扩展您的 InfluxDB 集群
InfluxDB Clustered 允许您垂直和水平扩展集群的各个组件，以匹配您的特定工作负载。使用 influxdb.yml 中定义的 AppInstance 资源来管理每个组件可用的资源。
扩展策略
以下扩展策略可以应用于 InfluxDB 集群中的组件。
垂直扩展
垂直扩展（也称为“向上扩展”）涉及增加进程或系统可用的资源（例如 RAM 或 CPU）。垂直扩展通常用于处理需要更多处理能力的资源密集型任务。
水平扩展
水平扩展（也称为“向外扩展”）涉及增加可用于执行给定任务的节点或进程数量。水平扩展通常用于增加系统可以管理的工作负载或吞吐量，但也提供额外的冗余和故障转移。
扩展集群中的组件
InfluxDB 集群的以下组件通过修改 AppInstance 资源中的属性进行扩展
- Ingester（数据写入器）
- Querier（查询器）
- Compactor（压缩器）
- Router（路由器）
- Garbage collector（垃圾回收器）
扩展您的 Catalog（目录）和 Object store（对象存储）
您的 InfluxDB Catalog（目录） 和 Object store（对象存储） 在您的 AppInstance 资源之外进行管理。这些组件的扩展机制取决于每种技术和底层提供商。
使用 influxdb.yml 中定义的 AppInstance 资源中的 spec.package.spec.resources 属性来定义每个 pod 的系统资源最小值和限制以及每个组件的副本数。 requests 是 Kubernetes 调度器应为 pod 保留的最小值。 limits 是 pod 应该允许使用的最大值。
您的 AppInstance 资源可以包含以下属性，以定义每个 pod 和每个组件副本的资源最小值和限制
spec.package.spec.resourcesingesterrequestscpu: 分配给 Ingester（数据写入器）的最小 CPU 资源单位memory: 分配给 Ingester（数据写入器）的最小内存资源单位replicas: 要配置的 Ingester（数据写入器）副本数
limitscpu: 分配给 Ingester（数据写入器）的最大 CPU 资源单位memory: 分配给 Ingester（数据写入器）的最大内存资源单位
compactorrequestscpu: 分配给 Compactor（压缩器）的最小 CPU 资源单位memory: 分配给 Compactor（压缩器）的最小内存资源单位replicas: 要配置的 Compactor（压缩器）副本数
limitscpu: 分配给 Compactor（压缩器）的最大 CPU 资源单位memory: 分配给 Compactor（压缩器）的最大内存资源单位
querierrequestscpu: 分配给 Querier（查询器）的最小 CPU 资源单位memory: 分配给 Querier（查询器）的最小内存资源单位replicas: 要配置的 Querier（查询器）副本数
limitscpu: 分配给 Querier（查询器）的最大 CPU 资源单位memory: 分配给 Querier（查询器）的最大内存资源单位
routerrequestscpu: 分配给 Router（路由器）的最小 CPU 资源单位memory: 分配给 Router（路由器）的最小内存资源单位replicas: 要配置的 Router（路由器）副本数
limitscpu: 分配给 Router（路由器）的最大 CPU 资源单位memory: 分配给 Router（路由器）的最大内存资源单位
garbage-collectorrequestscpu: 分配给 Garbage collector（垃圾回收器）的最小 CPU 资源单位memory: 分配给 Garbage collector（垃圾回收器）的最小内存资源单位
limitscpu: 分配给 Garbage collector（垃圾回收器）的最大 CPU 资源单位memory: 分配给 Garbage collector（垃圾回收器）的最大内存资源单位
使用 values.yaml 中的 resources 属性来定义每个 pod 的系统资源最小值和限制以及每个组件的副本数。 requests 是 Kubernetes 调度器应为 pod 保留的最小值。 limits 是 pod 应该允许使用的最大值。
使用以下属性来定义每个 pod 和每个组件副本的资源最小值和限制
resourcesingesterrequestscpu: 分配给 Ingester（数据写入器）的最小 CPU 资源单位memory: 分配给 Ingester（数据写入器）的最小内存资源单位replicas: 要配置的 Ingester（数据写入器）副本数
limitscpu: 分配给 Ingester（数据写入器）的最大 CPU 资源单位memory: 分配给 Ingester（数据写入器）的最大内存资源单位
compactorrequestscpu: 分配给 Compactor（压缩器）的最小 CPU 资源单位memory: 分配给 Compactor（压缩器）的最小内存资源单位replicas: 要配置的 Compactor（压缩器）副本数
limitscpu: 分配给 Compactor（压缩器）的最大 CPU 资源单位memory: 分配给 Compactor（压缩器）的最大内存资源单位
querierrequestscpu: 分配给 Querier（查询器）的最小 CPU 资源单位memory: 分配给 Querier（查询器）的最小内存资源单位replicas: 要配置的 Querier（查询器）副本数
limitscpu: 分配给 Querier（查询器）的最大 CPU 资源单位memory: 分配给 Querier（查询器）的最大内存资源单位
routerrequestscpu: 分配给 Router（路由器）的最小 CPU 资源单位memory: 分配给 Router（路由器）的最小内存资源单位replicas: 要配置的 Router（路由器）副本数
limitscpu: 分配给 Router（路由器）的最大 CPU 资源单位memory: 分配给 Router（路由器）的最大内存资源单位
garbage-collectorrequestscpu: 分配给 Garbage collector（垃圾回收器）的最小 CPU 资源单位memory: 分配给 Garbage collector（垃圾回收器）的最小内存资源单位
limitscpu: 分配给 Garbage collector（垃圾回收器）的最大 CPU 资源单位memory: 分配给 Garbage collector（垃圾回收器）的最大内存资源单位
