TiDB·运维文章推荐·修改 TiDB 集群配置

旗开得胜夜 2022-03-17 11:47:18

TiDB 集群自身支持通过 SQL 对 TiDB、TiKV、PD 等组件进行在线配置变更,无需重启集群组件。但是,对于部署在 Kubernetes 中的 TiDB 集群,部分组件在升级或者重启后,配置项会被 TidbCluster CR 中的配置项覆盖,导致在线变更的配置失效。

本文介绍如何修改部署在 Kubernetes 上的 TiDB 的集群配置,避免重启或升级导致配置失效。由于 PD 的特殊性,需要分别对 PD 和其他组件进行配置。

修改 TiDB/TiKV 等组件配置

对于 TiDB 和 TiKV,如果通过 SQL 进行在线配置变更,在升级或者重启后,配置项会被 TidbCluster CR 中的配置项覆盖,导致在线变更的配置失效。因此,如果需要持久化修改配置,你需要在 TidbCluster CR 中直接修改配置项。

对于 TiFlash、TiCDC 和 Pump,目前只能通过在 TidbCluster CR 中修改配置项。

在 TidbCluster CR 中修改配置项的步骤如下:

  1. 参考配置 TiDB 组件中的参数,修改集群的 TidbCluster CR 中各组件配置:

    Copy
    kubectl edit tc ${cluster_name} -n ${namespace}
  2. 查看配置修改后的更新进度:

    Copy
    watch kubectl -n ${namespace} get pod -o wide

    当所有 Pod 都重建完毕进入 Running 状态后,配置修改完成。

关于正方面的内容,如果想了解更多的话,我整理了一下,大家可以看看这个:https://docs.pingcap.com/zh/tidb-in-kubernetes/stable/modify-tidb-configuration

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内容概要:本文围绕基于Basisformer模型的时间序列锂离子电池SOC(State of Charge,荷电状态)预测展开研究,利用PyTorch框架实现深度学习模型的构建与训练。通过将历史充放电数据作为输入,Basisformer能够有效捕捉电池状态的动态变化特征,提升SOC预测精度。文中详细介绍了模型结构设计、数据预处理流程、训练策略及实验结果分析,并与传统方法进行对比,验证了该方法在复杂工况下的优越性与鲁棒性。该研究不仅展示了Basisformer在时序建模中的潜力,也为电池管理系统提供了高精度的状态估计解决方案。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习理论知识,熟悉PyTorch框架,从事电池管理系统、新能源汽车或智能预测方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于电动汽车、储能系统等领域的电池SOC高精度实时估算;②为电池健康管理(BMS)提供可靠的状态输入;③推动深度学习在时间序列预测中的实际落地,提升现有预测模型的泛化能力与稳定性; 阅读建议:建议读者结合标题为【锂电池SOC估计】【PyTorch】基于Basisformer时间序列锂离子电池SOC预测研究(python代码实现)的资源,重点研读所提供的Python代码,深入理解数据处理方式与模型网络结构的设计思路,尝试调整超参数以观察对预测性能的影响,从而全面掌握Basisformer在时序建模中的优势、适用边界及工程化实现路径。

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