Milvus 安装指南：Docker、Docker Compose 与 Kubernetes 部署方式

注意事项

• 资源分配：确保 Docker 有足够的内存（至少 8GB）和 CPU 资源。
• 防火墙：确保端口 19530 和 9091 未被防火墙阻止。
• 持久化：不使用挂载目录会导致容器删除后数据丢失。
• 版本选择：使用 milvusdb/milvus:<tag> 指定版本。

3. 安装 Milvus - Docker Compose（单机多容器）

Docker Compose 部署将 Milvus 的组件拆分为多个容器，模拟分布式架构，适合需要更高性能的单机环境。

步骤

1. 安装 Docker Compose：

   • macOS/Windows：Docker Desktop 已包含。
   • Linux (Ubuntu)：

     sudo apt install -y docker-compose
     

2. 下载配置文件：

   wget https://github.com/milvus-io/milvus/releases/download/v2.4.0/milvus-standalone-docker-compose.yml -O docker-compose.yml
   

3. 创建持久化目录：

   mkdir -p volumes/etcd volumes/minio volumes/milvus
   

4. 启动 Milvus：

   docker-compose up -d
   

5. 验证安装：

   • 检查容器状态：

     docker-compose ps
     

     确保 milvus_standalone、milvus_etcd 和 milvus_minio 容器均运行正常。
   • 使用 Python SDK 测试连接：

     from pymilvus import MilvusClient
     client = MilvusClient(uri="http://localhost:19530")
     print(client.get_version())
     

6. 访问 MinIO（可选）：

   • 访问 http://localhost:9001，使用默认凭据（minioadmin:minioadmin）登录。

注意事项

• 依赖服务：需要 etcd（元数据存储）和 MinIO（对象存储）。
• 存储配置：确保 volumes 目录有足够磁盘空间。
• 版本一致性：确保各组件镜像版本兼容。

4. 安装 Milvus - Kubernetes（分布式集群）

Kubernetes 部署适合生产环境或需要高可用性和可扩展性的场景。

步骤

1. 准备 Kubernetes 集群：

   • 生产环境：使用云服务（AWS EKS、Google GKE、Azure AKS）或自建集群。
   • 本地测试：使用 Minikube 或 Kind。

     minikube start --cpus 4 --memory 8192
     

2. 安装 kubectl 和 Helm：

   # 安装 kubectl
   curl -LO "https://dl.k8s.io/release/$(curl -L -s https://dl.k8s.io/release/stable.txt)/bin/linux/amd64/kubectl"
   chmod +x kubectl
   sudo mv kubectl /usr/local/bin/
   
   # 安装 Helm
   curl https://raw.githubusercontent.com/helm/helm/main/scripts/get-helm-3 | bash
   

3. 添加 Milvus Helm 仓库：

   helm repo add milvus https://milvus-io.github.io/milvus-helm-charts/
   helm repo update
   

4. 创建自定义值文件： 创建 values.yaml 文件，调整 Milvus 配置。

   cluster:
     enabled: true
   etcd:
     replicaCount: 3
   minio:
     mode: distributed
     replicas: 4
   milvus:
     standalone:
       enabled: false
   proxy:
     replicas: 2
   querynode:
     replicas: 4
   datanode:
     replicas: 2
   resources:
     limits:
       cpu: "4"
       memory: "16Gi"
     requests:
       cpu: "2"
       memory: "8Gi"
   persistence:
     enabled: true
     storageClass: "standard"
     size: 50Gi
   

5. 部署 Milvus：

   helm install my-milvus milvus/milvus -f values.yaml
   

6. 验证安装：

   • 获取服务地址：

     kubectl get svc
     

   • 检查 Pod 状态：

     kubectl get pods
     

     确保所有 Milvus 相关 Pod 处于 Running 状态。
   • 本地测试（端口转发）：

     kubectl port-forward svc/my-milvus 19530:19530
     

     然后使用 Python SDK 连接 http://<service-ip>:19530。

注意事项

• 存储类：确保 Kubernetes 集群有可用的 StorageClass。
• 资源规划：根据数据规模调整副本数和资源分配。
• 高可用性：生产环境建议部署多个 etcd 和 MinIO 副本。
• 网络策略：配置 Kubernetes 网络策略以确保组件间通信。

5. 常见问题与故障排查

• 容器启动失败：检查日志 docker logs <container_name> 或 kubectl logs <pod_name>，确认端口未被占用、磁盘空间充足。
• 连接失败：确保客户端连接的 IP 和端口正确，检查防火墙或 Kubernetes 网络策略。
• 性能问题：调整索引参数或增加查询节点副本，确保硬件资源足够。
• 数据丢失：确保持久化存储正确配置（如挂载目录或 PVC）。

6. 总结

• Docker：适合快速测试，单容器部署最简单。
• Docker Compose：适合开发环境，模拟分布式架构。
• Kubernetes：适合生产环境，支持高可用和分布式部署。