VictoriaMetrics集群中安全下线vmstorage节点的技术方案
2025-05-16 01:58:59作者:苗圣禹Peter
在VictoriaMetrics集群的运维过程中,随着业务发展或成本优化需求,经常需要对存储节点进行缩容操作。本文将详细介绍如何在不影响数据完整性的前提下,安全地从4节点集群缩减至2节点集群的技术方案。
方案背景
VictoriaMetrics采用分片存储架构,每个vmstorage节点独立管理部分数据。直接下线节点会导致数据访问出现缺口,因此需要特殊处理才能保证历史数据的完整性。
完整操作流程
准备工作
- 确保已对目标卷(Volume-1至Volume-3)建立完整备份
- 准备专用Kubernetes Pod用于数据迁移操作
- 规划好维护时间窗口,避免影响线上服务
详细实施步骤
-
节点缩容
- 首先停止vmstorage节点1、2、3
- 保留vmstorage-0节点继续运行以保障服务可用性
-
数据合并
- 将Volume-2和Volume-3的数据目录合并到Volume-1
- 特别注意需要合并两个关键目录:
data/目录:存储实际的时序数据indexdb/目录:存储索引数据
-
元数据处理
- 删除合并后的
parts.json文件- 这些文件记录了数据分片元信息,合并后需要重建
- 清理临时文件:
- 缓存文件(cache目录)
- 文件锁(flock.lock)
- 旧元数据(metadata目录)
- 删除合并后的
-
节点重启
- 使用合并后的Volume-1启动vmstorage-1节点
- 保持vmstorage-0节点持续运行
-
验证阶段
- 检查节点日志确认无异常错误
- 查询历史数据验证完整性
- 监控系统资源使用情况
技术注意事项
-
性能影响
- 合并后的节点将承担更多数据量
- 预期会出现更频繁的后台压缩操作(background merges)
- 需要预留额外的CPU和内存资源
-
数据一致性
- 操作过程中必须确保文件系统级别的原子操作
- 建议在低负载时段执行合并操作
- 合并完成后建议执行完整性校验
-
监控建议
- 重点关注合并后的存储节点性能指标
- 特别监控磁盘I/O和CPU使用率
- 观察查询延迟变化
方案优势
-
数据零丢失
- 通过物理合并保证所有历史数据可访问
- 避免重建复制带来的时间窗口风险
-
操作可控
- 分阶段执行降低风险
- 每个步骤都可独立验证
-
资源高效利用
- 最大化利用现有存储资源
- 避免数据迁移带来的额外开销
总结
该方案为VictoriaMetrics集群提供了安全可靠的节点下线方法,特别适合需要保留完整历史数据的生产环境。实施时需严格遵循操作流程,并做好充分的备份和验证工作。对于超大规模集群,建议分批次执行以确保系统稳定性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
PCDViewer-4.9.0-Ubuntu20.04:专业点云可视化与编辑工具全面解析 高效汇编代码注入器:跨平台x86/x64架构的终极解决方案 高效验证码识别解决方案:OCRServer资源文件深度解析与应用指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
615
140
Ascend Extension for PyTorch
Python
168
190
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
315
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
258
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
373
3.19 K
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.09 K
618
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
62
19
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
262
92