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TDengine

taosdata / TDengine
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TDengine
未验证 提交 602e5a0f 编写于 作者: W wade zhang 提交者： GitHub
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Merge pull request #15242 from taosdata/docs/wade-3.0 

doc: reconstruct get-started, deployment and tdinternals
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docs/zh/05-get-started/03-package.md 0 → 100644
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---
title: 安装包
description: 使用安装包安装和卸载
---
import Tabs from "@theme/Tabs";
import TabItem from "@theme/TabItem";
:::info
如果您希望对 TDengine 贡献代码或对内部实现感兴趣，请参考我们的 [TDengine GitHub 主页](https://github.com/taosdata/TDengine) 下载源码构建和安装.
:::
TDengine 开源版本提供 deb 和 rpm 格式安装包，用户可以根据自己的运行环境选择合适的安装包。其中 deb 支持 Debian/Ubuntu 及衍生系统，rpm 支持 CentOS/RHEL/SUSE 及衍生系统。同时我们也为企业用户提供 tar.gz 格式安装包。
## 安装
<Tabs>
<TabItem value="apt-get" label="apt-get">
可以使用 apt-get 工具从官方仓库安装。
**安装包仓库**
```
wget -qO - http://repos.taosdata.com/tdengine.key | sudo apt-key add -
echo "deb [arch=amd64] http://repos.taosdata.com/tdengine-stable stable main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/tdengine-stable.list
```
如果安装 Beta 版需要安装包仓库
```
echo "deb [arch=amd64] http://repos.taosdata.com/tdengine-beta beta main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/tdengine-beta.list
```
**使用 apt-get 命令安装**
```
sudo apt-get update
apt-cache policy tdengine
sudo apt-get install tdengine
```
:::tip
apt-get 方式只适用于 Debian 或 Ubuntu 系统
::::
</TabItem>
<TabItem label="Deb 安装" value="debinst">
1、从官网下载获得 deb 安装包，例如 TDengine-server-2.4.0.7-Linux-x64.deb；
2、进入到 TDengine-server-2.4.0.7-Linux-x64.deb 安装包所在目录，执行如下的安装命令：
```
$ sudo dpkg -i TDengine-server-2.4.0.7-Linux-x64.deb
(Reading database ... 137504 files and directories currently installed.)
Preparing to unpack TDengine-server-2.4.0.7-Linux-x64.deb ...
TDengine is removed successfully!
Unpacking tdengine (2.4.0.7) over (2.4.0.7) ...
Setting up tdengine (2.4.0.7) ...
Start to install TDengine...
System hostname is: ubuntu-1804
Enter FQDN:port (like h1.taosdata.com:6030) of an existing TDengine cluster node to join
OR leave it blank to build one:
Enter your email address for priority support or enter empty to skip:
Created symlink /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/taosd.service → /etc/systemd/system/taosd.service.
To configure TDengine : edit /etc/taos/taos.cfg
To start TDengine : sudo systemctl start taosd
To access TDengine : taos -h ubuntu-1804 to login into TDengine server
TDengine is installed successfully!
```
</TabItem>
<TabItem label="RPM 安装" value="rpminst">
1、从官网下载获得 rpm 安装包，例如 TDengine-server-2.4.0.7-Linux-x64.rpm；
2、进入到 TDengine-server-2.4.0.7-Linux-x64.rpm 安装包所在目录，执行如下的安装命令：
```
$ sudo rpm -ivh TDengine-server-2.4.0.7-Linux-x64.rpm
Preparing... ################################# [100%]
Updating / installing...
1:tdengine-2.4.0.7-3 ################################# [100%]
Start to install TDengine...
System hostname is: centos7
Enter FQDN:port (like h1.taosdata.com:6030) of an existing TDengine cluster node to join
OR leave it blank to build one:
Enter your email address for priority support or enter empty to skip:
Created symlink from /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/taosd.service to /etc/systemd/system/taosd.service.
To configure TDengine : edit /etc/taos/taos.cfg
To start TDengine : sudo systemctl start taosd
To access TDengine : taos -h centos7 to login into TDengine server
TDengine is installed successfully!
```
</TabItem>
<TabItem label="tar.gz 安装" value="tarinst">
1、从官网下载获得 tar.gz 安装包，例如 TDengine-server-2.4.0.7-Linux-x64.tar.gz；
2、进入到 TDengine-server-2.4.0.7-Linux-x64.tar.gz 安装包所在目录，先解压文件后，进入子目录，执行其中的 install.sh 安装脚本：
```
$ tar xvzf TDengine-enterprise-server-2.4.0.7-Linux-x64.tar.gz
TDengine-enterprise-server-2.4.0.7/
TDengine-enterprise-server-2.4.0.7/driver/
TDengine-enterprise-server-2.4.0.7/driver/vercomp.txt
TDengine-enterprise-server-2.4.0.7/driver/libtaos.so.2.4.0.7
TDengine-enterprise-server-2.4.0.7/install.sh
TDengine-enterprise-server-2.4.0.7/examples/
...
$ ll
total 43816
drwxrwxr-x 3 ubuntu ubuntu 4096 Feb 22 09:31 ./
drwxr-xr-x 20 ubuntu ubuntu 4096 Feb 22 09:30 ../
drwxrwxr-x 4 ubuntu ubuntu 4096 Feb 22 09:30 TDengine-enterprise-server-2.4.0.7/
-rw-rw-r-- 1 ubuntu ubuntu 44852544 Feb 22 09:31 TDengine-enterprise-server-2.4.0.7-Linux-x64.tar.gz
$ cd TDengine-enterprise-server-2.4.0.7/
$ ll
total 40784
drwxrwxr-x 4 ubuntu ubuntu 4096 Feb 22 09:30 ./
drwxrwxr-x 3 ubuntu ubuntu 4096 Feb 22 09:31 ../
drwxrwxr-x 2 ubuntu ubuntu 4096 Feb 22 09:30 driver/
drwxrwxr-x 10 ubuntu ubuntu 4096 Feb 22 09:30 examples/
-rwxrwxr-x 1 ubuntu ubuntu 33294 Feb 22 09:30 install.sh*
-rw-rw-r-- 1 ubuntu ubuntu 41704288 Feb 22 09:30 taos.tar.gz
$ sudo ./install.sh
Start to update TDengine...
