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河南中原建设公司网站wordpress代码实现

news 2025/10/13 10:14:05
河南中原建设公司网站,wordpress代码实现,高端企业网站源码,步骤图以下是对 Milvus 的简要介绍及基于 Kubernetes 的详细部署 YAML 代码，包含高可用架构、持久化存储及关键组件配置。 Milvus 简介 Milvus 是一款开源的分布式向量数据库，专为海量向量数据的相似性搜索和 AI 应用设计，核心特性包括&#xff1a…

以下是对 Milvus 的简要介绍及基于 Kubernetes 的详细部署 YAML 代码，包含高可用架构、持久化存储及关键组件配置。

Milvus 简介

Milvus 是一款开源的分布式向量数据库，专为海量向量数据的相似性搜索和 AI 应用设计，核心特性包括：

  • 多向量索引支持：IVF、HNSW、Annoy 等算法。
  • 水平扩展：支持动态扩缩容数据节点和查询节点。
  • 云原生架构：依赖组件包括 etcd（元数据存储）、MinIO/S3（对象存储）、Pulsar/Kafka（消息队列）。
  • 多语言 SDK：Python、Java、Go 等。

部署架构

  • Milvus 核心服务：
    • Data Node：处理数据写入和持久化。
    • Query Node：处理向量搜索请求。
    • Index Node：构建向量索引。
    • Root Coordinator：协调集群元数据。
    • Proxy：对外暴露 API 的入口。
  • 依赖组件：
    • etcd：存储元数据（3 节点集群）。
    • MinIO：对象存储（替代生产环境的 S3）。
    • Pulsar：消息队列（日志流）。

详细部署 YAML 代码

1. 创建 Namespace
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:name: milvus
2. 部署 etcd 集群（元数据存储）
# etcd StatefulSet
apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:name: etcdnamespace: milvus
spec:serviceName: etcdreplicas: 3selector:matchLabels:app: etcdtemplate:metadata:labels:app: etcdspec:containers:- name: etcdimage: quay.io/coreos/etcd:v3.5.7env:- name: ETCD_NAMEvalueFrom:fieldRef:fieldPath: metadata.name- name: ETCD_DATA_DIRvalue: /var/lib/etcd- name: ETCD_INITIAL_CLUSTERvalue: "etcd-0=http://etcd-0.etcd:2380,etcd-1=http://etcd-1.etcd:2380,etcd-2=http://etcd-2.etcd:2380"- name: ETCD_INITIAL_ADVERTISE_PEER_URLSvalue: "http://$(POD_NAME).etcd:2380"- name: ETCD_LISTEN_PEER_URLSvalue: "http://0.0.0.0:2380"- name: ETCD_LISTEN_CLIENT_URLSvalue: "http://0.0.0.0:2379"- name: ETCD_ADVERTISE_CLIENT_URLSvalue: "http://$(POD_NAME).etcd:2379"ports:- containerPort: 2379name: client- containerPort: 2380name: peervolumeMounts:- name: etcd-datamountPath: /var/lib/etcdvolumeClaimTemplates:- metadata:name: etcd-dataspec:accessModes: ["ReadWriteOnce"]storageClassName: "standard"resources:requests:storage: 10Gi---
# etcd Service
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:name: etcdnamespace: milvus
spec:clusterIP: Noneports:- port: 2379name: client- port: 2380name: peerselector:app: etcd
3. 部署 MinIO（对象存储）
# MinIO Deployment
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: minionamespace: milvus
spec:replicas: 1  # 生产环境建议 4 节点分布式部署selector:matchLabels:app: miniotemplate:metadata:labels:app: miniospec:containers:- name: minioimage: minio/minio:RELEASE.2023-09-04T19-57-37Zargs:- server- /dataenv:- name: MINIO_ROOT_USERvalue: "minioadmin"- name: MINIO_ROOT_PASSWORDvalue: "minioadmin"ports:- containerPort: 9000- containerPort: 9001volumeMounts:- name: minio-datamountPath: /datavolumes:- name: minio-datapersistentVolumeClaim:claimName: minio-pvc---
# MinIO PVC
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:name: minio-pvcnamespace: milvus
spec:accessModes:- ReadWriteOncestorageClassName: "standard"resources:requests:storage: 50Gi---
# MinIO Service
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:name: minionamespace: milvus
spec:ports:- port: 9000targetPort: 9000- port: 9001targetPort: 9001selector:app: minio
4. 部署 Milvus 核心服务
# Milvus Proxy Service (API 入口)
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:name: milvus-proxynamespace: milvus
spec:type: NodePort  # 生产环境建议 LoadBalancer 或 Ingressports:- port: 19530targetPort: 19530nodePort: 30001selector:app: milvus-proxy---
# Milvus 组件 Deployment（示例：Proxy、Data Node、Query Node）
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: milvus-proxynamespace: milvus
spec:replicas: 2selector:matchLabels:app: milvus-proxytemplate:metadata:labels:app: milvus-proxyspec:containers:- name: proxyimage: milvusdb/milvus:v2.3.3command: ["milvus", "run", "proxy"]env:- name: ETCD_ENDPOINTSvalue: "etcd-0.etcd:2379,etcd-1.etcd:2379,etcd-2.etcd:2379"- name: MINIO_ADDRESSvalue: "minio:9000"- name: MINIO_ACCESS_KEYvalue: "minioadmin"- name: MINIO_SECRET_KEYvalue: "minioadmin"ports:- containerPort: 19530resources:requests:memory: "2Gi"cpu: "1"limits:memory: "4Gi"cpu: "2"# Data Node、Query Node、Index Node 类似，需分别部署

