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阿里云有奖体验：用PolarDB

来源：互联网收集：自由互联发布时间：2022-07-05

跟我学PolarDB-X，带你迅速掌握应用搭建，完成学习可领取阿里开源T恤~ 体验简介场景将提供一台配置了CentOS8.5操作系统和安装部署PolarDB-X集群的ECS实例（云服务器）。通过本教程的操作

跟我学PolarDB-X，带你迅速掌握应用搭建，完成学习可领取阿里开源T恤~ 体验简介

场景将提供一台配置了CentOS 8.5操作系统和安装部署PolarDB-X集群的ECS实例（云服务器）。通过本教程的操作，带您体验如何使用PolarDB-X搭建一个高可用系统，通过直接kill容器模拟节点故障，以观察PolarDB-X 的自动恢复情况。立即前往

实验准备

1. 创建实验资源

开始实验之前，您需要先创建ECS实例资源。

在实验室页面，单击创建资源。
（可选）在实验室页面左侧导航栏中，单击云产品资源列表，可查看本次实验资源相关信息（例如IP地址、用户信息等）。

说明：资源创建过程需要1~3分钟。

2. 安装环境

本步骤将指导您如何安装Docker、kubectl、minikube和Helm3。

安装Docker。

a.执行如下命令，安装Docker。

curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun

b.执行如下命令，启动Docker。

systemctl start docker

安装kubectl。

a.执行如下命令，下载kubectl文件。

curl -LO https://storage.googleapis.com/kubernetes-release/release/$(curl -s https://storage.googleapis.com/kubernetes-release/release/stable.txt)/bin/linux/amd64/kubectl

b.执行如下命令，赋予可执行权限。

chmod +x ./kubectl

c.执行如下命令，移动到系统目录。

mv ./kubectl /usr/local/bin/kubectl

安装minikube。

执行如下命令，下载并安装minikube。

curl -LO https://storage.googleapis.com/minikube/releases/latest/minikube-linux-amd64
sudo install minikube-linux-amd64 /usr/local/bin/minikube

安装Helm3。

a.执行如下命令，下载Helm3。

wget https://labfileapp.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/helm-v3.9.0-linux-amd64.tar.gz

b.执行如下命令，解压Helm3。

tar -zxvf helm-v3.9.0-linux-amd64.tar.gz

c.执行如下命令，移动到系统目录。

mv linux-amd64/helm /usr/local/bin/helm

5.安装MySQL。

yum install mysql -y

3. 使用PolarDB-X Operator安装PolarDB-X

本步骤将指导您如何创建一个简单的Kubernetes集群并部署PolarDB-X Operator ，使用Operator部署一个完整的PolarDB-X集群，详细文档请参考通过Kubernetes安装PolarDB-X。

使用minikube创建Kubernetes集群。

minikube是由社区维护的用于快速创建Kubernetes测试集群的工具，适合测试和学习Kubernetes。使用minikube创建的Kubernetes集群可以运行在容器或是虚拟机中，本实验场景以CentOS 8.5上创建Kubernetes为例。

说明：如果您使用其他操作系统部署minikube，例如macOS或Windows，部分步骤可能略有不同。

a.执行如下命令，新建账号galaxykube，并将galaxykube加入docker组中。minikube要求使用非root账号进行部署，所有您需要新建一个账号。

useradd -ms /bin/bash galaxykube
usermod -aG docker galaxykube

b.执行如下命令，切换到账号galaxykube。

su galaxykube

c.执行如下命令，进入到home/galaxykube目录。

cd

d.执行如下命令，启动一个minikube。

说明：这里我们使用了阿里云的minikube镜像源以及USTC提供的docker镜像源来加速镜像的拉取。

minikube start --cpus 4 --memory 12288 --image-mirror-country cn --registry-mirror=https://docker.mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn --kubernetes-version 1.23.3

