

  # minimum time window, milli-second
  #TAOS_MIN_INTERVAL_TIME: "1"

  # the compressed rpc message, option:
  #  -1 (no compression)
  #   0 (all message compressed),
  # > 0 (rpc message body which larger than this value will be compressed)
  #TAOS_COMPRESS_MSG_SIZE: "-1"

  # max number of connections allowed in dnode
  #TAOS_MAX_SHELL_CONNS: "50000"

  # stop writing logs when the disk size of the log folder is less than this value
  #TAOS_MINIMAL_LOG_DIR_G_B: "0.1"

  # stop writing temporary files when the disk size of the tmp folder is less than this value
  #TAOS_MINIMAL_TMP_DIR_G_B: "0.1"

  # if disk free space is less than this value, taosd service exit directly within startup process
  #TAOS_MINIMAL_DATA_DIR_G_B: "0.1"

  # One mnode is equal to the number of vnode consumed
  #TAOS_MNODE_EQUAL_VNODE_NUM: "4"

  # enbale/disable http service
  #TAOS_HTTP: "1"

  # enable/disable system monitor
  #TAOS_MONITOR: "1"

  # enable/disable async log
  #TAOS_ASYNC_LOG: "1"

  #
  # time of keeping log files, days
  #TAOS_LOG_KEEP_DAYS: "0"

  # The following parameters are used for debug purpose only.
  # debugFlag 8 bits mask: FILE-SCREEN-UNUSED-HeartBeat-DUMP-TRACE_WARN-ERROR
  # 131: output warning and error
  # 135: output debug, warning and error
  # 143: output trace, debug, warning and error to log
  # 199: output debug, warning and error to both screen and file
  # 207: output trace, debug, warning and error to both screen and file
  #
  # debug flag for all log type, take effect when non-zero value\
  #TAOS_DEBUG_FLAG: "143"

  # generate core file when service crash
  #TAOS_ENABLE_CORE_FILE: "1"

扩容

关于扩容可参考上一节的说明，有一些额外的操作需要从 helm 的部署中获取。首先，从部署中获取 StatefulSet 的名称。

export STS_NAME=$(kubectl get statefulset \
  -l "app.kubernetes.io/name=tdengine" \
  -o jsonpath="{.items[0].metadata.name}")

扩容操作极其简单，增加 replica 即可。以下命令将 TDengine 扩充到三节点：

kubectl scale --replicas 3 statefulset/$STS_NAME

使用命令 show dnodes 和 show mnodes 检查是否扩容成功。

清理集群

Helm 管理下，清理操作也变得简单：

helm uninstall tdengine

但 Helm 也不会自动移除 PVC，需要手动获取 PVC 然后删除掉。

手动部署​

部署 taosd​

1. 清除数据​

2. 检查环境​

3. 安装​

4. 修改配置​

5. 启动​

6. 添加 dnode​

7. 添加 mnode​

部署 taosAdapter​

部署 taosKeeper​

部署 taosX​

部署 taosX-Agent​

部署 taos-Explorer​

Docker 部署​

启动 TDengine​

在 host 网络模式下启动 TDengine​

以指定的 hostname 和 port 启动 TDengine​

Kubernetes 部署​

前置条件​

配置 Service 服务​

有状态服务 StatefulSet​

使用 kubectl 命令部署 TDengine 集群​

端口转发​

集群扩容​

清理集群​

集群灾备能力​

使用 Helm 部署 TDengine 集群​

安装 Helm​

安装 TDengine Chart​

配置 values​

扩容​

清理集群​

支持和反馈

手动部署

部署 taosd

1. 清除数据

2. 检查环境

3. 安装

4. 修改配置

5. 启动

6. 添加 dnode

7. 添加 mnode

部署 taosAdapter

部署 taosKeeper

部署 taosX

部署 taosX-Agent

部署 taos-Explorer

Docker 部署

启动 TDengine

在 host 网络模式下启动 TDengine

以指定的 hostname 和 port 启动 TDengine

Kubernetes 部署

前置条件

配置 Service 服务

有状态服务 StatefulSet

使用 kubectl 命令部署 TDengine 集群

端口转发

集群扩容

清理集群

集群灾备能力

使用 Helm 部署 TDengine 集群

安装 Helm

安装 TDengine Chart

配置 values

扩容

清理集群