分享人：蟾兔   阿里云数据库云原生领域专家

正文：本文详细介绍了PolarDB Stack的最佳实践。

1、什么是 PolarDB Stack

什么是PolarDB Stack？它最初是面向线下数据库市场的轻量级的软件，它是基于共享存储的一写多读版的PolarDB 数据库服务，一写多读版是我们主打，线下有两个版本，一个是纯软版本，另一个是软硬一体版本，现在开源的是纯软版本，在开源的版本和线下的版本基本上是相同的。

我们版本能够在自有的硬件上部署，也支持混合部署和单独部署两种方案，管控节点和计算节点是要放一起部署还是分开部署，我们都提供相应的能力支持。

根据数据库PolarDB特别定制和深度优化了数据库生命周期管理，包括网络、存储方面的优化，API是基于k8s的标准API，方便大家集成和二次开发。

我们线下场景也是用这套API，又开发了控制台，可以用这个控制台去管控各个数据库的实例，也欢迎大家用我们的API去做自己的控制台，现在代码都是开源的，大家可以去自由的开发。

我们提供企业级的功能、稳定性、部署灵活性都是经过线下大量的客户验证的。

2、为什么使用 PolarDB Stack

部署是非常复杂的，通过stack可以一键把你数据库集群拉起来，就是在k8s的环境里拉起完整的数据库集群，拉起来后也就几分钟的时间就可以使用了。

API是标准个k8s API，如果有 k8s的经验就会使用PolarDB stack了，它的学习成本还是比较低的。

它提供了弹性伸缩的能力，我们stack只需要改一个k8s的参数，就可以自动的增减节点了，比如业务量大时只需改一个参数，马上就就能增加几台机器。

最重要的是高可用的能力。如果自己部署数据库，DB比较麻烦或者比较难做，故障方面比如说像存储掉了网络的问题、节点网络连不通、操作系统的问题、主机宕机，它是自动化的完全不需要自去做事情了。运维方面的工作比如像DB要升级、操作系统要打补丁、硬件主机需要维护，这些不需要中断你的服务的。

管控组件，包括存储manager、operator、 cm异常不影响DB实力。用了PolarDB Stack会让业务更稳定，不会对业务造成困扰。

最后一个不可控因素也能去预防，比如断电断网，都是经过严格的测试和线下的验证的，可以保证在异常的场景下能够自动把DB恢复起来。

3、PolarDB Stack 架构图

stack是基于k8s的架构，ETCD作为k8s的原数据存储，需要原数据库来存储业务中自己的数据，现在是存储模块在用原数据库的能力，核心工程是中间的operator，主要有三大模块：作为主控制器管理DB的生命周期和组件的健康状况。网络模块主要负责节点和各个节点的健康状。存储主要负责底层的共享存储设备交互，做对存储的底层细节的屏蔽，像共享存储需要支持支持两种协议，我们去做的屏蔽、PFS的初始化、格式化也在存储模块里，还负责创建逻辑卷的工作。

4、PolarDB Stack 故障迁移模型

 

这是故障迁移模型，一旦发生故障了，有cluster manager定期检测我们的故障场景，像DB引擎是否还正常。决策的策略在发现RW节点有问题时，会做读写的切换，保证业务是不会发生问题的，可以看到cluster manager会通知存储模块，存储模块对底层存储设备做加锁和释放的读写切换操作。

5、安装 PolarDB Stack 环境

首先把Stack的环境装起来，我提供了一个一键安装的脚本，由于时间有限，我们只支持了一些特定的场景，前置要求只支持centos系统，需要安装好docker和kubernetes，自己的原数据库保证数据库的可用性和连通性，后面需要配置在一键安装脚本里，有了闲置要求后，在工程里运行install，我们这个环境就装好了

这是手工安装的地址，这个文档非常详细的把安装过程中细节写的很清楚。

一键安装是把这个文档脚本化了。

6、部署 PolarDB Stack 集群

假设环境已经装好了，接下来创建数据库集群，第一步要创建一个PVC，首先创建一个KYS的PVC和共享存储盘相对应，让DB知道要用哪块存储。

首先去调用http的接口，这是需要去封装的，接口看起来好像很复杂，但是线下场景是用控制台给封装的，最简单的使用方法是调用命令创建一下。只要改几个数据：一个是IP，就存储服务机器的IP，一个是名字，就是你PVC的名称，还有volume_id是共享存储的wwid。

示例调用后有个返回，表示正常的创建成功了，去检查这块PVC，如果没有异常的话就表示存储创建成功了。

7、部署 PolarDB Stack 集群

这是完整创建集群的Yaml，所有字段都在里面。这里follower number表示是RO节点数量，刚才提到的弹性扩容就是通过控制这个参数进行操作的。字段classInfo是数据库实例的规格，安装文件里提供很多系列的规格，有默认的，也可以自己去改，根据参数会创建相应的资源数据库。VersionCfg表示镜像版本，包括DB、PFS、cluster manager等，它用哪个版本的镜像就在哪个文件里配置，Port是数据库服务端口，是PVC的源信息，diskQuota是磁盘，是数据库可以使用的磁盘大小，如果要扩容的话需要改这个参数。

这个截图，五分钟左右集群会创建成功，集群状态标志running说明已经创建好了，进到容器里面试一下PG是不是好的，如果是好的就没有问题了。

创建好后去看下pod，是一个RW节点和两个RO节点，这个是刚刚配置的，可以在cluster实例状态里看到集群信息，下边这张图有一个status，它里面会标注哪个节点是RW节点，哪个节点是RO节点，可以根据这个了解集群节点的状况。

8、运维 PolarDB Stack 集群-引擎小版本升级

比如遇到内核小版本需要升级的场景，先找到这个配置，它大概是Yaml的结构，配置Engine， PFS的镜像版本，再复制一份，改成需要升级的镜像版本，改个新名字保存后去apply，新配置生成后，把dbcluster里字段versionCfgModifyTo.新配置名称填进去，再保存一下，几分钟后就完成了。

我们可以看到upgrade version变成了running的状态，就完成了升级，如果自己有环境的话可以试一下。

9、运维 PolarDB Stack 集群-RO节点弹性伸缩

比如要增加一个RO节点，在集群的文件里把followerNum改成二，保存后集群的状态变成了running，这个伸缩就完成了，再验证pod，可以看到多出了一个节点，整个过程都是自动完成的。

10、运维 PolarDB Stack 集群-存储扩容

自己的存储设备已经扩容后，需要告诉DB引擎已经扩容了，要在cluster里面把diskQuota改成扩容后数值，单位是兆，文档里面有详细的描述。再去设置扩容的标志onnotation，告诉它要扩容，集群会自动完成扩容的操作，完成后可以去验证数值是否变了，如果变了就表示成功了。