DM Docker/K8s部署

容器化部署优势

环境一致性：容器封装了所有依赖，确保开发、测试和生产环境一致
快速部署：基于镜像快速启动数据库实例，减少部署时间
资源隔离：容器之间资源隔离，提高安全性和可靠性
弹性扩展：结合 K8s 实现自动化扩缩容，适应业务需求变化
简化管理：通过容器编排工具简化集群管理和维护
版本控制：镜像版本化管理，便于回滚和升级

部署方案选择

部署方案	适用场景	优势
Docker 单机	开发测试、小规模生产	简单易用，快速部署
K8s 单节点	测试环境、小规模生产	具备 K8s 管理能力，资源利用率高
K8s 集群	大规模生产环境	高可用、弹性扩展、自动化管理

Docker 部署

镜像准备

使用官方镜像

DM 数据库提供官方 Docker 镜像，可从达梦官方仓库或 Docker Hub 获取。

bash

# 从达梦官方仓库拉取镜像
docker pull dameng/dm8:latest

# 或从 Docker Hub 拉取
docker pull dmdbms/dm8:latest

自定义构建镜像

如果需要自定义配置，可以基于官方镜像构建自定义镜像。

Dockerfile 示例：

dockerfile

FROM dameng/dm8:latest

# 设置环境变量
ENV DM_HOME=/opt/dmdbms
ENV PATH=$DM_HOME/bin:$PATH

# 复制自定义配置文件
COPY dm.ini $DM_HOME/data/DAMENG/
COPY dmarch.ini $DM_HOME/data/DAMENG/

# 设置权限
RUN chown -R dmdba:dinstall $DM_HOME/data/DAMENG/

# 暴露端口
EXPOSE 5236

# 启动命令
CMD ["/opt/dmdbms/bin/dmserver", "/opt/dmdbms/data/DAMENG/dm.ini"]

构建镜像：

bash

docker build -t my-dm8:latest .

运行 Docker 容器

基本运行

bash

docker run -d \
  --name dm8 \
  -p 5236:5236 \
  -v /data/dm8/data:/opt/dmdbms/data \
  -v /data/dm8/log:/opt/dmdbms/log \
  -e PAGE_SIZE=16 \
  -e EXTENT_SIZE=32 \
  dameng/dm8:latest

挂载数据卷

为了数据持久化，建议挂载数据卷：

bash

# 创建数据卷
docker volume create dm8-data
docker volume create dm8-log

# 运行容器
docker run -d \
  --name dm8 \
  -p 5236:5236 \
  -v dm8-data:/opt/dmdbms/data \
  -v dm8-log:/opt/dmdbms/log \
  dameng/dm8:latest

使用环境变量配置

DM 容器支持通过环境变量配置数据库实例：

bash

docker run -d \
  --name dm8 \
  -p 5236:5236 \
  -v dm8-data:/opt/dmdbms/data \
  -e DB_NAME=DAMENG \
  -e INSTANCE_NAME=DMSERVER \
  -e PORT_NUM=5236 \
  -e BUFFER=2048 \
  -e MAX_SESSIONS=200 \
  dameng/dm8:latest

Docker 容器管理

查看容器状态

bash

docker ps -a | grep dm8
docker logs -f dm8

进入容器

bash

docker exec -it dm8 /bin/bash

停止和启动容器

bash

docker stop dm8
docker start dm8

备份和恢复

bash

# 从容器中导出备份文件
docker cp dm8:/opt/dmdbms/backup/full_backup.bak /data/backup/

# 向容器中导入备份文件
docker cp /data/backup/full_backup.bak dm8:/opt/dmdbms/backup/

Kubernetes 部署

部署准备

环境要求

Kubernetes 集群版本 1.18 及以上
集群节点具有足够的 CPU、内存和存储资源
配置了持久化存储类（StorageClass）
安装了 kubectl 命令行工具

