Apache IoTDB v1.3.3.2 在 Kubernetes 1.24 集群的部署实践

集群安装部署

Helm Chart 配置

克隆官方仓库并调整配置：

git clone https://github.com/apache/iotdb-extras.git
cd iotdb-extras/kubernetes

修改 values.yaml，设置镜像版本及资源限制：

image:
  repository: apache/iotdb
  tag: v1.3.3.2
storage:
  className: local-storage
configNode:
  nodeCount: 3
  resources:
    requests:
      memory: 1Gi
      cpu: 500m
    limits:
      memory: 2Gi
      cpu: 1000m
dataNode:
  nodeCount: 3
  storageCapacity: 20Gi
  resources:
    requests:
      memory: 4Gi
      cpu: 1000m
    limits:
      memory: 8Gi
      cpu: 2000m

执行安装命令：

helm install iotdb ./chart -n iotdb-cluster --create-namespace
helm list -n iotdb-cluster

配置文件说明

核心配置涉及日志与网络参数。logback.xml 控制日志级别；iotdb-cluster.properties 指定内部 IP 与元数据端口；iotdb-engine.properties 配置数据目录与 RPC 端口。实际部署中请确保 internal_ip 与集群内网地址匹配。

验证与运维管理

状态检查

查看 Pod 运行状态，确保无 CrashLoopBackOff 异常：

kubectl get pods -n iotdb-cluster -o wide

日志与连接测试

ConfigNode 启动成功会输出 "IoTDB is ready to accept connections"。通过 CLI 连接验证基本 SQL 操作：

kubectl exec -it datanode-0 -n iotdb-cluster -- /iotdb/sbin/start-cli.sh -h127.0.0.1 -p6667 -u root -pw root

执行建组、建时序及插入数据：

CREATE STORAGE GROUP root.sg_test;
CREATE TIMESERIES root.sg_test.temperature WITH DATATYPE=FLOAT, ENCODING=RLE;
INSERT INTO root.sg_test(time, temperature) VALUES(1630454400000, 25.5);
SELECT * FROM root.sg_test;

性能监控

启用 Prometheus 指标采集，结合 Grafana 面板观察写入 QPS、查询延迟等资源使用情况。在 values.yaml 中开启 metrics.enabled: true 即可。

高可用与容灾

故障转移

Kubernetes 会自动重启宕机 Pod。模拟删除节点观察重建过程：

kubectl delete pod datanode-0 -n iotdb-cluster

备份与扩缩容

使用 TsFile 工具进行全量备份，增量依赖 WAL 日志。动态扩容只需调整 Helm 参数：

helm upgrade iotdb ./chart -n iotdb-cluster --set dataNode.nodeCount=4

新节点加入后会自动完成数据再平衡。

生产环境优化

• 资源配额：通过 ResourceQuota 限制命名空间 CPU 与内存上限，防止资源争抢。
• 存储性能：优先使用 SSD，调整 Linux 磁盘调度算法为 deadline 模式。
• 安全加固：启用 TLS 双向认证，配置 RBAC 权限，定期审计日志。

总结

Apache IoTDB v1.3.3.2 在 Kubernetes 上的部署展现了其作为企业级时序数据库的成熟度。通过上述步骤，可快速构建高可用、可扩展的数据平台，支撑物联网实时数据处理需求。未来随着存储引擎优化与 AIoT 生态集成加深，IoTDB 将在工业互联网领域发挥更核心的作用。