好消息！好消息！今天我們有一個令人激動的(de)好消息要宣布！

雖然開局的文風看著有(you)些“震驚黨”，但是希望(wang)大(da)家不要介(jie)意。因為從(cong)今天開始(shi)，TDengine Database終于正式推出了基于K8s的部(bu)署方(fang)案(an)。

這(zhe)么久以來，我們時(shi)常看(kan)到用戶(hu)問什么時(shi)候才能看(kan)到TDengine在(zai)K8s上的部署方(fang)案——現在(zai)，這(zhe)一天終于來了。

Kubernetes是一(yi)個用于自動化部署、擴展和(he)(he)管理容器化應(ying)用程序的(de)開源系(xi)統。作為該領域(yu)的(de)事實標準，K8s可以(yi)促(cu)進完善組件和(he)(he)工具的(de)生(sheng)態系(xi)統，以(yi)減輕應(ying)用程序在公(gong)有云或私有云中部署和(he)(he)運維的(de)負(fu)擔(dan)。

因此，有(you)了K8s的助力，TDengine Database的性能和輕便(bian)性以及強大的資(zi)源利用(yong)能力都(dou)會(hui)如虎添翼。

所(suo)以(yi)，我們著實有必(bi)要(yao)“震驚”一下(xia)。

（圖二來自于: ）

早在2019年(nian)，Gartner公司的報告(gao)就顯示：當前世界的聯網設備數(shu)在該年(nian)已經超過142億(yi)，預計2021年(nian)將達到(dao)250億(yi)，如(ru)此龐大的設備數(shu)量(liang)會產(chan)生海量(liang)的數(shu)據。

另一方面，IDC（國際數據中心）的(de)(de)研(yan)究報告稱(cheng)：到2022年(nian)，90％的(de)(de)新應用(yong)將具有微服務架構，這些架構可提高設計、調(diao)試、更新和(he)利用(yong)第三方代碼的(de)(de)能力，35％的(de)(de)生產應用(yong)將是云(yun)原生的(de)(de)。

因(yin)此，在云(yun)(yun)原生的場景處理海(hai)量的數據是(shi)未來的大勢所趨。而容(rong)器化，作為基礎設施和微服務的實踐者，能夠實現產品的快速部(bu)署迭代，靈活擴容(rong)縮容(rong)，隔離(li)應用。它的這(zhe)些特征，正是(shi)云(yun)(yun)原生重要的組成部(bu)分(fen)。

如今(jin)，TDengine終于也(ye)正式踏入了這一領域。

眾所周知，除了時序數據庫（Time-Series Database）之外，TDengine還(huan)提供(gong)緩存(cun)、消息隊列、訂閱、流式計算(suan)等功能，為物聯網(wang)、工業互(hu)聯網(wang)大數據(ju)的處理提供(gong)全棧的技術方案。所以(yi)，如果TDengine能得到容器化(hua)的加成，對于(yu)使用舊有(you)大數據(ju)體(ti)系工具(ju)的用戶來說，這(zhe)樣(yang)的替換無異于(yu)“鳥槍換炮(pao)”，使用體(ti)驗和維護難度都會得到質變(bian)級別的優化(hua)。

為此，濤思數(shu)據提供了(le)(le)(le)一組Docker鏡像(xiang)，并使用這組鏡像(xiang)分別實現(xian)了(le)(le)(le)TDengine在minikube及rancher rk2 環(huan)境下的部(bu)署和測試，初步實現(xian)了(le)(le)(le)Helm Chart支持（Chart名稱(cheng)：tdengine, 當前版本 0.1.0，Chart地址：）。

Docker構建流程及Helm源(yuan)代碼托管在  倉庫中(zhong)(zhong)；初步(bu)的中(zhong)(zhong)英(ying)文(wen)文(wen)檔使用GitHub Pages發布在： 。