命名空间创建

bash

kubectl create namespace dmdb

持久化存储配置

StorageClass 配置

DM 数据库需要高性能持久化存储，建议使用 SSD 存储。以下是 NFS 和 Ceph RBD 存储类示例：

NFS StorageClass 示例：

yaml

apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
  name: nfs-storage
provisioner: k8s.io/no-provisioner
volumeBindingMode: WaitForFirstConsumer

Ceph RBD StorageClass 示例：

yaml

apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
  name: ceph-rbd
provisioner: rbd.csi.ceph.com
parameters:
  clusterID: ceph-cluster-id
  pool: rbd
  imageFormat: "2"
  imageFeatures: layering
  csi.storage.k8s.io/provisioner-secret-name: ceph-secret
  csi.storage.k8s.io/provisioner-secret-namespace: dmdb
  csi.storage.k8s.io/node-stage-secret-name: ceph-secret
  csi.storage.k8s.io/node-stage-secret-namespace: dmdb
reclaimPolicy: Retain
allowVolumeExpansion: true
volumeBindingMode: Immediate

单实例部署

Deployment 配置

yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: dm8-single
  namespace: dmdb
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: dm8-single
  template:
    metadata:
      labels:
        app: dm8-single
    spec:
      containers:
      - name: dm8
        image: dameng/dm8:latest
        ports:
        - containerPort: 5236
        env:
        - name: DB_NAME
          value: "DAMENG"
        - name: INSTANCE_NAME
          value: "DMSERVER"
        - name: PORT_NUM
          value: "5236"
        - name: BUFFER
          value: "2048"
        resources:
          requests:
            cpu: "2"
            memory: "4Gi"
          limits:
            cpu: "4"
            memory: "8Gi"
        volumeMounts:
        - name: dm8-data
          mountPath: /opt/dmdbms/data
        - name: dm8-log
          mountPath: /opt/dmdbms/log
      volumes:
      - name: dm8-data
        persistentVolumeClaim:
          claimName: dm8-data-pvc
      - name: dm8-log
        persistentVolumeClaim:
          claimName: dm8-log-pvc
---
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: dm8-data-pvc
  namespace: dmdb
spec:
  accessModes:
  - ReadWriteOnce
  storageClassName: ceph-rbd
  resources:
    requests:
      storage: 50Gi
---
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: dm8-log-pvc
  namespace: dmdb
spec:
  accessModes:
  - ReadWriteOnce
  storageClassName: ceph-rbd
  resources:
    requests:
      storage: 20Gi
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: dm8-single-service
  namespace: dmdb
spec:
  selector:
    app: dm8-single
  ports:
  - name: dm8-port
    port: 5236
    targetPort: 5236
  type: ClusterIP

部署命令

bash

kubectl apply -f dm8-single-deployment.yaml

高可用部署

DMDSC 集群部署

DMDSC（达梦共享存储集群）是 DM 数据库的高可用解决方案，支持在 K8s 上部署。

部署架构：

2 个 DMDSC 实例
1 个 DMCSS（集群同步服务）
1 个 DMASM（共享存储管理）
共享存储（使用 Ceph 或 NFS）

部署步骤：

创建共享存储：

yaml

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: dm-shared-pvc
  namespace: dmdb
spec:
  accessModes:
  - ReadWriteMany
  storageClassName: nfs-storage
  resources:
    requests:
      storage: 100Gi

部署 DMCSS：

yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: dmcss
  namespace: dmdb
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: dmcss
  template:
    metadata:
      labels:
        app: dmcss
    spec:
      containers:
      - name: dmcss
        image: dameng/dm8:latest
        command: ["/opt/dmdbms/bin/dmcss", "PATH=/opt/dmdbms/bin", "DM_HOME=/opt/dmdbms"]
        volumeMounts:
        - name: dm-shared
          mountPath: /opt/dmdbms/data
      volumes:
      - name: dm-shared
        persistentVolumeClaim:
          claimName: dm-shared-pvc