Created symlink /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/taosd.service → /etc/systemd/system/taosd.service.
Nginx for TDengine is updated successfully!
To configure TDengine : edit /etc/taos/taos.cfg
To configure Taos Adapter (if has) : edit /etc/taos/taosadapter.toml
To start TDengine : sudo systemctl start taosd
To access TDengine : use taos -h ubuntu-1804 in shell OR from http://127.0.0.1:6060
TDengine is updated successfully!
Install taoskeeper as a standalone service
taoskeeper is installed, enable it by `systemctl enable taoskeeper`
```
:::info
install.sh 安装脚本在执行过程中，会通过命令行交互界面询问一些配置信息。如果希望采取无交互安装方式，那么可以用 -e no 参数来执行 install.sh 脚本。运行 `./install.sh -h` 指令可以查看所有参数的详细说明信息。
:::
</TabItem>
</Tabs>
:::note
当安装第一个节点时，出现 Enter FQDN：提示的时候，不需要输入任何内容。只有当安装第二个或以后更多的节点时，才需要输入已有集群中任何一个可用节点的 FQDN，支持该新节点加入集群。当然也可以不输入，而是在新节点启动前，配置到新节点的配置文件中。
:::
## 卸载
<Tabs>
<TabItem label="apt-get 卸载" value="aptremove">
内容TBD
</TabItem>
<TabItem label="Deb 卸载" value="debuninst">
卸载命令如下:
```
$ sudo dpkg -r tdengine
(Reading database ... 137504 files and directories currently installed.)
Removing tdengine (2.4.0.7) ...
TDengine is removed successfully!
```
</TabItem>
<TabItem label="RPM 卸载" value="rpmuninst">
卸载命令如下:
```
$ sudo rpm -e tdengine
TDengine is removed successfully!
```
</TabItem>
<TabItem label="tar.gz 卸载" value="taruninst">
卸载命令如下:
```
$ rmtaos
Nginx for TDengine is running, stopping it...
TDengine is removed successfully!
taosKeeper is removed successfully!
```
</TabItem>
</Tabs>
:::info
- TDengine 提供了多种安装包，但最好不要在一个系统上同时使用 tar.gz 安装包和 deb 或 rpm 安装包。否则会相互影响，导致在使用时出现问题。
- 对于 deb 包安装后，如果安装目录被手工误删了部分，出现卸载、或重新安装不能成功。此时，需要清除 TDengine 包的安装信息，执行如下命令：
```
$ sudo rm -f /var/lib/dpkg/info/tdengine*
```
然后再重新进行安装就可以了。
- 对于 rpm 包安装后，如果安装目录被手工误删了部分，出现卸载、或重新安装不能成功。此时，需要清除 TDengine 包的安装信息，执行如下命令：
```
$ sudo rpm -e --noscripts tdengine
```
然后再重新进行安装就可以了。
:::
## 安装目录说明
TDengine 成功安装后，主安装目录是 /usr/local/taos，目录内容如下：
```
$ cd /usr/local/taos
$ ll
$ ll
total 28
drwxr-xr-x 7 root root 4096 Feb 22 09:34 ./
drwxr-xr-x 12 root root 4096 Feb 22 09:34 ../
drwxr-xr-x 2 root root 4096 Feb 22 09:34 bin/
drwxr-xr-x 2 root root 4096 Feb 22 09:34 cfg/
lrwxrwxrwx 1 root root 13 Feb 22 09:34 data -> /var/lib/taos/
drwxr-xr-x 2 root root 4096 Feb 22 09:34 driver/
drwxr-xr-x 10 root root 4096 Feb 22 09:34 examples/
drwxr-xr-x 2 root root 4096 Feb 22 09:34 include/
lrwxrwxrwx 1 root root 13 Feb 22 09:34 log -> /var/log/taos/
```
- 自动生成配置文件目录、数据库目录、日志目录。
- 配置文件缺省目录：/etc/taos/taos.cfg， 软链接到 /usr/local/taos/cfg/taos.cfg；
- 数据库缺省目录：/var/lib/taos， 软链接到 /usr/local/taos/data；
- 日志缺省目录：/var/log/taos， 软链接到 /usr/local/taos/log；
- /usr/local/taos/bin 目录下的可执行文件，会软链接到 /usr/bin 目录下；
- /usr/local/taos/driver 目录下的动态库文件，会软链接到 /usr/lib 目录下；
- /usr/local/taos/include 目录下的头文件，会软链接到到 /usr/include 目录下；
## 卸载和更新文件说明
卸载安装包的时候，将保留配置文件、数据库文件和日志文件，即 /etc/taos/taos.cfg 、 /var/lib/taos 、 /var/log/taos 。如果用户确认后不需保留，可以手工删除，但一定要慎重，因为删除后，数据将永久丢失，不可以恢复！
如果是更新安装，当缺省配置文件（ /etc/taos/taos.cfg ）存在时，仍然使用已有的配置文件，安装包中携带的配置文件修改为 taos.cfg.orig 保存在 /usr/local/taos/cfg/ 目录，可以作为设置配置参数的参考样例；如果不存在配置文件，就使用安装包中自带的配置文件。
## 启动和停止
TDengine 使用 Linux 系统的 systemd/systemctl/service 来管理系统的启动和、停止、重启操作。TDengine 的服务进程是 taosd，默认情况下 TDengine 在系统启动后将自动启动。DBA 可以通过 systemd/systemctl/service 手动操作停止、启动、重新启动服务。
以 systemctl 为例，命令如下：
- 启动服务进程：`systemctl start taosd`
- 停止服务进程：`systemctl stop taosd`
- 重启服务进程：`systemctl restart taosd`
- 查看服务状态：`systemctl status taosd`
注意：TDengine 在 2.4 版本之后包含一个独立组件 taosAdapter 需要使用 systemctl 命令管理 taosAdapter 服务的启动和停止。
如果服务进程处于活动状态，则 status 指令会显示如下的相关信息：
```
Active: active (running)
```
如果后台服务进程处于停止状态，则 status 指令会显示如下的相关信息：
```
Active: inactive (dead)
```
## 升级
升级分为两个层面：升级安装包 和 升级运行中的实例。
升级安装包请遵循前述安装和卸载的步骤先卸载旧版本再安装新版本。
升级运行中的实例则要复杂得多，首先请注意版本号，TDengine 的版本号目前分为四段，如 2.4.0.14 和 2.4.0.16，只有前三段版本号一致（即只有第四段版本号不同）才能把一个运行中的实例进行升级。升级步骤如下：
- 停止数据写入
- 确保所有数据落盘，即写入时序数据库
- 停止 TDengine 集群
- 卸载旧版本并安装新版本
