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前言

大家好，今天我们为大家推荐一套基于 Ansible 开发的，自动化部署及扩容 openGauss 的脚本工具：Ansible for openGauss（以下简称 AFO）。

通过AFO，我们只需简单修改一些配置文件，即可快速部署多种架构模式的 openGauss，以及对已有架构进行自动化扩容。下面我们就请这套工具的贡献者，上海联空网络科技有限公司（以下简称“联空网络”）的李海滨，给大家讲解它的设计理念和优点。

开发背景

Hi，大家好，我是来自联空网络安全品质中心的运维工程师，李海滨。我是一名 Ansible 爱好者，致力于将运维工作自动化。曾获得 FISCO BCOS 区块链开源社区 2021 年度 MVP 称号。

联空网络成立于 2015 年 8 月，专注于提供医疗+互联网一站式技术和运营解决方案，帮助医疗用户更加轻松的拥抱互联网。目前，公司已经与 800+ 医疗机构用户形成合作关系，其中，百强医院合作 25+，三级医院 300+，上海地区客户覆盖率超 70%，覆盖全国 23 个省市。

当前自主创新、信息技术应用创新等需求日益增长，医疗行业用户十分关注软硬件产品解决方案的自主创新情况，为此联空网络积极响应，投入专业团队，对国内相关软硬件产品适配做可行性研判。

经过对国内数据库的深入了解，我们接触到了海量数据库，并获悉其是基于openGauss开源的商业发行版产品。openGauss 作为一款开源的关系型数据库管理系统，具有高性能、高可用性以及卓越的扩展能力。于是我们开始构想可以为研发团队提供 openGauss 环境，让其可以基于 openGauss 做代码适配。当客户选择使用海量数据库时，我们的软件就可以直接匹配。

为了方便反复部署测试，我拿出了擅长的 Ansible，为 openGauss 写一套自动化部署工具，以简化其安装、配置和管理过程。

完成初版开发后，我与 openGauss 社区取得了联系，表达了希望可以把这套工具贡献给社区，以开源回馈开源的想法。

感谢社区运营梅相如同学的大力支持，很快为我开设了代码仓库。又找来 openGauss 的开发工程师“行尘”同学，解答我在开发过程中遇到的一些问题。在此也很感谢“行尘”同学不厌其烦地回答，你们给予了我很大的帮助！

解决部署痛点

如果你有按照官方文档部署一套 openGauss 的经历，你会发现不论是单点还是集群，均需做不少的前期工作。例如要根据 CPU 和操作系统，下载对应版本的安装包。又需要根据不同的 Linux 操作系统，做一些额外配置。手工部署在这里不仅低效，而且容易有错漏。如果是多节点的部署，手工部署的弱势会被进一步放大。

我开发这套 Ansible 脚本的目标，就是尽可能地覆盖部署前、部署中和部署后的场景，并且把手工部署过程中遇到的一些坑，也通过自动化来解决掉。降低 openGauss 的部署门槛，推动 openGauss 的普及。

例如在 openEuler 20.03 系统里部署 openGauss 5.0，你会遇到 readline-devel 这个依赖包的版本是 8，而 openGauss 5.0 需要的是 libreadline.so.7，导致安装过程失败。我查找到解决方法后，加入到部署流程中，自动帮大家把这个坑给填了。代码在 roles\opengauss\tasks\os\openEuler.yml 里：

# openGauss 5.0.0 依赖 readline 7# openEuler 20.03 只有 readline 8- name: Create soft link  ansible.builtin.file:    src: "/lib64/libreadline.so.8"    dest: "/lib64/libreadline.so.7"    state: link

在给未部署 CM 的架构做扩容时，需要在主备之间做一次 switchover 后才能安装 CM。这些我们也加入到自动化流程中，免除了大家遇到这些问题还要花时间查找解决方法的麻烦。代码在 roles\opengauss\tasks\deploy\cluster_manager.yml 里：

     - name: Switchover on a standby node      ansible.builtin.command:        gs_ctl switchover -D {{ og_data_path }}/dn      changed_when: false      loop: "{{ dn_nodes | select('search', 'Standby') }}"      loop_control:        loop_var: node        extended: true      when: "ansible_loop.index == 1"      delegate_to: "{{ hostvars[node]['node_ip'] }}"
    - name: Switchover back to primary node      ansible.builtin.command:        gs_ctl switchover -D {{ og_data_path }}/dn      changed_when: false      loop: "{{ dn_nodes | select('search', 'Primary') }}"      loop_control:        loop_var: node      delegate_to: "{{ hostvars[node]['node_ip'] }}"
    - name: Start any stopped nodes      ansible.builtin.command:        gs_om -t start      changed_when: false