验证部署

  1. 检查 Pod 状态：

    kubectl get pods -n milvus -l app=milvus-proxy

  2. 测试 Milvus 连接：

    from pymilvus import connections, Collection
connections.connect(host="<K8S_NODE_IP>", port=30001)  # 使用 NodePort 地址
print(connections.list_collections())  # 应返回空列表（新集群）

关键配置说明

  1. 高可用性：

    • etcd：3 节点集群，避免元数据单点故障。
    • Milvus 组件：Proxy、Data Node 等多副本部署。

  2. 持久化存储：

    • etcd：通过 PVC 持久化元数据。
    • MinIO：存储向量数据文件，生产环境建议使用分布式存储（如 Ceph 或 AWS S3）。

  3. 资源分配：

    • Proxy：至少 2 CPU 核心和 4GB 内存。
    • Data Node：根据数据量增加内存和存储。

生产环境优化建议

  1. 分离组件角色：

    • 专用 Root Coordinator、Data Coordinator 等组件。
    # 示例：Root Coordinator
- name: rootcoordimage: milvusdb/milvus:v2.3.3command: ["milvus", "run", "rootcoord"]

  2. 监控与日志：

    • 集成 Prometheus + Grafana 监控集群指标。
    • 使用 EFK（Elasticsearch + Fluentd + Kibana）收集日志。

  3. 安全加固：

    • 启用 MinIO TLS 加密。
    • 配置 Milvus 身份验证（需企业版支持）。

通过以上配置，您可以在 Kubernetes 上部署一个基础的 Milvus 向量数据库集群，适用于开发测试环境。生产部署需根据负载调整副本数、存储方案及网络策略。

Milvus 作为分布式向量数据库，其核心功能（数据管理、向量搜索）依赖于 etcd 和 MinIO 等组件的协作。以下是它们的职责分工和协作流程：

1. 组件职责

组件角色核心功能类比
Milvus向量数据库向量数据存储、索引构建、相似性搜索数据库引擎（如MySQL）
etcd元数据存储存储集合、分片、节点状态等元信息数据库的“目录系统”
MinIO对象存储存储原始向量数据、索引文件等大文件数据库的“硬盘”