部署 DMASM：

yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: dmasm
  namespace: dmdb
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: dmasm
  template:
    metadata:
      labels:
        app: dmasm
    spec:
      containers:
      - name: dmasm
        image: dameng/dm8:latest
        command: ["/opt/dmdbms/bin/dmasmsvr", "PATH=/opt/dmdbms/bin", "DM_HOME=/opt/dmdbms"]
        volumeMounts:
        - name: dm-shared
          mountPath: /opt/dmdbms/data
      volumes:
      - name: dm-shared
        persistentVolumeClaim:
          claimName: dm-shared-pvc

部署 DMDSC 实例：

yaml

# DMDSC 实例 1
apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: dmscs-1
  namespace: dmdb
spec:
  serviceName: "dmscs"
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: dmscs-1
  template:
    metadata:
      labels:
        app: dmscs-1
    spec:
      containers:
      - name: dmscs-1
        image: dameng/dm8:latest
        command: ["/opt/dmdbms/bin/dmserver", "/opt/dmdbms/data/DAMENG/dm.ini", "dsc", "1"]
        volumeMounts:
        - name: dm-shared
          mountPath: /opt/dmdbms/data
      volumes:
      - name: dm-shared
        persistentVolumeClaim:
          claimName: dm-shared-pvc

创建服务：

yaml

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: dmscs-service
  namespace: dmdb
spec:
  selector:
    app: dmscs
  ports:
  - name: dm8-port
    port: 5236
    targetPort: 5236
  type: ClusterIP

StatefulSet 部署

对于需要稳定网络标识符和持久存储的应用，建议使用 StatefulSet 部署。

StatefulSet 配置示例：

yaml

apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: dm8-statefulset
  namespace: dmdb
spec:
  serviceName: "dm8"
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: dm8
  template:
    metadata:
      labels:
        app: dm8
    spec:
      containers:
      - name: dm8
        image: dameng/dm8:latest
        ports:
        - containerPort: 5236
        env:
        - name: DB_NAME
          value: "DAMENG"
        - name: INSTANCE_NAME
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: metadata.name
        - name: PORT_NUM
          value: "5236"
        resources:
          requests:
            cpu: "2"
            memory: "4Gi"
          limits:
            cpu: "4"
            memory: "8Gi"
        volumeMounts:
        - name: dm8-data
          mountPath: /opt/dmdbms/data
        - name: dm8-log
          mountPath: /opt/dmdbms/log
  volumeClaimTemplates:
  - metadata:
      name: dm8-data
    spec:
      accessModes: ["ReadWriteOnce"]
      storageClassName: "ceph-rbd"
      resources:
        requests:
          storage: 50Gi
  - metadata:
      name: dm8-log
    spec:
      accessModes: ["ReadWriteOnce"]
      storageClassName: "ceph-rbd"
      resources:
        requests:
          storage: 20Gi
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: dm8
  namespace: dmdb
spec:
  selector:
    app: dm8
  clusterIP: None
  ports:
  - name: dm8-port
    port: 5236
    targetPort: 5236

K8s 管理与监控

配置管理

ConfigMap 管理配置文件

yaml

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: dm8-config
  namespace: dmdb
data:
  dm.ini: |
    DB_NAME = DAMENG
    INSTANCE_NAME = DMSERVER
    PORT_NUM = 5236
    BUFFER = 2048
    MAX_SESSIONS = 200
  dmarch.ini: |
    [ARCHIVE_LOCAL1]
    ARCH_TYPE = LOCAL
    ARCH_DEST = /opt/dmdbms/log/arch
    ARCH_FILE_SIZE = 128
    ARCH_SPACE_LIMIT = 0

使用 ConfigMap：

yaml

volumeMounts:
- name: dm8-config
  mountPath: /opt/dmdbms/data/DAMENG/dm.ini
  subPath: dm.ini
- name: dm8-config
  mountPath: /opt/dmdbms/data/DAMENG/dmarch.ini
  subPath: dmarch.ini
volumes:
- name: dm8-config
  configMap:
    name: dm8-config