部署过程中，有需要在 root 和 omm 账号之间多次切换的操作，Ansible 里用 become_user 就可以轻松自动切换。这些都是手工部署过程中的痛点。

已实现的功能

总结下来，目前我们这个工具能实现以下功能：

1. 提供一个专属的 ansible-docker 子项目，只要控制机可运行 docker，即可运行一个 Ansible 容器，适配 AFO 的执行。对于不熟悉 Ansible 的同学非常友好。

2. 自动适配 CPU 架构（条件受限，目前仅测试了 X86 架构）和操作系统（已支持 CentOS 和 openEuler 20.03），自动下载对应的 openGauss 安装包，自动对操作系统做适配修改。

3. 实现从单节点到多节点的多种架构模式的一次性部署。

4. 使用本工具部署的单点或集群，还能通过添加服务器，再次运行脚本，实现平滑扩容。实测可直接从单主扩容到 1 主 2 备 2 级联。

5. 允许用户自定义一些变量，例如指定部署目录，指定 openGauss 版本（5.0 或以上），指定 sysctl 的参数配置。

6. 免除手工部署中的问答环节，自动生成相关密码，自动填写。最后生成部署报告。

效率是如何提升的？

以配置网卡 MTU 为例，3 台服务器的执行时间如下：

Saturday 18 November 2023  20:54:50 +0800 (0:00:06.777)       0:01:03.288 ***** 
TASK [opengauss : Config MTU in /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-enp0s8] *****************************************************************************************************************changed: [192.168.56.11]changed: [192.168.56.14]changed: [192.168.56.15]Saturday 18 November 2023  20:54:50 +0800 (0:00:00.517)       0:01:03.807 *****

Ansible 在 0.517 秒的时间内，完成了 3 台服务器的网卡 MTU 修改。因为，它是并行操作的。

以生成 cluster_config.xml 为例

3 台服务器的节点，手工写 cluster_config.xml，需要花费多少时间，各位可以自己计时看看。

而我们利用 Ansible 的模板功能，可以在 1 秒内生成该文件，编排非常清晰，一目了然。

假设服务器的分组配置 inventories/opengauss/hosts.ini 内容如下

[opengauss_primary]192.168.56.11
; 备机，可设置若干个或留空。[opengauss_standby]192.168.56.15
; 级联机，可设置若干个或留空。前提是 opengauss_standby 组不为空。[opengauss_cascade]192.168.56.14
; 以上 3 个分组的合并组，勿动。[opengauss:children]opengauss_primaryopengauss_standbyopengauss_cascade
; 备节点分组，总数不可大于 8。[opengauss_replicas:children]opengauss_standbyopengauss_cascade
; 机器的 SSH 信息，请根据你的实际情况修改。[opengauss:vars]; ssh 用户名，如果不是 root 用户，请确保它有 sudo 权限。ansible_ssh_user=vagrant; ssh 密码ansible_ssh_pass=vagrant; ssh 端口ansible_ssh_port=22