2. 协作流程（以数据写入为例）

(1) 用户写入数据
  • Proxy 接收客户端请求（如插入向量数据）。
  • Proxy 将数据写入消息队列（如 Pulsar/Kafka，未在YAML中体现，但实际部署需包含）。
  • Root Coordinator 通过 etcd 记录元数据（如数据对应的分片、版本信息）。
(2) Data Node 处理数据
  • Data Node 消费消息队列中的数据，进行以下操作：
    • 序列化：将向量数据转换为文件格式（如 Parquet）。
    • 上传至 MinIO：将文件存储到 MinIO 的指定 Bucket。
    • 更新元数据：通过 etcd 记录文件路径、版本等元信息。
(3) Index Node 构建索引
  • Index Node 根据配置的索引类型（如 HNSW、IVF），从 MinIO 拉取数据文件。
  • 构建索引后，将索引文件上传回 MinIO，并通过 etcd 记录索引元数据。
(4) Query Node 处理搜索请求
  • Query Node 收到搜索请求后：
    • 从 etcd 获取目标集合的元数据（如分片分布、索引类型）。
    • 根据元数据定位 MinIO 中的索引文件和数据文件。
    • 加载索引和数据，执行相似性搜索并返回结果。

3. 关键协作场景

(1) 元数据一致性
  • etcd 作为分布式键值存储，确保所有 Milvus 节点访问的元数据一致。
  • 例如：当创建新集合时，Root Coordinator 将集合的 Schema 和分片信息写入 etcd，所有节点通过监听 etcd 获知变更。
(2) 数据持久化与高可用
  • MinIO 存储实际数据文件，确保即使 Milvus 节点宕机，数据仍可从对象存储恢复。
  • 生产环境中，MinIO 需配置为分布式模式（多节点 + 纠删码），避免数据丢失。
(3) 故障恢复
  • Data Node 宕机：
    Milvus 通过 etcd 检测节点状态，自动将宕机节点的分片迁移到其他健康节点，新节点从 MinIO 拉取数据重建服务。
  • etcd 集群故障：
    etcd 基于 Raft 协议实现高可用，半数以上节点存活即可正常服务。若全部节点宕机，Milvus 将不可用，需优先恢复 etcd。

4. 生产环境优化建议

(1) etcd 高可用
  • 部署 3/5 节点的 etcd 集群，跨可用区分布。
  • 监控 etcd 性能（如写入延迟、存储空间）。
(2) MinIO 分布式部署
  • 至少 4 节点 MinIO，启用纠删码（Erasure Coding）提高数据可靠性。
  • 示例配置：
    # MinIO 分布式部署（4节点）
apiVersion: apps/v1/v1
kind: StatefulSet
spec:replicas: 4volumeClaimTemplates:- metadata:name: dataspec:accessModes: [ReadWriteOnce]storageClassName: "standard"resources:requests:storage: 100Gi
(3) 分离 Milvus 组件角色
  • 专用 Root Coordinator、Data Node、Query Node，避免资源竞争。
  • 示例配置（YAML 片段）：
    # 专用 Root Coordinator
- name: rootcoordimage: milvusdb/milvus:v2.3.3command: ["milvus", "run", "rootcoord"]env:- name: ETCD_ENDPOINTSvalue: "etcd-0.etcd:2379,etcd-1.etcd:2379,etcd-2.etcd:2379"

5. 总结

  • etcd：Milvus 的“大脑”，管理元数据和集群状态。
  • MinIO：Milvus 的“硬盘”，持久化存储向量和索引文件。
  • 协作逻辑：
    通过 etcd 维护一致性，通过 MinIO 实现数据持久化，Milvus 各组件基于两者协作完成向量数据的存储、索引和查询。
    三者缺一不可，共同保障系统的可靠性、扩展性和高性能。
http://www.dtcms.com/a/474709.html

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