TiDB·运维文章推荐·为使用本地存储的 TiDB 集群更换节点

旗开得胜夜 2022-03-17 11:55:33

本文介绍一种在不停机情况下为使用本地存储的 TiDB 集群更换、升级节点的方法。

注意

前置条件

第一步:克隆原 TiDB 集群配置

  1. 执行以下命令,导出克隆集群文件 tidb-cluster-clone.yaml:

    Copy
    kubectl get tidbcluster ${origin_cluster_name} -n ${namespace} -oyaml > tidb-cluster-clone.yaml

    其中 ${origin_cluster_name} 是原集群名字,${namespace} 是原集群命名空间。

  2. 修改 tidb-cluster-clone.yaml,让新克隆集群加入原 TiDB 集群:

    kind: TidbCluster
    metadata:
      name: ${clone_cluster_name}
    spec:
      cluster:
        name: ${origin_cluster_name}
    ...

    其中 ${clone_cluster_name} 是克隆集群的新名字,${origin_cluster_name} 是原集群名字。

第二步:为克隆集群签发证书

如果原集群开启了 TLS,你需要为克隆集群签发证书。如果原集群没有开启 TLS,请忽略此步骤,直接执行第三步。

 

·····

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/replace-nodes-for-local-disk

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【文章复现】非线性值迭代自适应动态规划(ADP):离散时间非线性系统的策略迭代自适应动态规划算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了非线性值迭代自适应动态规划(ADP)方法,旨在解决离散时间非线性系统的最优控制问题。通过构建近似动态规划框架,结合值迭代算法,利用函数逼近器(如神经网络)对系统代价函数进行学习与优化,逐步逼近最优控制策略。文中详细阐述了算法的数学推导、收敛性分析及其实现流程,并以典型非线性系统为例,采用Matlab进行仿真验证,展示了该方法在处理复杂非线性系统优化控制方面的有效性与优越性。; 适合人群:具备自动控制理论、最优化方法及Matlab编程基础的研究生、科研人员以及从事智能控制、工业自动化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究和解决离散时间非线性系统的最优控制问题;②学习和掌握自适应动态规划(ADP)及值迭代算法的核心思想与实现技巧;③利用Matlab进行先进控制算法的仿真与验证,为复杂系统控制设计提供理论依据和技术支持。; 阅读建议:此资源侧重于理论与实践的结合,建议读者在学习过程中,不仅关注算法的数学推导,更要动手实践Matlab代码,通过调整参数、更换被控对象等方式加深理解,并尝试将其应用于其他类型的非线性系统控制问题中。

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