返回结果如下，表示minikube已经正常运行，minikube将自动设置kubectl的配置文件。

e.执行如下命令，使用kubectl查看集群信息。

kubectl cluster-info

返回如下结果，您可以查看到集群相关信息。

部署 PolarDB-X Operator。

a.执行如下命令，创建一个名为polardbx-operator-system的命名空间。

kubectl create namespace polardbx-operator-system

b.执行如下命令，安装PolarDB-X Operator。

helm repo add polardbx https://polardbx-charts.oss-cn-beijing.aliyuncs.com
helm install --namespace polardbx-operator-system polardbx-operator polardbx/polardbx-operator

c.执行如下命令，查看PolarDB-X Operator组件的运行情况。

kubectl get pods --namespace polardbx-operator-system

返回结果如下，请您耐心等待2分钟，等待所有组件都进入Running状态，表示PolarDB-X Operator已经安装完成。

部署 PolarDB-X 集群。

a.执行如下命令，创建polardb-x.yaml。

vim polardb-x.yaml

b.按i键进入编辑模式，将如下代码复制到文件中，然后按ECS退出编辑模式，输入:wq后按下Enter键保存并退出。

apiVersion: polardbx.aliyun.com/v1
kind: PolarDBXCluster
metadata:
  name: polardb-x
spec:
  config:
    dn:
      mycnfOverwrite: |-
        print_gtid_info_during_recovery=1
        gtid_mode = ON
        enforce-gtid-consistency = 1
        recovery_apply_binlog=on
        slave_exec_mode=SMART
  topology:
    nodes:
      cdc:
        replicas: 1
        template:
          resources:
            limits:
              cpu: "1"
              memory: 1Gi
            requests:
              cpu: 100m
              memory: 500Mi
      cn:
        replicas: 2
        template:
          resources:
            limits:
              cpu: "2"
              memory: 4Gi
            requests:
              cpu: 100m
              memory: 1Gi
      dn:
        replicas: 1
        template:
          engine: galaxy
          hostNetwork: true
          resources:
            limits:
              cpu: "2"
              memory: 4Gi
            requests:
              cpu: 100m
              memory: 500Mi
      gms:
        template:
          engine: galaxy
          hostNetwork: true
          resources:
            limits:
              cpu: "1"
              memory: 1Gi
            requests:
              cpu: 100m
              memory: 500Mi
          serviceType: ClusterIP
  upgradeStrategy: RollingUpgrade

c.执行如下命令，创建PolarDB-X集群。

kubectl apply -f polardb-x.yaml

d.执行如下命令，查看PolarDB-X集群创建状态。

kubectl get polardbxCluster polardb-x -o wide -w

返回结果如下，请您耐心等待七分钟左右，当PHASE显示为Running时，表示PolarDB-X集群已经部署完成。

e.按Ctrl+C键，退出查看PolarDB-X集群创建状态。

4. 连接PolarDB-X集群

本步骤将指导您如何连接通过K8s部署的PolarDB-X集群。

执行如下命令，查看PolarDB-X集群登录密码。

kubectl get secret polardb-x -o jsonpath="{.data['polardbx_root']}" | base64 -d - | xargs echo "Password: "

返回结果如下，您可以查看到PolarDB-X集群登录密码。

执行如下命令，将PolarDB-X集群端口转发到3306端口。

说明：使用MySQL Client方式登录通过k8s部署的PolarDB-X集群前，您需要进行获取PolarDB-X集群登录密码和端口转发。

kubectl port-forward svc/polardb-x 3306

在实验页面，单击右上角的图标，创建新的终端二。

执行如下命令，连接PolarDB-X集群。

说明：

您需要将<PolarDB-X集群登录密码>替换为实际获取到的PolarDB-X集群登录密码。
如遇到mysql: [Warning] Using a password on the command line interface can be insecure.ERROR 2013 (HY000): Lost connection to MySQL server at 'reading initial communication packet', system error: 0报错，请您稍等一分钟，重新转发端口并连接PolarDB-X集群即可。

mysql -h127.0.0.1 -P3306 -upolardbx_root -p<PolarDB-X集群登录密码>

5. 启动业务

本步骤将指导您如何使用Sysbench OLTP场景模拟业务流量。

准备压测数据。
1. 执行如下SQL语句，创建压测数据库sysbench_test。

create database sysbench_test;

