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)
使用 kubectl 部署 TDengine
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 5GB 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。
下面的示例中,taos-check startup 用于 startupProbe,检查 TDengine 是否完成启动;taos-check service 用于 readinessProbe 和 livenessProbe,检查 SQL 服务是否已经能够对外提供服务。
taos-check startup和taos-check service从3.4.1.0版本开始支持。- 这类 SQL 探针会复用
TAOS_ROOT_PASSWORD_FILE或TAOS_ROOT_PASSWORD作为认证密码,因此如果 root 密码被修改,在重启容器、升级镜像或重建 Pod 之前,必须同步更新对应的环境变量或 Secret。 - Docker 场景下不同版本的密码与升级处理方式,请参考本节前文“Docker 部署”中的说明。
---
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
- startup
failureThreshold: 360
periodSeconds: 10
readinessProbe:
exec:
command:
- taos-check
- service
initialDelaySeconds: 5
timeoutSeconds: 5000
livenessProbe:
exec:
command:
- taos-check
- service
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 TSDB 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。