中文文檔見： ；

英文文檔見(jian)  。

在(zai)部署過程中(zhong)，由于數(shu)(shu)據(ju)庫(ku)節(jie)點(dian)間存在(zai)主(zhu)從(cong)關系之類(lei)的(de)獨立(li)特征，并不是(shi)(shi)(shi)單(dan)純一模一樣的(de)數(shu)(shu)據(ju)節(jie)點(dian)，即(ji)每個節(jie)點(dian)都(dou)是(shi)(shi)(shi)“有狀(zhuang)態(tai)”的(de)。因(yin)此我們選用的(de)是(shi)(shi)(shi)statefulset（“有狀(zhuang)態(tai)應用”的(de)控(kong)制器）來部署集群(qun)。它能提(ti)供給pod以(yi)穩定(ding)(ding)的(de)順序，穩定(ding)(ding)的(de)網絡，穩定(ding)(ding)的(de)存儲。這樣可以(yi)保證數(shu)(shu)據(ju)庫(ku)節(jie)點(dian)在(zai)恢復后(hou)不論是(shi)(shi)(shi)數(shu)(shu)據(ju)狀(zhuang)態(tai)還是(shi)(shi)(shi)網絡狀(zhuang)態(tai)都(dou)可以(yi)維持原樣，從(cong)而保護TDengine集群(qun)的(de)穩定(ding)(ding)性(xing)和易(yi)維護性(xing)。

接(jie)下來(lai)，利用Docker的(de)entrypoint 特性(xing)，我們每次(ci)在增加pod的(de)副(fu)本數時，都會通過腳本自動連(lian)接(jie)firstEP（即(ji)是(shi)第一(yi)個(ge)創(chuang)建的(de)pod），然后(hou)執行“create dnode +新節(jie)點的(de)fqdn+端口(kou)”。由于statefulset特性(xing)使(shi)得pod的(de)創(chuang)建具有順序性(xing)，名字具有唯一(yi)性(xing)，所(suo)以(yi)我們用這些特性(xing)來(lai)區分(fen)不同TDengine節(jie)點的(de)地址(zhi)信息。

綜(zong)上邏輯，因(yin)此在(zai)(zai)操作的時候，我們只需要在(zai)(zai)控(kong)制器的yaml中指定副本（replica）數量，就可以直(zhi)接得到一個(ge)相等數量的數據庫集群(qun)，從而完成TDengine集群(qun)的快(kuai)速搭建。

示范如下：

與之類似，我(wo)們只需按照文(wen)檔(dang)操作，在線調整副本數就可以方便(bian)的動態擴容(rong)(rong)和(he)(he)縮容(rong)(rong)，十分便(bian)捷。但因為文(wen)章篇(pian)幅有限(xian)，不能贅述太多(duo)。所以，如果(guo)想了解更多(duo)其他TDengine在K8s上的部署(shu)方式(shi)和(he)(he)實現(xian)，歡迎大(da)家閱讀：并(bing)自己實操一番。該文(wen)檔(dang)對一些錯誤操作和(he)(he)部署(shu)時需要留意的細節也做了說明。

附上本方案作者、濤思數(shu)據(ju)工程師霍琳賀想(xiang)對大家(jia)說的話：

“為了支持在上的部署，特編寫此文檔。此文檔完全開源，源碼托管在 ，并歡迎所有人對此文檔進行修改，您可以直接提交Pull Request，也可以添加 Issue，任何一種方式都將是我們的榮幸。TDengine完善離不開社區的共同努力，謝謝！

在本文檔中，我們將從部署一套Kubernetes環境開始，介紹如何啟動Kubernetes，并在Kubernetes上從頭部署TDengine集群，簡單介紹如何在K8s環境中進行TDengine集群的擴容和縮容，其中我們未能完整支持的地方也會有說明，可能出現問題的操作也作了簡要的提示。

如果在實際操作過程中遇到問題，您總是可以通過官方微信 tdengine 聯系到我們。”

如(ru)您所見，TDengine還(huan)在不(bu)斷地優化自己的生態和性能，感謝大(da)家一路(lu)以來的支(zhi)持與陪伴。