- 重新启动 TDengine 集群
- 进行简单的查询操作确认旧数据没有丢失
- 进行简单的写入操作确认 TDengine 集群可用
- 重新恢复业务数据的写入
:::warning
TDengine 不保证低版本能够兼容高版本的数据，所以任何时候都不推荐降级
:::
\ No newline at end of file
docs/zh/05-get-started/06-first-use.md 0 → 100644
浏览文件 @ 602e5a0f
---
title: 开始使用
description: '使用 TDengine'
---
import Tabs from "@theme/Tabs";
import TabItem from "@theme/TabItem";
import PkgInstall from "./\_pkg_install.mdx";
import AptGetInstall from "./\_apt_get_install.mdx";
## 启动
安装后，请使用 `systemctl` 命令来启动 TDengine 的服务进程。
```bash
systemctl start taosd
```
检查服务是否正常工作：
```bash
systemctl status taosd
```
如果服务进程处于活动状态，则 status 指令会显示如下的相关信息：
```
Active: active (running)
```
如果后台服务进程处于停止状态，则 status 指令会显示如下的相关信息：
```
Active: inactive (dead)
```
如果 TDengine 服务正常工作，那么您可以通过 TDengine 的命令行程序 `taos` 来访问并体验 TDengine。
systemctl 命令汇总：
- 启动服务进程：`systemctl start taosd`
- 停止服务进程：`systemctl stop taosd`
- 重启服务进程：`systemctl restart taosd`
- 查看服务状态：`systemctl status taosd`
:::info
- systemctl 命令需要 _root_ 权限来运行，如果您非 _root_ 用户，请在命令前添加 sudo 。
- `systemctl stop taosd` 指令在执行后并不会马上停止 TDengine 服务，而是会等待系统中必要的落盘工作正常完成。在数据量很大的情况下，这可能会消耗较长时间。
- 如果系统中不支持 `systemd`，也可以用手动运行 `/usr/local/taos/bin/taosd` 方式启动 TDengine 服务。
:::
## TDengine 命令行 (CLI)
为便于检查 TDengine 的状态，执行数据库 (Database) 的各种即席(Ad Hoc)查询，TDengine 提供一命令行应用程序(以下简称为 TDengine CLI) taos。要进入 TDengine 命令行，您只要在安装有 TDengine 的 Linux 终端执行 `taos` 即可。
```bash
taos
```
如果连接服务成功，将会打印出欢迎消息和版本信息。如果失败，则会打印错误消息出来（请参考 [FAQ](/train-faq/faq) 来解决终端连接服务端失败的问题）。 TDengine CLI 的提示符号如下：
```cmd
taos>
```
在 TDengine CLI 中，用户可以通过 SQL 命令来创建/删除数据库、表等，并进行数据库(database)插入查询操作。在终端中运行的 SQL 语句需要以分号结束来运行。示例：
```sql
create database demo;
use demo;
create table t (ts timestamp, speed int);
insert into t values ('2019-07-15 00:00:00', 10);
insert into t values ('2019-07-15 01:00:00', 20);
select * from t;
ts | speed |
========================================
2019-07-15 00:00:00.000 | 10 |
2019-07-15 01:00:00.000 | 20 |
Query OK, 2 row(s) in set (0.003128s)
```
除执行 SQL 语句外，系统管理员还可以从 TDengine CLI 进行检查系统运行状态、添加删除用户账号等操作。TDengine CLI 连同应用驱动也可以独立安装在 Linux 或 Windows 机器上运行，更多细节请参考 [这里](../reference/taos-shell/)
## 使用 taosBenchmark 体验写入速度
启动 TDengine 的服务，在 Linux 终端执行 `taosBenchmark` （曾命名为 `taosdemo`）：
```bash
taosBenchmark
```
该命令将在数据库 test 下面自动创建一张超级表 meters，该超级表下有 1 万张表，表名为 "d0" 到 "d9999"，每张表有 1 万条记录，每条记录有 (ts, current, voltage, phase) 四个字段，时间戳从 "2017-07-14 10:40:00 000" 到 "2017-07-14 10:40:09 999"，每张表带有标签 location 和 groupId，groupId 被设置为 1 到 10， location 被设置为 "California.SanFrancisco" 或者 "California.LosAngeles"。
这条命令很快完成 1 亿条记录的插入。具体时间取决于硬件性能，即使在一台普通的 PC 服务器往往也仅需十几秒。
taosBenchmark 命令本身带有很多选项，配置表的数目、记录条数等等，您可以设置不同参数进行体验，请执行 `taosBenchmark --help` 详细列出。taosBenchmark 详细使用方法请参照 [如何使用 taosBenchmark 对 TDengine 进行性能测试](https://www.taosdata.com/2021/10/09/3111.html)。
## 使用 TDengine CLI 体验查询速度
使用上述 taosBenchmark 插入数据后，可以在 TDengine CLI 输入查询命令，体验查询速度。
查询超级表下记录总条数：
```sql
taos> select count(*) from test.meters;
```
查询 1 亿条记录的平均值、最大值、最小值等：
```sql
taos> select avg(current), max(voltage), min(phase) from test.meters;
```
查询 location="California.SanFrancisco" 的记录总条数：
```sql
taos> select count(*) from test.meters where location="California.SanFrancisco";
```
查询 groupId=10 的所有记录的平均值、最大值、最小值等：
```sql
taos> select avg(current), max(voltage), min(phase) from test.meters where groupId=10;
```
对表 d10 按 10s 进行平均值、最大值和最小值聚合统计：
```sql
taos> select avg(current), max(voltage), min(phase) from test.d10 interval(10s);
```
docs/zh/10-cluster/02-cluster-mgmt.md 已删除 100644 → 0
浏览文件 @ 0b981808
---
title: 数据节点管理
---
上面已经介绍如何从零开始搭建集群。集群组建完成后，可以随时查看集群中当前的数据节点的状态，还可以添加新的数据节点进行扩容，删除数据节点，甚至手动进行数据节点之间的负载均衡操作。
:::note
以下所有执行命令的操作需要先登陆进 TDengine 系统，必要时请使用 root 权限。
:::
## 查看数据节点
启动 TDengine CLI 程序 taos，然后执行：
```sql
SHOW DNODES;
```
它将列出集群中所有的 dnode，每个 dnode 的 ID，end_point（fqdn:port），状态（ready，offline 等），vnode 数目，还未使用的 vnode 数目等信息。在添加或删除一个数据节点后，可以使用该命令查看。
输出如下（具体内容仅供参考，取决于实际的集群配置）
```
taos> show dnodes;