Secret 管理敏感信息

yaml

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: dm8-secret
  namespace: dmdb
type: Opaque
data:
  sys_password: YWRtaW4xMjM=  # base64 编码的 "admin123"
  user_password: dXNlcjEyMw==  # base64 编码的 "user123"

使用 Secret：

yaml

env:
- name: SYS_PASSWORD
  valueFrom:
    secretKeyRef:
      name: dm8-secret
      key: sys_password

监控与告警

Prometheus 监控

DM 数据库支持 Prometheus 监控，可通过 Exporter 暴露监控指标。

部署 Exporter：

yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: dm8-exporter
  namespace: dmdb
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: dm8-exporter
  template:
    metadata:
      labels:
        app: dm8-exporter
    spec:
      containers:
      - name: dm8-exporter
        image: dmdbms/dm8-exporter:latest
        ports:
        - containerPort: 9161
        env:
        - name: DM_HOST
          value: "dm8-single-service"
        - name: DM_PORT
          value: "5236"
        - name: DM_USER
          value: "SYSDBA"
        - name: DM_PASSWORD
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: dm8-secret
              key: sys_password
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: dm8-exporter-service
  namespace: dmdb
  annotations:
    prometheus.io/scrape: "true"
    prometheus.io/port: "9161"
    prometheus.io/path: "/metrics"
spec:
  selector:
    app: dm8-exporter
  ports:
  - name: metrics
    port: 9161
    targetPort: 9161
  type: ClusterIP

Grafana 可视化

配置 Grafana 数据源指向 Prometheus，导入 DM 数据库监控面板，实现监控数据可视化。

备份与恢复

容器内备份

bash

# 进入容器
docker exec -it dm8 /bin/bash

# 执行备份
cd /opt/dmdbms/bin
./dmrman CTLSTMT="BACKUP DATABASE '/opt/dmdbms/data/DAMENG/dm.ini' FULL TO backup1 BACKUPSET '/opt/dmdbms/backup/backup1'"

K8s 中备份

使用 CronJob 定期执行备份：

yaml

apiVersion: batch/v1beta1
kind: CronJob
metadata:
  name: dm8-backup
  namespace: dmdb
spec:
  schedule: "0 2 * * *"  # 每天凌晨 2 点执行
  jobTemplate:
    spec:
      template:
        spec:
          containers:
          - name: dm8-backup
            image: dameng/dm8:latest
            command: ["/bin/bash", "-c"]
            args: ["cd /opt/dmdbms/bin && ./dmrman CTLSTMT=\"BACKUP DATABASE '/opt/dmdbms/data/DAMENG/dm.ini' FULL TO backup_$(date +\\%Y\\%m\\%d) BACKUPSET '/opt/dmdbms/backup/backup_$(date +\\%Y\\%m\\%d)'\""]
            volumeMounts:
            - name: dm8-data
              mountPath: /opt/dmdbms/data
            - name: dm8-backup
              mountPath: /opt/dmdbms/backup
          restartPolicy: OnFailure
          volumes:
          - name: dm8-data
            persistentVolumeClaim:
              claimName: dm8-data-pvc
          - name: dm8-backup
            persistentVolumeClaim:
              claimName: dm8-backup-pvc

升级与回滚

Docker 升级

bash

# 停止旧容器
docker stop dm8

# 备份数据
docker cp dm8:/opt/dmdbms/data /data/backup/

# 拉取新镜像
docker pull dameng/dm8:new-version

# 启动新容器
docker run -d \
  --name dm8-new \
  -p 5236:5236 \
  -v /data/dm8/data:/opt/dmdbms/data \
  dameng/dm8:new-version