将资源限制应用于 pod 是可选的，但可以提供更好的资源隔离，并防止 pod 使用超出预期的资源。有关信息，请参阅 Kubernetes 资源请求和限制。
相关的 Kubernetes 文档
水平扩展组件
要水平扩展 InfluxDB 集群中的组件，请增加或减少组件的副本数，并应用更改。
仅使用 AppInstance 扩展组件副本
仅使用 AppInstance 资源来扩展组件副本。手动扩展副本可能会导致错误。
例如 - 水平扩展您的 Ingester（数据写入器）
apiVersion: kubecfg.dev/v1alpha1
kind: AppInstance
# ...
spec:
package:
spec:
resources:
ingester:
requests:
# ...
replicas: 6
# ...
resources:
ingester:
requests:
# ...
replicas: 6
垂直扩展组件
要垂直扩展 InfluxDB 集群中的组件，请增加或减少分配给组件 pod 的 CPU 和内存资源单位，并应用更改。
apiVersion: kubecfg.dev/v1alpha1
kind: AppInstance
# ...
spec:
package:
spec:
resources:
ingester:
requests:
cpu: "500m"
memory: "512MiB"
# ...
limits:
cpu: "1000m"
memory: "1024MiB"
# ...
resources:
ingester:
requests:
cpu: "500m"
memory: "512MiB"
# ...
limits:
cpu: "1000m"
memory: "1024MiB"
应用您的更改
修改 AppInstance 资源后，使用 kubectl apply 将配置更改应用于您的集群并扩展更新后的组件。
kubectl apply \
--filename myinfluxdb.yml \
--namespace influxdb
helm upgrade \
influxdata/influxdb3-clustered \
-f ./values.yml \
--namespace influxdb
整体扩展您的集群
扩展整个 InfluxDB 集群是通过扩展您的 Kubernetes 集群来完成的，并且在 InfluxDB 之外进行管理。扩展整个 Kubernetes 集群的过程取决于您的底层 Kubernetes 提供商。您还可以使用 Kubernetes 自动扩展 来根据需要自动扩展您的集群。
每个组件的推荐扩展策略
- Router（路由器）
- Ingester（数据写入器）
- Querier（查询器）
- Compactor（压缩器）
- Garbage collector（垃圾回收器）
- Catalog（目录）
- Object store（对象存储）
Router（路由器）
Router（路由器）可以进行垂直和水平扩展。水平扩展可以提高写入吞吐量，并且通常是 Router（路由器）最有效的扩展策略。垂直扩展（特别是增加 CPU）可以提高 Router（路由器）解析传入的 Line Protocol 的能力，并降低延迟。
Ingester（数据写入器）
Ingester（数据写入器）可以进行垂直和水平扩展。垂直扩展可以提高写入吞吐量，并且通常是 Ingester（数据写入器）最有效的扩展策略。
Ingester（数据写入器）存储卷
Ingester（数据写入器）使用附加的存储卷来存储 Write-Ahead Log (WAL)（预写式日志）。通过提供更多可用存储空间，Ingester（数据写入器）可以保留更大的 WAL 缓冲区，从而提高查询性能并减少 Compactor（压缩器）的压力。存储速度也有助于提高查询性能。
在 AppInstance 资源的 spec.package.spec.ingesterStorage 属性中或如果使用 Helm，则在 values.yaml 的 ingesterStorage 属性中配置附加到 Ingester（数据写入器） pod 的存储卷。
Querier（查询器）
Querier（查询器）可以进行垂直和水平扩展。水平扩展可以提高查询吞吐量，以处理更多并发查询。垂直扩展可以提高 Querier（查询器）处理计算密集型查询的能力。
Compactor（压缩器）
Compactor（压缩器）可以进行垂直和水平扩展。由于压缩是一个计算密集型过程，因此垂直扩展（特别是增加可用 CPU）是 Compactor（压缩器）最有效的扩展策略。水平扩展可以提高压缩吞吐量，但不如垂直扩展有效。
Garbage collector（垃圾回收器）
Garbage collector（垃圾回收器）可以进行垂直扩展。它是一个轻量级进程，通常不需要太多系统资源，但是如果您开始看到垃圾回收器上的资源消耗很高，则可以对其进行垂直扩展以解决增加的工作负载。
Catalog（目录）
Catalog（目录）可用的扩展策略取决于用于运行目录的 PostgreSQL 兼容数据库。所有都支持垂直扩展。大多数都支持水平扩展以实现冗余和故障转移。
Object store（对象存储）
Object store（对象存储）可用的扩展策略取决于用于运行对象存储的底层对象存储服务。大多数都支持水平扩展以实现冗余、故障转移和提高容量。
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