id | endpoint | vnodes | support_vnodes | status | create_time | note |
============================================================================================================================================
1 | trd01:6030 | 100 | 1024 | ready | 2022-07-15 16:47:47.726 | |
Query OK, 1 rows affected (0.006684s)
```
## 查看虚拟节点组
为充分利用多核技术，并提供横向扩展能力，数据需要分片处理。因此 TDengine 会将一个 DB 的数据切分成多份，存放在多个 vnode 里。这些 vnode 可能分布在多个数据节点 dnode 里，这样就实现了水平扩展。一个 vnode 仅仅属于一个 DB，但一个 DB 可以有多个 vnode。vnode 所在的数据节点是 mnode 根据当前系统资源的情况，自动进行分配的，无需任何人工干预。
启动 CLI 程序 taos，然后执行：
```sql
USE SOME_DATABASE;
SHOW VGROUPS;
```
输出如下（具体内容仅供参考，取决于实际的集群配置）
```
taos> use db;
Database changed.
taos> show vgroups;
vgroup_id | db_name | tables | v1_dnode | v1_status | v2_dnode | v2_status | v3_dnode | v3_status | status | nfiles | file_size | tsma |
================================================================================================================================================================================================
2 | db | 0 | 1 | leader | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | 0 |
3 | db | 0 | 1 | leader | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | 0 |
4 | db | 0 | 1 | leader | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | 0 |
Query OK, 8 row(s) in set (0.001154s)
```
## 添加数据节点
启动 CLI 程序 taos，然后执行：
```sql
CREATE DNODE "fqdn:port";
```
将新数据节点的 End Point 添加进集群的 EP 列表。“fqdn:port“需要用双引号引起来，否则出错。一个数据节点对外服务的 fqdn 和 port 可以通过配置文件 taos.cfg 进行配置，缺省是自动获取。【强烈不建议用自动获取方式来配置 FQDN，可能导致生成的数据节点的 End Point 不是所期望的】
然后启动新加入的数据节点的 taosd 进程，再通过 taos 查看数据节点状态：
```
taos> show dnodes;
id | endpoint | vnodes | support_vnodes | status | create_time | note |
============================================================================================================================================
1 | localhost:6030 | 100 | 1024 | ready | 2022-07-15 16:47:47.726 | |
2 | localhost:7030 | 0 | 1024 | ready | 2022-07-15 16:56:13.670 | |
Query OK, 2 rows affected (0.007031s)
```
从中可以看到两个 dnode 状态都为 ready
## 删除数据节点
先停止要删除的数据节点的 taosd 进程，然后启动 CLI 程序 taos，执行：
```sql
DROP DNODE "fqdn:port";
```
或者
```sql
DROP DNODE dnodeId;
```
通过 “fqdn:port” 或 dnodeID 来指定一个具体的节点都是可以的。其中 fqdn 是被删除的节点的 FQDN，port 是其对外服务器的端口号；dnodeID 可以通过 SHOW DNODES 获得。
:::warning
数据节点一旦被 drop 之后，不能重新加入集群。需要将此节点重新部署（清空数据文件夹）。集群在完成 `drop dnode` 操作之前，会将该 dnode 的数据迁移走。
请注意 `drop dnode` 和 停止 taosd 进程是两个不同的概念，不要混淆：因为删除 dnode 之前要执行迁移数据的操作，因此被删除的 dnode 必须保持在线状态。待删除操作结束之后，才能停止 taosd 进程。
一个数据节点被 drop 之后，其他节点都会感知到这个 dnodeID 的删除操作，任何集群中的节点都不会再接收此 dnodeID 的请求。
dnodeID 是集群自动分配的，不得人工指定。它在生成时是递增的，不会重复。
:::
docs/zh/10-cluster/01-deploy.md → docs/zh/10-deployment/01-deploy.md
浏览文件 @ 602e5a0f
---
title: 集群部署
title: 集群部署和管理
---
## 准备工作
......@@ -91,7 +91,7 @@ taos>
上述命令里，可以看到刚启动的数据节点的 End Point 是：h1.taos.com:6030，就是这个新集群的 firstEp。
### 启动后续数据节点
### 添加数据节点
将后续的数据节点添加到现有集群，具体有以下几步：
......@@ -125,3 +125,75 @@ firstEp 这个参数仅仅在该数据节点首次加入集群时有作用，加
两个没有配置 firstEp 参数的数据节点 dnode 启动后，会独立运行起来。这个时候，无法将其中一个数据节点加入到另外一个数据节点，形成集群。无法将两个独立的集群合并成为新的集群。
:::
## 查看数据节点
启动 TDengine CLI 程序 taos，然后执行：
```sql
SHOW DNODES;
```
它将列出集群中所有的 dnode，每个 dnode 的 ID，end_point（fqdn:port），状态（ready，offline 等），vnode 数目，还未使用的 vnode 数目等信息。在添加或删除一个数据节点后，可以使用该命令查看。
输出如下（具体内容仅供参考，取决于实际的集群配置）
```
taos> show dnodes;
id | endpoint | vnodes | support_vnodes | status | create_time | note |
============================================================================================================================================
1 | trd01:6030 | 100 | 1024 | ready | 2022-07-15 16:47:47.726 | |
Query OK, 1 rows affected (0.006684s)
```
## 查看虚拟节点组
为充分利用多核技术，并提供横向扩展能力，数据需要分片处理。因此 TDengine 会将一个 DB 的数据切分成多份，存放在多个 vnode 里。这些 vnode 可能分布在多个数据节点 dnode 里，这样就实现了水平扩展。一个 vnode 仅仅属于一个 DB，但一个 DB 可以有多个 vnode。vnode 所在的数据节点是 mnode 根据当前系统资源的情况，自动进行分配的，无需任何人工干预。
启动 CLI 程序 taos，然后执行：
```sql
USE SOME_DATABASE;
SHOW VGROUPS;
```
输出如下（具体内容仅供参考，取决于实际的集群配置）
```
taos> use db;
Database changed.
