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版本:0.11

常见 Helm Chart 配置项

对于每一个 Helm Chart,你都可以通过创建 values.yaml 来进行配置。当你需要应用配置时,你可以通过 helm upgrade 命令来应用配置:

helm upgrade --install ${release-name} ${chart-name} --namespace ${namespace} -f values.yaml

GreptimeDB Cluster Chart

完整的配置项可参考 GreptimeDB Cluster Chart

GreptimeDB 运行镜像配置

顶层变量 image 用于配置集群全局的运行镜像,如下所示:

image:
# -- The image registry
registry: greptime-registry.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com
# -- The image repository
repository: greptime/greptimedb
# -- The image tag
tag: "v0.11.0"
# -- The image pull secrets
pullSecrets: []

如果你想为集群中的每个 Role 配置不同的镜像,可以使用 ${role}.podTemplate.main.image 字段(其中 role 可以是 metafrontenddatanodeflownode),该字段会覆盖顶层变量 image 的配置,如下所示:

image:
# -- The image registry
registry: greptime-registry.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com
# -- The image repository
repository: greptime/greptimedb
# -- The image tag
tag: "v0.11.0"
# -- The image pull secrets
pullSecrets: []

frontend:
podTemplate:
main:
image: "greptime-registry.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/greptime/greptimedb:latest"

此时 frontend 的镜像将会被设置为 greptime-registry.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/greptime/greptimedb:latest,而其他组件的镜像将会使用顶层变量 image 的配置。

服务端口配置

你可以使用如下字段来配置服务端口,如下所示:

  • httpServicePort: 用于配置 HTTP 服务的端口,默认 4000;
  • grpcServicePort: 用于配置 SQL 服务的端口,默认 4001;
  • mysqlServicePort: 用于配置 MySQL 服务的端口,默认 4002;
  • postgresServicePort: 用于配置 PostgreSQL 服务的端口,默认 4003;

Datanode 存储配置

你可以通过 datanode.storage 字段来配置 Datanode 的存储,如下所示:

datanode:
storage:
# -- Storage class for datanode persistent volume
storageClassName: null
# -- Storage size for datanode persistent volume
storageSize: 10Gi
# -- Storage retain policy for datanode persistent volume
storageRetainPolicy: Retain
# -- The dataHome directory, default is "/data/greptimedb/"
dataHome: "/data/greptimedb"
  • storageClassName: 用于配置 StorageClass,默认使用 Kubernetes 当前默认的 StorageClass;
  • storageSize: 用于配置 Storage 的大小,默认 10Gi。你可以使用常用的容量单位,如 10Gi10GB 等;
  • storageRetainPolicy: 用于配置 Storage 的保留策略,默认 Retain,如果设置为 Delete,则当集群被删除时,相应的 Storage 也会被删除;
  • dataHome: 用于配置数据目录,默认 /data/greptimedb/

运行资源配置

顶层变量 base.podTemplate.main.resources 用于全局配置每个 Role 的资源,如下所示:

base:
podTemplate:
main:
resources:
requests:
memory: "1Gi"
cpu: "1"
limits:
memory: "2Gi"
cpu: "2"

如果你想为集群中的每个 Role 配置不同的资源,可以使用 ${role}.podTemplate.main.resources 字段(其中 role 可以是 metafrontenddatanode 等),改字段会覆盖顶层变量 base.podTemplate.main.resources 的配置,如下所示:

base:
podTemplate:
main:
resources:
requests:
memory: "1Gi"
cpu: "1"
limits:
memory: "2Gi"
cpu: "2"

frontend:
podTemplate:
main:
resources:
requests:
cpu: "2"
memory: "4Gi"
limits:
cpu: "4"
memory: "8Gi"

服务运行副本数配置

对于不同 Role 的副本数,可以通过 ${role}.replicas 字段进行配置对应的副本数,如下所示:

frontend:
replicas: 3

datanode:
replicas: 3

你可以通过配置其副本数来实现水平扩缩。

环境变量配置

你既可以通过 base.podTemplate.main.env 字段配置全局的环境变量,也可以通过 ${role}.podTemplate.main.env 字段为每个 Role 配置不同的环境变量,如下所示:

base:
podTemplate:
main:
env:
- name: GLOBAL_ENV
value: "global_value"

frontend:
podTemplate:
main:
env:
- name: FRONTEND_ENV
value: "frontend_value"

