ClickHouse Operator 0.25.0版本深度解析与特性详解
ClickHouse Operator是用于在Kubernetes环境中自动化部署和管理ClickHouse集群的开源工具。它通过自定义资源定义(CRD)的方式,让用户可以像管理原生Kubernetes资源一样管理ClickHouse集群。
多服务模板支持
新版本最显著的改进之一是支持为单一用途配置多个服务模板。这种设计模式在需要为同一ClickHouse集群创建不同访问端点时特别有用。例如,可以同时创建面向内部网络的service-template-internal和面向外网的service-template-external。
defaults:
templates:
serviceTemplates:
- service-template
- service-template-internal
这种配置方式极大增强了服务暴露的灵活性,使得不同网络环境下的访问控制更加精细。
ZooKeeper可用性区域配置
在分布式ClickHouse集群中,ZooKeeper作为协调服务至关重要。0.25.0版本新增了availabilityZone属性,允许为每个ZooKeeper节点指定可用区。
configuration:
zookeeper:
nodes:
- host: zookeeper
port: 2181
availabilityZone: "my-azone"
这一特性对于跨可用区部署的高可用架构尤为重要,它能确保ZooKeeper节点分布在不同的故障域中,从而提高整体系统的容错能力。
版本特定配置注入机制
Operator现在能够根据ClickHouse版本动态注入特定的配置项,这一功能通过operator配置中的'addons'部分实现。这种设计解决了长期存在的版本兼容性问题,使得不同版本的ClickHouse都能获得最优配置。
分片协调性能优化
新版本对分片协调机制进行了两项重要改进:
- 新增了reconcileShardsThreadsNumber和reconcilingShardsMaxConcurrencyPercent配置项,允许在CHI级别控制分片协调的并发度
- 当reconcilingShardsMaxConcurrencyPercent设置为100时,所有分片将并行创建,消除了之前版本中第一个分片必须单独创建的限制
这些优化显著提升了大规模集群的部署效率。
Helm图表增强
Helm图表方面也带来了多项实用改进:
- 支持ServiceMonitor的额外配置,便于与Prometheus监控系统集成
- 添加了namespace覆盖能力,支持多命名空间部署场景
- 为所有资源添加了通用标签和注解,便于统一管理
- 支持命名空间级别的RBAC配置,增强了权限控制的灵活性
稳定性与可靠性改进
0.25.0版本修复了多个关键问题:
- 修复了添加新节点时底层复制表有时无法正确创建的问题
- 解决了服务更新时clusterIP从缺失到None的变更处理问题
- 修正了服务模板中移除注解后服务资源上对应注解未被移除的问题
新增副本等待机制
默认启用了新副本等待机制,确保添加新副本时等待复制追上进度。这一机制可通过以下配置调整:
reconcile:
host:
wait:
replicas:
all: no
new: yes
delay: 10
这种机制有效防止了数据不一致的情况,特别适合对数据一致性要求高的生产环境。
总结
ClickHouse Operator 0.25.0版本在功能丰富性、部署灵活性和系统稳定性方面都有显著提升。多服务模板支持、ZooKeeper可用区配置、版本特定配置注入等新特性,使得ClickHouse在Kubernetes环境中的管理更加得心应手。对于正在使用或考虑使用ClickHouse的企业来说,这一版本值得重点关注和升级。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00