taos> show vgroups;
vgroup_id | db_name | tables | v1_dnode | v1_status | v2_dnode | v2_status | v3_dnode | v3_status | status | nfiles | file_size | tsma |
================================================================================================================================================================================================
2 | db | 0 | 1 | leader | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | 0 |
3 | db | 0 | 1 | leader | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | 0 |
4 | db | 0 | 1 | leader | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | 0 |
Query OK, 8 row(s) in set (0.001154s)
```
## 删除数据节点
先停止要删除的数据节点的 taosd 进程，然后启动 CLI 程序 taos，执行：
```sql
DROP DNODE "fqdn:port";
```
或者
```sql
DROP DNODE dnodeId;
```
通过 “fqdn:port” 或 dnodeID 来指定一个具体的节点都是可以的。其中 fqdn 是被删除的节点的 FQDN，port 是其对外服务器的端口号；dnodeID 可以通过 SHOW DNODES 获得。
:::warning
数据节点一旦被 drop 之后，不能重新加入集群。需要将此节点重新部署（清空数据文件夹）。集群在完成 `drop dnode` 操作之前，会将该 dnode 的数据迁移走。
请注意 `drop dnode` 和 停止 taosd 进程是两个不同的概念，不要混淆：因为删除 dnode 之前要执行迁移数据的操作，因此被删除的 dnode 必须保持在线状态。待删除操作结束之后，才能停止 taosd 进程。
一个数据节点被 drop 之后，其他节点都会感知到这个 dnodeID 的删除操作，任何集群中的节点都不会再接收此 dnodeID 的请求。
dnodeID 是集群自动分配的，不得人工指定。它在生成时是递增的，不会重复。
:::
docs/zh/10-deployment/03-k8s.md 0 → 100644
浏览文件 @ 602e5a0f
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title: 在 Kubernetes 上部署 TDengine 集群
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## 配置 ConfigMap
为 TDengine 创建 `taoscfg.yaml`，此文件中的配置将作为环境变量传入 TDengine 镜像，更新此配置将导致所有 TDengine POD 重启。
```yaml
---
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
name: taoscfg
labels:
app: tdengine
data:
CLUSTER: "1"
TAOS_KEEP: "3650"
TAOS_DEBUG_FLAG: "135"
```
## 配置服务
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。添加 TDengine 所用到的所有端口：
```yaml
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: "taosd"
labels:
app: "tdengine"
spec:
ports:
- name: tcp6030
protocol: "TCP"
port: 6030
- name: tcp6035
protocol: "TCP"
port: 6035
- name: tcp6041
protocol: "TCP"
port: 6041
- name: udp6030
protocol: "UDP"
port: 6030
- name: udp6031
protocol: "UDP"
port: 6031
- name: udp6032
protocol: "UDP"
port: 6032
- name: udp6033
protocol: "UDP"
port: 6033
- name: udp6034
protocol: "UDP"
port: 6034
- name: udp6035
protocol: "UDP"
port: 6035
- name: udp6036
protocol: "UDP"
port: 6036
- name: udp6037
protocol: "UDP"
port: 6037
- name: udp6038
protocol: "UDP"
port: 6038
- name: udp6039
protocol: "UDP"
port: 6039
- name: udp6040
protocol: "UDP"
port: 6040
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 的服务类型，创建文件 `tdengine.yaml`：
```yaml
---
apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
name: "tdengine"
labels:
app: "tdengine"
spec:
serviceName: "taosd"
replicas: 2
updateStrategy:
type: RollingUpdate
selector:
matchLabels:
app: "tdengine"
template:
metadata:
name: "tdengine"
labels:
app: "tdengine"
spec:
containers:
- name: "tdengine"
image: "zitsen/taosd:develop"
imagePullPolicy: "Always"
envFrom:
- configMapRef:
name: taoscfg
ports:
- name: tcp6030
protocol: "TCP"
containerPort: 6030
- name: tcp6035
protocol: "TCP"
containerPort: 6035
- name: tcp6041
protocol: "TCP"
containerPort: 6041
- name: udp6030
protocol: "UDP"
containerPort: 6030
- name: udp6031
protocol: "UDP"
containerPort: 6031
- name: udp6032
protocol: "UDP"
containerPort: 6032
- name: udp6033
protocol: "UDP"
containerPort: 6033
- name: udp6034
protocol: "UDP"
containerPort: 6034
- name: udp6035
protocol: "UDP"
containerPort: 6035
- name: udp6036
protocol: "UDP"
containerPort: 6036
- name: udp6037
protocol: "UDP"
containerPort: 6037
- name: udp6038
protocol: "UDP"
containerPort: 6038
- name: udp6039
protocol: "UDP"
containerPort: 6039
- name: udp6040
protocol: "UDP"
containerPort: 6040
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"
# TAOS_ prefix will configured in taos.cfg, strip prefix and camelCase.
- 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 setted in k8s env.