# 验证新容器正常运行后删除旧容器
docker rm dm8

K8s 升级

滚动升级

bash

# 更新镜像版本
kubectl set image deployment/dm8-single dm8=dameng/dm8:new-version -n dmdb

# 查看升级状态
kubectl rollout status deployment/dm8-single -n dmdb

回滚

bash

# 查看历史版本
kubectl rollout history deployment/dm8-single -n dmdb

# 回滚到上一版本
kubectl rollout undo deployment/dm8-single -n dmdb

# 回滚到指定版本
kubectl rollout undo deployment/dm8-single --to-revision=2 -n dmdb

最佳实践

资源配置

CPU：根据实例规模和负载设置，建议每个实例分配 2-8 核
内存：建议设置为物理内存的 40%-60%，至少 4GB
存储：使用 SSD 存储提高 I/O 性能，数据文件和日志文件分开存储

高可用性

使用 StatefulSet 部署有状态应用
配置 Pod 反亲和性，避免实例集中在同一节点
结合 DMDataWatch 实现数据同步和自动故障切换
配置合适的 livenessProbe 和 readinessProbe

安全性

使用 Secret 管理敏感信息
配置网络策略，限制 Pod 间通信
启用数据库审计和日志功能
定期更新镜像，修复安全漏洞

性能优化

调整容器资源限制，避免资源争用
配置合适的存储类，提高 I/O 性能
优化数据库参数，如缓冲区大小、工作线程数等
使用本地存储提高性能，如 K8s 的 local PV

监控与告警

部署 Prometheus 和 Grafana 监控体系
配置关键指标告警，如 CPU 使用率、内存使用率、I/O 等待时间等
定期分析监控数据，优化配置和性能

版本差异

DM 7 vs DM 8 容器化支持

差异点	DM 7	DM 8
官方镜像支持	有限	完整
Dockerfile 示例	简单	完善
K8s 部署支持	基础	全面，包括 StatefulSet、DMDSC 等
监控集成	有限	支持 Prometheus 等监控工具
自动化部署脚本	少	丰富

DM 8.1 新特性

增强了容器化支持，提供更完善的 Dockerfile 和 K8s 配置示例
支持更多云平台，如阿里云、腾讯云、华为云等
优化了镜像大小，提高了启动速度
增强了与 K8s 生态的集成，如 Operator 支持

常见问题（FAQ）

Q1: Docker 容器中如何访问 DM 数据库？

A1: 可以通过以下方式访问：

本地访问：docker exec -it dm8 /opt/dmdbms/bin/disql SYSDBA/SYSDBA@localhost:5236
外部访问：disql SYSDBA/SYSDBA@主机IP:映射端口

Q2: K8s 中如何配置持久化存储？

A2: 可以使用以下存储方案：

云平台提供的存储服务，如 EBS、EFS、云硬盘等
分布式存储，如 Ceph、GlusterFS 等
NFS 存储，适合测试环境
本地存储，适合对性能要求高的场景

Q3: 如何在 K8s 中实现 DM 数据库的高可用？

A3: 可以通过以下方式实现：

使用 StatefulSet 部署，确保稳定的网络标识符和持久存储
配置 Pod 反亲和性，避免实例集中在同一节点
结合 DMDataWatch 或 DMDSC 实现数据同步和故障切换
配置合适的 livenessProbe 和 readinessProbe，及时发现和恢复故障

Q4: 如何监控 K8s 中的 DM 数据库？

A4: 可以通过以下方式监控：

使用 DM 数据库 Exporter 暴露监控指标
结合 Prometheus 收集监控数据
使用 Grafana 可视化监控数据
配置 Alertmanager 实现告警功能

Q5: 如何备份 K8s 中的 DM 数据库？

A5: 可以使用以下备份方式：

使用 CronJob 定期执行备份任务
使用 K8s 备份工具，如 Velero
结合云平台的存储快照功能
手动执行备份命令

Q6: 如何升级 K8s 中的 DM 数据库？

A6: 可以通过以下方式升级：

滚动升级：更新 Deployment 的镜像版本，K8s 会自动滚动更新 Pod
蓝绿部署：部署新版本，验证后切换流量
金丝雀发布：逐步将流量切换到新版本

Q7: 如何解决 DM 数据库容器启动失败？

A7: 可以通过以下方式排查：

查看容器日志：docker logs dm8 或 kubectl logs pod/dm8-pod -n dmdb
检查配置文件是否正确
检查数据目录权限
检查资源是否充足
检查端口是否被占用

