时序数据库DolphinDB高可用设计及部署教程

What this page covers

• 文章信息与核心主张（高可用范围与一致性）。
• 高可用总体机制与部署前提。
• 数据高可用：多副本、参数配置与示例说明。
• 元数据高可用：控制节点 Raft、容错与启用步骤。
• 客户端高可用：API 自动重连/切换与示例。
• 动态扩容：在线新增数据节点的流程。
• 总结：面向 24 小时不中断服务需求的定位。

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时序数据库DolphinDB高可用设计及部署教程（文章信息与核心主张）

该部分给出文章标题、作者与日期，并概述 DolphinDB 的高可用覆盖范围与强一致性主张。

• 作者署名为 Junxi。
• 发布日期为 2021-08-05。
• 提出提供数据、元数据与客户端的高可用方案。
• 强调节点故障时业务不中断的目标。
• 提出高可用方案确保强一致性，并与其它时序数据库作对比表述。

概述

概述 DolphinDB 的高可用由数据多副本、控制节点 Raft 组与 API 自动重连/切换共同实现，并说明启用前提与参考链接。

• 数据高可用使用多副本机制。
• 元数据存储在控制节点上。
• 元数据高可用通过构建控制节点 Raft 组实现。
• API 提供自动重连与自动切换机制。
• 高可用仅在集群中支持，单实例不支持。

数据高可用

本节介绍数据多副本与强一致性，说明 controller.cfg 的相关参数，并用分区与界面示例解释副本分布与容灾读写。

• 支持在不同服务器上存储多个数据副本。
• 副本之间保持强一致性。
• 副本数可通过 controller.cfg 的 dfsReplicationFactor 配置。
• 副本可靠性级别可通过 dfsReplicaReliabilityLevel 配置。
• Web 集群管理界面提供 DFS Explorer 用于查看数据分布情况。

元数据高可用

本节说明元数据位于控制节点，并通过 Raft 组实现强一致与 Leader 选举；同时给出容错条件、前置要求与启用 Raft 高可用的配置/启动步骤要点。

• 元数据包含数据块位置等信息。
• 元数据不可用时，即使数据块完整也无法正常访问数据。
• Raft 组只有一个 Leader，其它为 Follower。
• Leader 不可用时会立即选举新的 Leader 提供元数据服务。
• 控制节点数量至少为 3 个。

客户端高可用

本节描述客户端 API 在数据节点故障时的自动重连与切换，指出支持语言范围，并给出 connect 参数与 Java 示例。

• 连接的数据节点宕机时，API 会先尝试重连。
• 重连失败时，API 会自动切换到其他可用数据节点执行任务。
• 该切换过程对用户透明。
• 目前只有 Java 和 Python API 支持高可用。
• connect 方法通过 highAvailability 参数启用高可用（设置为 true）。

动态增加数据节点

本节说明可通过 addNode 在线新增数据节点而无需重启集群，并给出在新服务器部署代理节点、更新配置、启动与执行 addNode 的流程与结果提示。

• 可使用 addNode 命令在线增加数据节点，无需重启集群。
• 示例在新服务器 P4（10.1.1.7）增加数据节点 datanode3（端口 8911）。
• 新增物理服务器数据节点前，需要先部署代理节点用于启动该服务器上的数据节点。
• 需要将多台服务器上的 cluster.nodes 修改为一致的内容。
• 执行 addNode 后，新数据节点可能显示存在但处于关闭状态，需要手动启动。

总结

本节总结数据、元数据与 API 连接层面的不中断目标，并将其与特定行业的 24 小时服务需求关联。

• 面向物联网、金融等领域的 24 小时不中断服务需求。
• 强调通过多层面的高可用能力支持持续提供服务。

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