- name: TAOS_FQDN
value: "$(POD_NAME).$(SERVICE_NAME).$(STS_NAMESPACE).svc.cluster.local"
volumeMounts:
- name: taosdata
mountPath: /var/lib/taos
readinessProbe:
exec:
command:
- taos
- -s
- "show mnodes"
initialDelaySeconds: 5
timeoutSeconds: 5000
livenessProbe:
tcpSocket:
port: 6030
initialDelaySeconds: 15
periodSeconds: 20
volumeClaimTemplates:
- metadata:
name: taosdata
spec:
accessModes:
- "ReadWriteOnce"
storageClassName: "csi-rbd-sc"
resources:
requests:
storage: "10Gi"
```
## 启动集群
将前述三个文件添加到 Kubernetes 集群中：
```bash
kubectl apply -f taoscfg.yaml
kubectl apply -f taosd-service.yaml
kubectl apply -f tdengine.yaml
```
上面的配置将生成一个两节点的 TDengine 集群，dnode 是自动配置的，可以使用 `show dnodes` 命令查看当前集群的节点：
```bash
kubectl exec -i -t tdengine-0 -- taos -s "show dnodes"
kubectl exec -i -t tdengine-1 -- taos -s "show dnodes"
```
输出如下：
```
Welcome to the TDengine shell from Linux, Client Version:2.1.1.0
Copyright (c) 2020 by TAOS Data, Inc. All rights reserved.
taos> show dnodes
id | end_point | vnodes | cores | status | role | create_time | offline reason |
======================================================================================================================================
1 | tdengine-0.taosd.default.sv... | 1 | 40 | ready | any | 2021-06-01 17:13:24.181 | |
2 | tdengine-1.taosd.default.sv... | 0 | 40 | ready | any | 2021-06-01 17:14:09.257 | |
Query OK, 2 row(s) in set (0.000997s)
```
## 集群扩容
TDengine 集群支持自动扩容：
```bash
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：
```bash
kubectl get pods -l app=tdengine
```
输出如下：
```
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
tdengine-0 1/1 Running 0 161m
tdengine-1 1/1 Running 0 161m
tdengine-2 1/1 Running 0 32m
tdengine-3 1/1 Running 0 32m
```
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：
```bash
kubectl exec -i -t tdengine-0 -- taos -s "show dnodes"
```
扩容后的四节点 TDengine 集群的 dnode 列表:
```
Welcome to the TDengine shell from Linux, Client Version:2.1.1.0
Copyright (c) 2020 by TAOS Data, Inc. All rights reserved.
taos> show dnodes
id | end_point | vnodes | cores | status | role | create_time | offline reason |
======================================================================================================================================
1 | tdengine-0.taosd.default.sv... | 0 | 40 | ready | any | 2021-06-01 11:58:12.915 | |
2 | tdengine-1.taosd.default.sv... | 0 | 40 | ready | any | 2021-06-01 11:58:33.127 | |
3 | tdengine-2.taosd.default.sv... | 0 | 40 | ready | any | 2021-06-01 14:07:27.078 | |
4 | tdengine-3.taosd.default.sv... | 1 | 40 | ready | any | 2021-06-01 14:07:48.362 | |
Query OK, 4 row(s) in set (0.001293s)
```
## 集群缩容
TDengine 的缩容并没有自动化，我们尝试将一个三节点集群缩容到两节点。
首先，确认一个三节点 TDengine 集群正常工作，在 TDengine CLI 中查看 dnode 的状态：
```bash
taos> show dnodes
id | end_point | vnodes | cores | status | role | create_time | offline reason |
======================================================================================================================================
1 | tdengine-0.taosd.default.sv... | 1 | 40 | ready | any | 2021-06-01 16:27:24.852 | |
2 | tdengine-1.taosd.default.sv... | 0 | 40 | ready | any | 2021-06-01 16:27:53.339 | |
3 | tdengine-2.taosd.default.sv... | 0 | 40 | ready | any | 2021-06-01 16:28:49.787 | |
Query OK, 3 row(s) in set (0.001101s)
```
想要安全的缩容，首先需要将节点从 dnode 列表中移除，也即从集群中移除：
```bash
kubectl exec -i -t tdengine-0 -- taos -s "drop dnode 'tdengine-2.taosd.default.svc.cluster.local:6030'"
```
通过 `show dondes` 命令确认移除成功后，移除相应的 POD：
```bash
kubectl scale statefulsets tdengine --replicas=2
```
最后一个 POD 会被删除，使用 `kubectl get pods -l app=tdengine` 查看集群状态：
```
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
tdengine-0 1/1 Running 0 3h40m
tdengine-1 1/1 Running 0 3h40m
```
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。
```bash
kubectl delete pvc taosdata-tdengine-2
```
此时的集群状态是安全的，需要时还可以再次进行扩容：
```bash
kubectl scale statefulsets tdengine --replicas=3
```
`show dnodes` 输出如下：
```
taos> show dnodes
id | end_point | vnodes | cores | status | role | create_time | offline reason |
======================================================================================================================================
1 | tdengine-0.taosd.default.sv... | 1 | 40 | ready | any | 2021-06-01 16:27:24.852 | |
2 | tdengine-1.taosd.default.sv... | 0 | 40 | ready | any | 2021-06-01 16:27:53.339 | |
4 | tdengine-2.taosd.default.sv... | 0 | 40 | ready | any | 2021-06-01 16:40:49.177 | |
```
## 删除集群
完整移除 TDengine 集群，需要分别清理 statefulset、svc、configmap、pvc。
```bash
kubectl delete statefulset -l app=tdengine
kubectl delete svc -l app=tdengine
kubectl delete pvc -l app=tdengine
kubectl delete configmap taoscfg
```
## 常见错误
### 错误一
扩容到四节点之后缩容到两节点，删除的 POD 会进入 offline 状态：
```
Welcome to the TDengine shell from Linux, Client Version:2.1.1.0
Copyright (c) 2020 by TAOS Data, Inc. All rights reserved.