注入配置文件

对于不同 Role 的服务,你可以通过 ${role}.configData 字段注入自定义的 TOML 配置文件,如下所示:

frontend:
configData: |
[[region_engine]]
[region_engine.mito]
# Number of region workers
num_workers = 8

你可以通过 config.md 了解 GreptimeDB 的配置项。

除了使用 ${role}.configData 字段注入配置文件,你还可以通过 ${role}.configFile 来指定相应的文件,如下所示:

frontend:
configFile: "configs/frontend.toml"

此时需要确保对应的配置文件路径与执行 helm upgrade 命令时所处的目录一致。

备注

用户注入的配置文件默认优先级低于由 GreptimeDB Operator 所接管的配置项,某些配置项仅能通过 GreptimeDB Operator 进行配置,而这些配置项默认会暴露在 values.yaml 中。

如下默认配置将由 GreptimeDB Operator 管理:

  • Logging 配置;
  • Datanode 的 Node ID;

鉴权配置

Helm Chart 默认不启用 User Provider 模式的鉴权,你可以通过 auth.enabled 字段启用 User Provider 模式的鉴权并配置相应的用户信息,如下所示:

auth:
enabled: true
users:
- name: admin
password: "admin"

日志配置

顶层变量 logging 用于配置全局日志级别,如下所示:

# -- Global logging configuration
logging:
# -- The log level for greptimedb, only support "debug", "info", "warn", "debug"
level: "info"

# -- The log format for greptimedb, only support "json" and "text"
format: "text"

# -- The logs directory for greptimedb
logsDir: "/data/greptimedb/logs"

# -- Whether to log to stdout only
onlyLogToStdout: false

# -- indicates whether to persist the log with the datanode data storage. It **ONLY** works for the datanode component.
persistentWithData: false

# -- The log filters, use the syntax of `target[span\{field=value\}]=level` to filter the logs.
filters: []

# -- The slow query log configuration.
slowQuery:
# -- Enable slow query log.
enabled: false

# -- The threshold of slow query log in seconds.
threshold: "10s"

# -- Sample ratio of slow query log.
sampleRatio: "1.0"

其中:

  • logging.level: 用于配置全局日志级别,支持 debuginfowarnerror 四个级别;

  • logging.format: 用于配置全局日志格式,支持 jsontext 两种格式;

  • logging.logsDir: 用于配置全局日志目录,默认位于 /data/greptimedb/logs

  • logging.onlyLogToStdout: 用于配置是否仅输出到标准输出,默认不启用;

  • logging.persistentWithData: 用于配置是否将日志持久化到数据存储,仅适用于 datanode 组件,默认不启用;

  • logging.filters: 用于配置全局日志过滤器,支持 target[span\{field=value\}]=level 的语法,特步地,如果你希望对某些组件启动 debug 级别的日志,可以配置如下:

    logging:
    level: "info"
    format: "json"
    filters:
    - mito2=debug

你还可以通过 logging.slowQuery 字段配置来启用慢查询日志,如下所示:

logging:
slowQuery:
enabled: true
threshold: "100ms"
sampleRatio: "1.0"

其中:

  • logging.slowQuery.enabled: 用于配置是否启用慢查询日志,默认不启用;
  • logging.slowQuery.threshold: 用于配置慢查询日志的阈值;
  • logging.slowQuery.sampleRatio: 用于配置慢查询日志的采样率,默认 1.0(即全部采样);

如果配置了输出目录 logging.logsDir,则慢查询日志会输出到该目录下。

每一个 Role 的日志配置都可以通过 ${role}.logging 字段进行配置,其字段与顶层 logging 一致,并会覆盖顶层变量 logging 的配置,比如:

frontend:
logging:
level: "debug"

启用 Flownode

Helm Chart 默认不启用 Flownode,你可以通过 flownode.enabled 字段启用 Flownode,如下所示:

flownode:
enabled: true

flownode 的其他字段的配置与其他 Role 的配置一致,比如:

flownode:
enabled: false
replicas: 1
podTemplate:
main:
resources:
requests:
memory: "1Gi"
cpu: "1"
limits:
memory: "2Gi"
cpu: "2"