输入exit退出数据库。

执行如下命令，切换到账号galaxykube。

su galaxykube

执行如下命令，进入到/home/galaxykube目录。

cd

执行如下命令，创建准备压测数据的sysbench-prepare.yaml文件。

vim sysbench-prepare.yaml

按i键进入编辑模式，将如下代码复制到文件中，然后按ECS退出编辑模式，输入:wq后按下Enter键保存并退出。

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: sysbench-prepare-data-test
  namespace: default
spec:
  backoffLimit: 0
  template:
    spec:
      restartPolicy: Never
      containers:
        - name: sysbench-prepare
          image: severalnines/sysbench
          env:
            - name: POLARDB_X_USER
              value: polardbx_root
            - name: POLARDB_X_PASSWD
              valueFrom:
                secretKeyRef:
                  name: polardb-x
                  key: polardbx_root
          command: [ 'sysbench' ]
          args:
            - --db-driver=mysql
            - --mysql-host=$(POLARDB_X_SERVICE_HOST)
            - --mysql-port=$(POLARDB_X_SERVICE_PORT)
            - --mysql-user=$(POLARDB_X_USER)
            - --mysql_password=$(POLARDB_X_PASSWD)
            - --mysql-db=sysbench_test
            - --mysql-table-engine=innodb
            - --rand-init=on
            - --max-requests=1
            - --oltp-tables-count=1
            - --report-interval=5
            - --oltp-table-size=160000
            - --oltp_skip_trx=on
            - --oltp_auto_inc=off
            - --oltp_secondary
            - --oltp_range_size=5
            - --mysql_table_options=dbpartition by hash(`id`)
            - --num-threads=1
            - --time=3600
            - /usr/share/sysbench/tests/include/oltp_legacy/parallel_prepare.lua
            - run

执行如下命令，运行准备压测数据的sysbench-prepare.yaml文件，初始化测试数据。

kubectl apply -f sysbench-prepare.yaml

执行如下命令，获取任务进行状态。

kubectl get jobs

返回结果如下，请您耐心等待大约1分钟，当任务状态COMPLETIONS为1/1时，表示数据已经初始化完成。

启动压测流量。
1. 执行如下命令，创建启动压测的sysbench-oltp.yaml文件。

vim sysbench-oltp.yaml

按i键进入编辑模式，将如下代码复制到文件中，然后按ECS退出编辑模式，输入:wq后按下Enter键保存并退出。

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: sysbench-oltp-test
  namespace: default
spec:
  backoffLimit: 0
  template:
    spec:
      restartPolicy: Never
      containers:
        - name: sysbench-oltp
          image: severalnines/sysbench
          env:
            - name: POLARDB_X_USER
              value: polardbx_root
            - name: POLARDB_X_PASSWD
              valueFrom:
                secretKeyRef:
                  name: polardb-x
                  key: polardbx_root
          command: [ 'sysbench' ]
          args:
            - --db-driver=mysql
            - --mysql-host=$(POLARDB_X_SERVICE_HOST)
            - --mysql-port=$(POLARDB_X_SERVICE_PORT)
            - --mysql-user=$(POLARDB_X_USER)
            - --mysql_password=$(POLARDB_X_PASSWD)
            - --mysql-db=sysbench_test
            - --mysql-table-engine=innodb
            - --rand-init=on
            - --max-requests=0
            - --oltp-tables-count=1
            - --report-interval=5
            - --oltp-table-size=160000
            - --oltp_skip_trx=on
            - --oltp_auto_inc=off
            - --oltp_secondary
            - --oltp_range_size=5
            - --mysql-ignore-errors=all
            - --num-threads=8
            - --time=3600
            - /usr/share/sysbench/tests/include/oltp_legacy/oltp.lua
            - run