taos> show dnodes
id | end_point | vnodes | cores | status | role | create_time | offline reason |
======================================================================================================================================
1 | tdengine-0.taosd.default.sv... | 0 | 40 | ready | any | 2021-06-01 11:58:12.915 | |
2 | tdengine-1.taosd.default.sv... | 0 | 40 | ready | any | 2021-06-01 11:58:33.127 | |
3 | tdengine-2.taosd.default.sv... | 0 | 40 | offline | any | 2021-06-01 14:07:27.078 | status msg timeout |
4 | tdengine-3.taosd.default.sv... | 1 | 40 | offline | any | 2021-06-01 14:07:48.362 | status msg timeout |
Query OK, 4 row(s) in set (0.001236s)
```
但 `drop dnode` 的行为按不会按照预期进行，且下次集群重启后，所有的 dnode 节点将无法启动 dropping 状态无法退出。
### 错误二
TDengine集群会持有 replica 参数，如果缩容后的节点数小于这个值，集群将无法使用：
创建一个库使用 replica 参数为 2，插入部分数据：
```bash
kubectl exec -i -t tdengine-0 -- \
taos -s \
"create database if not exists test replica 2;
use test;
create table if not exists t1(ts timestamp, n int);
insert into t1 values(now, 1)(now+1s, 2);"
```
缩容到单节点：
```bash
kubectl scale statefulsets tdengine --replicas=1
```
在taos shell中的所有数据库操作将无法成功。
```
taos> show dnodes;
id | end_point | vnodes | cores | status | role | create_time | offline reason |
======================================================================================================================================
1 | tdengine-0.taosd.default.sv... | 2 | 40 | ready | any | 2021-06-01 15:55:52.562 | |
2 | tdengine-1.taosd.default.sv... | 1 | 40 | offline | any | 2021-06-01 15:56:07.212 | status msg timeout |
Query OK, 2 row(s) in set (0.000845s)
taos> show dnodes;
id | end_point | vnodes | cores | status | role | create_time | offline reason |
======================================================================================================================================
1 | tdengine-0.taosd.default.sv... | 2 | 40 | ready | any | 2021-06-01 15:55:52.562 | |
2 | tdengine-1.taosd.default.sv... | 1 | 40 | offline | any | 2021-06-01 15:56:07.212 | status msg timeout |
Query OK, 2 row(s) in set (0.000837s)
taos> use test;
Database changed.
taos> insert into t1 values(now, 3);
DB error: Unable to resolve FQDN (0.013874s)
```
\ No newline at end of file
docs/zh/10-deployment/05-helm.md 0 → 100644
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title: 使用 Helm 部署 TDengine 集群
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Helm 是 Kubernetes 的包管理器，上一节使用 Kubernets 部署 TDengine 集群的操作已经足够简单，但 Helm 依然可以提供更强大的能力。
## 安装 Helm
```bash
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：
```bash
wget https://github.com/taosdata/TDengine-Operator/raw/main/helm/tdengine-0.3.0.tgz
```
获取当前Kubernetes的存储类：
```bash
kubectl get storageclass
```
在 minikube 默认为 standard.
之后，使用helm命令安装：
```bash
helm install tdengine tdengine-0.3.0.tgz \
--set storage.className=<your storage class name>
```
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：
```bash
helm install tdengine tdengine-0.3.0.tgz \
--set storage.className=standard \
--set storage.dataSize=2Gi \
--set storage.logSize=10Mi
```
部署成功后，TDengine Chart将会输出操作TDengine的说明：
```bash
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：
```bash
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：
```bash
helm show values tdengine-0.3.0.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：
```bash
helm install tdengine tdengine-0.3.0.tgz -f values.yaml
```
全部参数如下：
```yaml
# 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: "2.4.0.5"
service:
# ClusterIP is the default service type, use NodeIP only if you know what you are doing.
type: ClusterIP
ports:
# TCP range required
tcp: [6030,6031,6032,6033,6034, 6035,6036,6037,6038, 6039, 6040, 6041, 6042, 6043, 6044, 6045, 6060]
# UDP range 6030-6039
udp: [6030, 6031, 6032, 6033, 6034, 6035, 6036, 6037, 6038, 6039]
arbitrator: true
# 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 setted here, it's auto generated at scale-up.
# 2. serverPort: should not be setted, we'll use the default 6030 in many places.
# 3. fqdn: will be auto generated in kubenetes, 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:
# number of replications, for cluster only
TAOS_REPLICA: "1"
# number of management nodes in the system
TAOS_NUM_OF_MNODES: "1"
# number of days per DB file
# TAOS_DAYS: "10"
# number of days to keep DB file, default is 10 years.
#TAOS_KEEP: "3650"
# cache block size (Mbyte)
#TAOS_CACHE: "16"
# number of cache blocks per vnode
#TAOS_BLOCKS: "6"
# minimum rows of records in file block
#TAOS_MIN_ROWS: "100"
# maximum rows of records in file block
#TAOS_MAX_ROWS: "4096"
#
# TAOS_NUM_OF_THREADS_PER_CORE: number of threads per CPU core
#TAOS_NUM_OF_THREADS_PER_CORE: "1.0"
#
# TAOS_NUM_OF_COMMIT_THREADS: number of threads to commit cache data
#TAOS_NUM_OF_COMMIT_THREADS: "4"
