NebulaGraph安装方式选择

一、NebulaGraph介绍

1.1、介绍

一个可靠的分布式、线性扩容、 性能高效的图数据库。NebulaGraph 提供了线性扩容的能力，支持快照方式实现数据恢复功能。在查询语言方面，开发团队完全自研开发查询语言——nGQL，兼容 OpenCypher，让 Neo4j 的用户可无缝衔接使用 NebulaGraph。

二、NebulaGraph支持的安装方式以及对比

2.1、编译安装

NebulaGraph支持使用源码编译方式进行安装

优点：1、可以根据自己需求自定义编译和安装配置，测试最新性能，自由度比较大。

缺点：1、需要在操作系统层准备编译环境，可能会与现有环境冲突。

2、需要服务器必须能够联网。

3、整个安装过程会比较繁琐

2.2、使用docker编译安装

通过docker进行编译安装，解决了服务器直接安装可能存在冲突的问题，其余优缺点与服务器编译安装一致，相当于是编译安装的优化版。

2.3、本地单机安装

2.3.1、使用包管理器rpm以及dpkg进行安装

NebulaGraph安装包，支持且仅支持 CentOS 7.x、CentOS 8.x、Ubuntu 16.04、Ubuntu 18.04、Ubuntu 20.04 操作系统。使用官方封装好的包可以大大降低安装难度。

优点：1、安装简单

2、支持常用的linux发行版

缺点：1、既然已经支持了包管理器，为何不直接维护到yum源和或者apt源，让用户可以直接使用yum命令或者apt命令进行安装呢

2.3.2、tar包安装

可以但是没必要，目前没有发现什么场景是必须使用tar包进行安装的。

2.4、本地多机安装

NebulaGraph 多机集群部署方式，是生产环境建议使用的部署方式之一

优点：1、高性能

2、高可用

缺点：1、资源使用多

2、安装维护稍微有些难度

2.5、docker-compose安装

NebulaGraph 单机集群部署方式，是测试环境建议使用的部署方式之一

优点：1、可以使用单机模拟集群效果，是入门学习集群环境的不二之选

2、部署简单

缺点：1、虽然是集群环境，但是高可用只能限制于容器级别，服务器级别无法实现

2.6、k8s安装

NebulaGraph 集群部署方式，是生产环境建议使用的部署方式之一，在k8s中创建NebulaGraph Operator ，使用NebulaGraph Operator 来创建维护集群，降低部署维护难度。

优点：1、高可用，高于多机集群，因为单点故障，k8s可以自动恢复故障pod，保持节点存活数量

2、高性能，可能略低于多机集群， 因为各种网络转发会降低网络性能，影响性能上限（极端情况才会感受到，正常没问题）

缺点：1、需要人员的技术能力较高，各种问题的排查难度可能会大于多机集群方式。

2.7、对比

三、NebulaGraph安装方式选择以及安装

3.1、操作系统选择

考虑到后期centos社区维护问题，建议使用ubuntu操作系统。

3.2、安装方式选择

3.2.1、个人测试

刚开始接触学习建议使用单机安装方式，安装简单，可以快速上手。

3.2.2、公司测试

公司测试建议使用多机集群，docker-compose安装，以及k8s安装，尽可能模拟实际生产环境，或完全和生产环境一致，可以根据公司技术路线选择是否使用k8s，公司服务器资源是否充裕，来选择是否使用docker-compose安装。

3.2.3、生成环境

公司测试建议使用多机集群，以及k8s安装，应尽量提高应用的可用性以及性能。

3.3、安装过程

3.3.1、单机安装

单机安装可以简单快捷的安装NebulaGraph，用于个人测试环境使用，首先准备一台linux服务器，我这边使用的ubuntu1804操作系统。具体可参考官方文档。

下载安装包

wget https://oss-cdn.nebula-graph.com.cn/package/3.6.0/nebula-graph-3.6.0.ubuntu1804.amd64.deb
wget https://oss-cdn.nebula-graph.com.cn/package/3.6.0/nebula-graph-3.6.0.ubuntu1804.amd64.deb.sha256sum.txt

安装

sudo dpkg -i nebula-graph-3.6.0.ubuntu1804.amd64.deb

启动服务

sudo /usr/local/nebula/scripts/nebula.service start all
​
# 查看状态
sudo /usr/local/nebula/scripts/nebula.service status all

注意：安装需要调整一部分内核参数，官方把这部分内容放到配置与日志部分，没有放到安装部分，如果不调整会有警告报错，影响后续使用。官方文档

3.3.2、docker-compose安装

docker-compose部署方式可以快速实现一套单机集群环境，适合资源不充裕的公司测试环境使用。具有一定的高可用能力，可以用来模拟生产环境，已经测试单点故障。

首先安装docker,docker-compose，参考docker官方文档即可。

clone项目代码

$ git clone -b release-3.6 https://github.com/vesoft-inc/nebula-docker-compose.git

启动应用

这个过程中，会自动拉取镜像，需要耐心等待

cd nebula-docker-compose/
docker-compose up -d

拉取镜像中，耐心等等

服务已经启动

3.3.3、k8s安装

这个安装首先你要有一套k8s并且k8s上有storageClass，NebulaGraph基于k8s部署，高可用能力直接拉满，但是占用资源较多，建议在生产环境使用。

我这边使用的是一套二进制部署的k8s平台，rook拉起的一套ceph集群（建议使用高性能ssd，我这没有凑合用）。

安装

#创建namespace
kubectl create namespace nebula
​
#添加repo
helm repo add nebula-operator https://vesoft-inc.github.io/nebula-operator/charts
​
#更新资源
helm repo update nebula-operator
​
#设置环境变量
# NebulaGraph 集群的名字。
export NEBULA_CLUSTER_NAME=nebula
# NebulaGraph 集群所处的命名空间的名字。
export NEBULA_CLUSTER_NAMESPACE=nebula    
# NebulaGraph 集群的 StorageClass根据实际填写
export STORAGE_CLASS_NAME=rook-ceph-block 
​
#创建集群
helm install "${NEBULA_CLUSTER_NAME}" nebula-operator/nebula-cluster \
​
    # 指定集群 chart 的版本，不指定则默认安装最新版本 chart。
    # 执行 helm search repo -l nebula-operator/nebula-cluster 命令可查看所有 chart 版本。
    --version=1.7.3 \
    # 指定 NebulaGraph 集群所处的命名空间。
    --namespace="${NEBULA_CLUSTER_NAMESPACE}" \
    # 自定义集群名称。
    --set nameOverride="${NEBULA_CLUSTER_NAME}" \
    --set nebula.storageClassName="${STORAGE_CLASS_NAME}" \
    # 指定 NebulaGraph 集群的版本。
    --set nebula.version=v3.6.0 
​
查看pod状态
kubectl -n "${NEBULA_CLUSTER_NAMESPACE}" get pod -l "app.kubernetes.io/cluster=${NEBULA_CLUSTER_NAME}"

Pod状态已经正常

四、结语

首先官方文档非常稳，所有安装过程，参照官方文档均可正常完成安装。建议增加docker的多机集群部署方式。不是docker-compose哦。

我也是刚刚接触NebulaGraph，希望能通过这篇文章帮助想要入坑NebulaGraph的小伙伴能快速的部署一套环境出来。