Q8: DM 数据库支持 K8s Operator 吗？

A8: DM 8.1 开始支持 K8s Operator，可以通过 Operator 实现自动化部署、管理和监控。

Q9: 如何优化 DM 数据库容器的性能？

A9: 可以通过以下方式优化：

调整容器资源限制，避免资源争用
使用 SSD 存储提高 I/O 性能
优化数据库参数，如缓冲区大小、工作线程数等
配置合适的存储类和卷类型
启用容器运行时优化，如 CRI-O、containerd 等

Q10: 如何在 Docker 中配置 DM 数据库的归档模式？

A10: 可以通过以下方式配置：

编写自定义 dmarch.ini 配置文件
使用 Dockerfile 将配置文件复制到容器中
启动容器时挂载配置文件
或使用环境变量配置归档参数

DM Docker/K8s部署 ​

容器化部署优势 ​

部署方案选择 ​

Docker 部署 ​

镜像准备 ​

使用官方镜像 ​

自定义构建镜像 ​

运行 Docker 容器 ​

基本运行 ​

挂载数据卷 ​

使用环境变量配置 ​

Docker 容器管理 ​

查看容器状态 ​

进入容器 ​

停止和启动容器 ​

备份和恢复 ​

Kubernetes 部署 ​

部署准备 ​

环境要求 ​

命名空间创建 ​

持久化存储配置 ​

StorageClass 配置 ​

单实例部署 ​

Deployment 配置 ​

部署命令 ​

高可用部署 ​

DMDSC 集群部署 ​

StatefulSet 部署 ​

K8s 管理与监控 ​

配置管理 ​

ConfigMap 管理配置文件 ​

Secret 管理敏感信息 ​

监控与告警 ​

Prometheus 监控 ​

Grafana 可视化 ​

备份与恢复 ​

容器内备份 ​

K8s 中备份 ​

升级与回滚 ​

Docker 升级 ​

K8s 升级 ​

滚动升级 ​

回滚 ​

最佳实践 ​

资源配置 ​

高可用性 ​

安全性 ​

性能优化 ​

监控与告警 ​

版本差异 ​

DM 7 vs DM 8 容器化支持 ​

DM 8.1 新特性 ​

常见问题（FAQ） ​

Q1: Docker 容器中如何访问 DM 数据库？ ​

Q2: K8s 中如何配置持久化存储？ ​

Q3: 如何在 K8s 中实现 DM 数据库的高可用？ ​

Q4: 如何监控 K8s 中的 DM 数据库？ ​

Q5: 如何备份 K8s 中的 DM 数据库？ ​

Q6: 如何升级 K8s 中的 DM 数据库？ ​

Q7: 如何解决 DM 数据库容器启动失败？ ​

Q8: DM 数据库支持 K8s Operator 吗？ ​

Q9: 如何优化 DM 数据库容器的性能？ ​

Q10: 如何在 Docker 中配置 DM 数据库的归档模式？ ​

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常见问题（FAQ）

Q1: Docker 容器中如何访问 DM 数据库？

Q2: K8s 中如何配置持久化存储？

Q3: 如何在 K8s 中实现 DM 数据库的高可用？

Q4: 如何监控 K8s 中的 DM 数据库？

Q5: 如何备份 K8s 中的 DM 数据库？

Q6: 如何升级 K8s 中的 DM 数据库？

Q7: 如何解决 DM 数据库容器启动失败？

Q8: DM 数据库支持 K8s Operator 吗？

Q9: 如何优化 DM 数据库容器的性能？

Q10: 如何在 Docker 中配置 DM 数据库的归档模式？