#
# TAOS_RATIO_OF_QUERY_CORES:
# the proportion of total CPU cores available for query processing
# 2.0: the query threads will be set to double of the CPU cores.
# 1.0: all CPU cores are available for query processing [default].
# 0.5: only half of the CPU cores are available for query.
# 0.0: only one core available.
#TAOS_RATIO_OF_QUERY_CORES: "1.0"
#
# TAOS_KEEP_COLUMN_NAME:
# the last_row/first/last aggregator will not change the original column name in the result fields
#TAOS_KEEP_COLUMN_NAME: "0"
# enable/disable backuping vnode directory when removing vnode
#TAOS_VNODE_BAK: "1"
# enable/disable installation / usage report
#TAOS_TELEMETRY_REPORTING: "1"
# enable/disable load balancing
#TAOS_BALANCE: "1"
# max timer control blocks
#TAOS_MAX_TMR_CTRL: "512"
# time interval of system monitor, seconds
#TAOS_MONITOR_INTERVAL: "30"
# number of seconds allowed for a dnode to be offline, for cluster only
#TAOS_OFFLINE_THRESHOLD: "8640000"
# RPC re-try timer, millisecond
#TAOS_RPC_TIMER: "1000"
# RPC maximum time for ack, seconds.
#TAOS_RPC_MAX_TIME: "600"
# 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: "10"
# maximum delay before launching a stream computation, milli-second
#TAOS_MAX_STREAM_COMP_DELAY: "20000"
# maximum delay before launching a stream computation for the first time, milli-second
#TAOS_MAX_FIRST_STREAM_COMP_DELAY: "10000"
# retry delay when a stream computation fails, milli-second
#TAOS_RETRY_STREAM_COMP_DELAY: "10"
# the delayed time for launching a stream computation, from 0.1(default, 10% of whole computing time window) to 0.9
#TAOS_STREAM_COMP_DELAY_RATIO: "0.1"
# max number of vgroups per db, 0 means configured automatically
#TAOS_MAX_VGROUPS_PER_DB: "0"
# max number of tables per vnode
#TAOS_MAX_TABLES_PER_VNODE: "1000000"
# the number of acknowledgments required for successful data writing
#TAOS_QUORUM: "1"
# enable/disable compression
#TAOS_COMP: "2"
# write ahead log (WAL) level, 0: no wal; 1: write wal, but no fysnc; 2: write wal, and call fsync
#TAOS_WAL_LEVEL: "1"
# if walLevel is set to 2, the cycle of fsync being executed, if set to 0, fsync is called right away
#TAOS_FSYNC: "3000"
# 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 length of an SQL
#TAOS_MAX_SQL_LENGTH: "1048576"
# the maximum number of records allowed for super table time sorting
#TAOS_MAX_NUM_OF_ORDERED_RES: "100000"
# max number of connections allowed in dnode
#TAOS_MAX_SHELL_CONNS: "5000"
# max number of connections allowed in client
#TAOS_MAX_CONNECTIONS: "5000"
# 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 recording the SQL statements via restful interface
#TAOS_HTTP_ENABLE_RECORD_SQL: "0"
# number of threads used to process http requests
#TAOS_HTTP_MAX_THREADS: "2"
# maximum number of rows returned by the restful interface
#TAOS_RESTFUL_ROW_LIMIT: "10240"
# The following parameter is used to limit the maximum number of lines in log files.
# max number of lines per log filters
# numOfLogLines 10000000
# enable/disable async log
#TAOS_ASYNC_LOG: "0"
#
# 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"
# enable/disable recording the SQL in taos client
#TAOS_ENABLE_RECORD_SQL: "0"
# generate core file when service crash
#TAOS_ENABLE_CORE_FILE: "1"
# maximum display width of binary and nchar fields in the shell. The parts exceeding this limit will be hidden
#TAOS_MAX_BINARY_DISPLAY_WIDTH: "30"
# enable/disable stream (continuous query)
#TAOS_STREAM: "1"
# in retrieve blocking model, only in 50% query threads will be used in query processing in dnode
#TAOS_RETRIEVE_BLOCKING_MODEL: "0"
# the maximum allowed query buffer size in MB during query processing for each data node
# -1 no limit (default)
# 0 no query allowed, queries are disabled
#TAOS_QUERY_BUFFER_SIZE: "-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。
```bash
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：
```bash
kubectl scale --replicas 3 statefulset/$STS_NAME
```
使用命令 `show dnodes` 和 `show mnodes` 检查是否扩容成功。
## 缩容
:::warning
缩容操作并没有完整测试，可能造成数据风险，请谨慎使用。
:::
获取需要缩容的dnode列表，并手动Drop。
```bash
kubectl --namespace default exec $POD_NAME -- \
cat /var/lib/taos/dnode/dnodeEps.json \
| jq '.dnodeInfos[1:] |map(.dnodeFqdn + ":" + (.dnodePort|tostring)) | .[]' -r
kubectl --namespace default exec $POD_NAME -- taos -s "show dnodes"
kubectl --namespace default exec $POD_NAME -- taos -s 'drop dnode "<you dnode in list>"'
```
## 删除集群
Helm管理下，清理操作也变得简单：
```bash
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。
\ No newline at end of file
docs/zh/10-cluster/index.md → docs/zh/10-deployment/index.md
浏览文件 @ 602e5a0f
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title: 集群管理
title: 部署集群
---
TDengine 支持集群，提供水平扩展的能力。如果需要获得更高的处理能力，只需要多增加节点即可。TDengine 采用虚拟节点技术，将一个节点虚拟化为多个虚拟节点，以实现负载均衡。同时，TDengine可以将多个节点上的虚拟节点组成虚拟节点组，通过多副本机制，以保证供系统的高可用。TDengine的集群功能完全开源。
本章节主要介绍集群的部署、维护，以及如何实现高可用和负载均衡。
本章节主要介绍如何在主机上人工部署集群，以及如何使用 Kubernetes 和 Helm部署集群。
```mdx-code-block
import DocCardList from '@theme/DocCardList';
......
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