生成以下配置内容，仅需 1 秒钟。

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?><ROOT>  <CLUSTER>    <PARAM name="clusterName" value="openGauss" />    <PARAM name="gaussdbAppPath" value="/opt/openGauss/install/app" />    <PARAM name="gaussdbLogPath" value="/var/log" />    <PARAM name="tmpMppdbPath" value="/opt/openGauss/tmp"/>    <PARAM name="gaussdbToolPath" value="/opt/openGauss/install/om" />    <PARAM name="corePath" value="/opt/openGauss/corefile"/>    <PARAM name="nodeNames" value="og3232249867      ,og3232249870      ,og3232249871    "/>    <PARAM name="backIp1s" value="192.168.56.11      ,192.168.56.14      ,192.168.56.15    "/>  </CLUSTER>
  <DEVICELIST>
    <!-- CLUSTER PRIMARY -->    <DEVICE sn="og3232249867">      <PARAM name="name" value="og3232249867"/>      <PARAM name="instanceId" value="3232249867"/>      <PARAM name="azName" value="AZ1"/>      <PARAM name="azPriority" value="1"/>      <PARAM name="backIp1" value="192.168.56.11"/>      <PARAM name="sshIp1" value="192.168.56.11"/>
      <!-- Data Node -->      <PARAM name="dataNum" value="1"/>      <PARAM name="dataPortBase" value="15400"/>      <PARAM name="dataNode1" value="/opt/openGauss/data/dn        ,og3232249870,/opt/openGauss/data/dn        ,og3232249871,/opt/openGauss/data/dn      "/>      <PARAM name="dataNode1_syncNum" value="0"/>
      <!-- CLUSTER MANAGER -->      <PARAM name="cmsNum" value="1"/>      <PARAM name="cmServerPortBase" value="15300"/>      <PARAM name="cmServerlevel" value="1"/>      <PARAM name="cmDir" value="/opt/openGauss/data/cm"/>      <PARAM name="cmServerRelation" value="og3232249867        ,og3232249870        ,og3232249871      "/>      <PARAM name="cmServerListenIp1" value="192.168.56.11        ,192.168.56.14        ,192.168.56.15      "/>      <PARAM name="cmServerHaIp1" value="192.168.56.11        ,192.168.56.14        ,192.168.56.15      "/>    </DEVICE>    <DEVICE sn="og3232249870">      <PARAM name="name" value="og3232249870"/>      <PARAM name="azName" value="AZ1"/>      <PARAM name="azPriority" value="1"/>      <PARAM name="backIp1" value="192.168.56.14"/>      <PARAM name="sshIp1" value="192.168.56.14"/>
      <!-- CLUSTER MANAGER -->      <PARAM name="cmServerPortStandby" value="15800"/>      <PARAM name="cmDir" value="/opt/openGauss/data/cm"/>
      <!-- CASCADE ROLE -->      <PARAM name="cascadeRole" value="on"/>    </DEVICE>
    <DEVICE sn="og3232249871">      <PARAM name="name" value="og3232249871"/>      <PARAM name="azName" value="AZ1"/>      <PARAM name="azPriority" value="1"/>      <PARAM name="backIp1" value="192.168.56.15"/>      <PARAM name="sshIp1" value="192.168.56.15"/>
      <!-- CLUSTER MANAGER -->      <PARAM name="cmServerPortStandby" value="15800"/>      <PARAM name="cmDir" value="/opt/openGauss/data/cm"/>    </DEVICE>  </DEVICELIST></ROOT>

我们甚至考虑到了在机房里使用小尺寸显示器查看 cluster_config.xml 的场景，对 xml 做了换行处理，避免出现单行过长的问题。

自动化思路

AFO 主要的工作流如下：

1. 对部署环境的信息进行采集。

2. 将用户自定义的变量和脚本默认变量合并，优先使用自定义变量。

3. 检查是否已部署 openGauss，如无，进入初次部署流程。

4. 如果已部署 openGauss，则检查用户是否有添加新节点，进入节点扩容流程。

5. 节点扩容流程里又分 2 步，先扩容备机节点，再扩容级联节点。因为级联节点只连接备机。

6. 如果集群节点数量为 3 或以上，且未部署 CM，则进入 CM 部署流程。

7. 最后，检查确认集群已正常运行，生成部署报告。

结果展示

以 3 台 VirtualBox 虚拟机为例，统一 8U+16GB 配置，都在 1 块物理 SATA 盘上读写。

另外，虚拟机都已经提前安装好相关依赖包，openGauss 安装包也已经下载到本地。排除网络下载速度的不确定因素。

单节点，4 分 40 秒（下图右下角）完成部署。

1 主 1 备，7 分 48 秒（下图右下角）完成部署。

从单点数据库，扩容为 1 主 1 备 1 级联，耗时 23 分（下图右下角）完成部署。

扩容模式需要额外的流程，因此耗时比直接部署 3 节点的要多。

最后生成部署报告

项目代码

这套工具已经收录在 openGauss 社区的官方代码库，欢迎大家前往下载试用，并向我们多多提出宝贵意见。

代码地址：https://gitee.com/opengauss/ansible-for-opengauss

使用前，请仔细阅读：https://gitee.com/opengauss/ansible-for-opengauss/blob/master/docs/01-ansible-in-docker.md 开启自动化部署的旅程。

参与贡献

1. 欢迎对 Ansible 熟悉的同学，加入我们，改进完善我们的项目。

2. 更欢迎大家提交 issue，提出宝贵的意见和建议。

3. 也欢迎可以提供测试资源的同学，与我联系。目前我们需要 ARM 平台的测试环境。

TODO

1. 增加 openGauss 相关生态软件的自动化部署，例如图形化管理，监控管理。

2. 增加 ARM 平台的适配。

3. 增加数据库定时备份的配置流程。

4. 增加对 1 主 1 备架构的主备自动切换配置。

5. 有限度地提供 gs_guc 自动化配置，方便运维人员对数据库参数做修改更新。

6. 更多的想法，由你们来补充。