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 meta
、frontend
、datanode
和 flownode
),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10Gi
、10GB
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 meta
、frontend
、datanode
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。
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debug
、info
、warn
、error
四个级别; -
logging.format
: 用于配置全局日志格式,支持json
和text
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"