操作指南：持久化 Scheduler 作业

Scheduler 服务负责将作业写入其 Etcd 数据库并调度它们执行。 默认情况下，Scheduler 服务数据库内嵌 Etcd，并将数据写入大小为 1Gb 的持久卷声明卷，使用集群的默认存储类。 这意味着在大多数 Kubernetes 部署上可靠运行调度器服务不需要额外的参数，但如果默认的 StorageClass 不可用或在生产环境中运行，则需要额外的配置。

生产环境设置

ETCD 存储磁盘大小

Scheduler 的默认存储大小为 1Gb。 这个大小很可能不足以满足大多数生产部署的需求。 当超过存储大小时，Scheduler 将记录类似于以下的错误：

error running scheduler: etcdserver: mvcc: database space exceeded

了解存储大小的安全上限不是一门精确的科学，并且很大程度上取决于应用程序作业的数量、持久性和数据有效负载大小。 Job API 和 Actor Reminders 透明地一对一映射到您的应用程序使用情况。 工作流作为 Actor Reminders 创建大量作业，但这些作业是短暂的——与每个工作流执行的生命周期相匹配。 由工作流创建的作业的数据有效负载通常为空或很小。

Scheduler 使用 Etcd 作为其后端存储数据库。 根据设计，Etcd 以 预写日志（WAL）和快照 的形式持久化历史事务和数据。 这意味着 Scheduler 的实际磁盘使用量将高于当前可观察的数据库状态，通常是多倍。

在安装时设置存储大小

如果需要增加现有 Scheduler 存储大小，请参阅下面的增加 Scheduler 存储大小 部分。 要为全新 Dapr 安装增加存储大小（在此示例中为 16Gi），可以使用以下命令：

• Dapr CLI
• Helm

dapr init -k --set dapr_scheduler.cluster.storageSize=16Gi --set dapr_scheduler.etcdSpaceQuota=16Gi

helm upgrade --install dapr dapr/dapr \
--version=1.17 \
--namespace dapr-system \
--create-namespace \
--set dapr_scheduler.cluster.storageSize=16Gi \
--set dapr_scheduler.etcdSpaceQuota=16Gi \
--wait

kubectl delete pvc -n dapr-system dapr-scheduler-data-dir-dapr-scheduler-server-0 dapr-scheduler-data-dir-dapr-scheduler-server-1 dapr-scheduler-data-dir-dapr-scheduler-server-2

增加现有 Scheduler 存储大小

默认情况下，每个 Scheduler 将为每个 Scheduler 副本针对默认 standard 存储类创建大小为 1Gi 的持久卷和持久卷声明。 这些将类似于以下内容，在此示例中，我们在 HA 模式下运行 Scheduler。

NAMESPACE     NAME                                              STATUS   VOLUME                                     CAPACITY   ACCESS MODES   STORAGECLASS   VOLUMEATTRIBUTESCLASS   AGE
dapr-system   dapr-scheduler-data-dir-dapr-scheduler-server-0   Bound    pvc-9f699d2e-f347-43b0-aa98-57dcf38229c5   1Gi        RWO            standard       <unset>                 3m25s
dapr-system   dapr-scheduler-data-dir-dapr-scheduler-server-1   Bound    pvc-f4c8be7b-ffbe-407b-954e-7688f2482caa   1Gi        RWO            standard       <unset>                 3m25s
dapr-system   dapr-scheduler-data-dir-dapr-scheduler-server-2   Bound    pvc-eaad5fb1-98e9-42a5-bcc8-d45dba1c4b9f   1Gi        RWO            standard       <unset>                 3m25s

NAME                                       CAPACITY   ACCESS MODES   RECLAIM POLICY   STATUS   CLAIM                                                         STORAGECLASS   VOLUMEATTRIBUTESCLASS   REASON   AGE
pvc-9f699d2e-f347-43b0-aa98-57dcf38229c5   1Gi        RWO            Delete           Bound    dapr-system/dapr-scheduler-data-dir-dapr-scheduler-server-0   standard       <unset>                          4m24s
pvc-eaad5fb1-98e9-42a5-bcc8-d45dba1c4b9f   1Gi        RWO            Delete           Bound    dapr-system/dapr-scheduler-data-dir-dapr-scheduler-server-2   standard       <unset>                          4m24s
pvc-f4c8be7b-ffbe-407b-954e-7688f2482caa   1Gi        RWO            Delete           Bound    dapr-system/dapr-scheduler-data-dir-dapr-scheduler-server-1   standard       <unset>                          4m24s

要扩展 Scheduler 的存储大小，请按照以下步骤操作：

1. 首先，确保存储类支持卷扩展，并且如果 allowVolumeExpansion 字段尚未设置为 true，请将其设置为 true。

apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
  name: standard
provisioner: my.driver
allowVolumeExpansion: true
...

2. 在保留绑定的持久卷声明的同时，删除 Scheduler StatefulSet。

kubectl delete sts -n dapr-system dapr-scheduler-server --cascade=orphan

3. 通过编辑 spec.resources.requests.storage 字段，将持久卷声明的大小增加到所需的大小。 同样在这种情况下，我们假设 Scheduler 在 HA 模式下运行，有 3 个副本。

kubectl edit pvc -n dapr-system dapr-scheduler-data-dir-dapr-scheduler-server-0 dapr-scheduler-data-dir-dapr-scheduler-server-1 dapr-scheduler-data-dir-dapr-scheduler-server-2

4. 通过使用所需的存储大小安装 Dapr 来重新创建 Scheduler StatefulSet。

存储类

如果您的 Kubernetes 部署没有默认存储类，或者您正在配置生产集群，则需要定义存储类。

持久卷由托管的云提供商或 Kubernetes 基础设施平台提供的真实磁盘支持。 磁盘大小取决于预期要一次持久化的作业数量；但是，对于大多数生产场景，64Gb 应该绰绰有余。 一些 Kubernetes 提供商建议使用 CSI 驱动程序来提供底层磁盘。 以下是有关为主要云提供商创建持久磁盘的相关文档的有用链接列表：

• Google Cloud 持久磁盘
• Amazon EBS 卷
• Azure AKS 存储选项
• Digital Ocean 块存储
• VMWare vSphere 存储
• OpenShift 持久存储
• 阿里云磁盘存储

一旦存储类可用，您可以使用以下命令安装 Dapr，其中 Scheduler 配置为使用存储类（将 my-storage-class 替换为存储类的名称）：

• Dapr CLI
• Helm

dapr init -k --set dapr_scheduler.cluster.storageClassName=my-storage-class

helm upgrade --install dapr dapr/dapr \
--version=1.17 \
--namespace dapr-system \
--create-namespace \
--set dapr_scheduler.cluster.storageClassName=my-storage-class \
--wait

临时存储

在非 HA 模式下运行时，可以选择让 Scheduler 使用临时存储，这是一种不能够抵御重启的内存存储。例如，所有作业数据在 Scheduler 重启后都会丢失。 这对于非生产部署或测试非常有用，在这些情况下存储不可用或不需要。

• Dapr CLI
• Helm

dapr init -k --set dapr_scheduler.cluster.inMemoryStorage=true

helm upgrade --install dapr dapr/dapr \
--version=1.17 \
--namespace dapr-system \
--create-namespace \
--set dapr_scheduler.cluster.inMemoryStorage=true \
--wait