准备编译、安装和运行 NebulaGraph 的环境¶

本文介绍编译、安装 NebulaGraph 的要求和建议，以及如何预估集群运行所需的资源。

关于存储硬件¶

NebulaGraph 是针对 NVMe SSD 进行设计和实现的，所有默认参数都是基于 SSD 设备进行调优，要求极高的 IOPS 和极低的 Latency。

不建议使用 HDD；因为其 IOPS 性能差，随机寻道延迟高；会遇到大量问题。

不要使用远端存储设备（如 NAS 或 SAN），不要外接基于 HDFS 或者 Ceph 的虚拟硬盘。

不要使用磁盘阵列（RAID）。

使用本地 SSD 设备；或 AWS Provisioned IOPS SSD 或等价云产品。

关于 CPU 架构¶

Note

社区用户可以在 ARM MacOS 的 Docker Desktop 上或者 ARM Linux Server 上运行容器化的 NebulaGraph。

编译源码要求¶

硬件要求¶

类型	要求
CPU 架构	x86_64
内存	4 GB
硬盘	10 GB，SSD

操作系统要求¶

当前仅支持在 Linux 系统中编译 NebulaGraph，建议使用内核版本为4.15及以上版本的 Linux 系统。

Note

在内核版本低于要求的 Linux 系统中安装 NebulaGraph 可使用 RPM、DEB 或者 TAR 文件。

软件要求¶

软件版本需要如下表所示，如果版本不符合要求，请按照安装编译所需软件中的步骤进行操作。

软件名称	版本	备注
glibc	2.17 及以上	执行命令`ldd --version`检查版本。
make	任意稳定版本	-
m4	任意稳定版本	-
git	任意稳定版本	-
wget	任意稳定版本	-
unzip	任意稳定版本	-
xz	任意稳定版本	-
readline-devel	任意稳定版本	-
ncurses-devel	任意稳定版本	-
zlib-devel	任意稳定版本	-
g++	8.5.0 及以上	执行命令`g++ -v`检查版本。
cmake	3.14.0 及以上	执行命令`cmake --version`检查版本。
curl	任意稳定版本	-
redhat-lsb-core	任意稳定版本	-
libstdc++-static	任意稳定版本	仅在 CentOS 8+、RedHat 8+、Fedora 中需要。
libasan	任意稳定版本	仅在 CentOS 8+、RedHat 8+、Fedora 中需要。
bzip2	任意稳定版本	-

其他第三方软件将在安装（cmake）阶段自动下载并安装到build目录中。

安装编译所需软件¶

如果部分依赖软件缺失或者版本不满足要求，根据如下步骤手动安装。可根据实际情况删减命令中要安装的软件、跳过无需执行的步骤。

安装依赖包。

CentOS、RedHat、Fedora 用户请执行如下命令：

$ yum update
$ yum install -y make \
                 m4 \
                 git \
                 wget \
                 unzip \
                 xz \
                 readline-devel \
                 ncurses-devel \
                 zlib-devel \
                 gcc \
                 gcc-c++ \
                 cmake \
                 curl \
                 redhat-lsb-core \
                 bzip2
// 仅 CentOS 8+、RedHat 8+、Fedora 需要安装 libstdc++-static 和 libasan。
$ yum install -y libstdc++-static libasan

Debian 和 Ubuntu 用户请执行如下命令：

$ apt-get update
$ apt-get install -y make \
                     m4 \
                     git \
                     wget \
                     unzip \
                     xz-utils \
                     curl \
                     lsb-core \
                     build-essential \
                     libreadline-dev \
                     ncurses-dev \
                     cmake

检查主机上的 G++ 和 CMake 版本是否正确。版本信息请参见软件要求。
```
$ g++ --version
$ cmake --version
```
如果版本正确，则软件依赖已准备完毕，忽略后续步骤；如果不正确，根据不符合版本要求的软件执行后续步骤。
如果 CMake 或 g++ 版本不符合要求，访问官网以获取符合需要的版本。

测试环境要求¶

硬件要求¶

类型	要求
CPU 架构	x86_64
CPU 核数	4
内存	8 GB
硬盘	100 GB，SSD

操作系统要求¶

当前仅支持在 Linux 系统中安装 NebulaGraph，建议在测试环境中使用内核版本为3.9及以上版本的 Linux 系统。

服务架构建议¶

进程	建议数量
metad（meta 数据服务进程）	1
storaged（存储服务进程）	≥1
graphd（查询引擎服务进程）	≥1

例如单机测试环境，用户可以在机器上部署 1 个 metad、1 个 storaged 和 1 个 graphd 进程。

对于更常见的测试环境，例如三台机器构成的集群，用户可以按照如下方案部署 NebulaGraph。

机器名称	metad 进程数量	storaged 进程数量	graphd 进程数量
A	1	1	1
B	-	1	1
C	-	1	1

生产环境运行要求¶

硬件要求¶

类型	要求
CPU 架构	x86_64
CPU 核数	48
内存	96 GB
硬盘	2 * 900 GB，NVMe SSD

操作系统要求¶

当前仅支持在 Linux 系统中安装 NebulaGraph，建议在生产环境中使用内核版本为3.9及以上版本的 Linux 系统。

用户可以通过调整一些内核参数来提高 NebulaGraph 性能，详情请参见内核配置。

服务架构建议¶

Danger

不要跨机房部署集群。

进程	数量
metad（meta 数据服务进程）	3
storaged（存储服务进程）	≥3
graphd（查询引擎服务进程）	≥3

有且仅有 3 个 metad 进程，每个 metad 进程会自动创建并维护 meta 数据的一个副本。

storaged 进程的数量不会影响图空间副本的数量。

用户可以在一台机器上部署多个不同进程，例如五台机器构成的集群，用户可以按照如下方案部署 NebulaGraph。

机器名称	metad 进程数量	storaged 进程数量	graphd 进程数量
A	1	1	1
B	1	1	1
C	1	1	1
D	-	1	1
E	-	1	1

NebulaGraph 资源要求¶

用户可以预估一个 3 副本 NebulaGraph 集群所需的内存、硬盘空间和分区数量。

资源	单位	计算公式	说明
硬盘空间	Bytes	`点和边的总数` * `属性的平均字节大小` * 6 * 120%	由于边存在存储放大现象，所以需要`点和边的总数` * `属性的平均字节大小` * 6 的空间，详情请参见切边与存储放大。
内存	Bytes	[`点和边的总数` * 16 + `RocksDB 实例数量` * (`write_buffer_size` * `max_write_buffer_number` + `块缓存大小`)] * 120%	`点和边的总数` * 16 是 BloomFilter 需要占用的内存空间，`write_buffer_size`和`max_write_buffer_number`是 RocksDB 内存相关参数，详情请参见 MemTable。块缓存大小请参见 Memory usage in RocksDB。
分区数量	-	`集群硬盘数量` * `disk_partition_num_multiplier`	`disk_partition_num_multiplier`是一个用于衡量硬盘性能的整数，取值范围 2~20。建议在计算 SSD 硬盘的分区数量时使用 20 做参数值，HDD 硬盘使用 2。

问题 1：为什么磁盘空间和内存都要乘以 120%？

答：额外的 20% 用于缓冲。

问题 2：如何获取 RocksDB 实例数量？

答：在etc目录内查看配置文件nebula-storaged.conf，--data_path选项中的每个目录对应一个 RocksDB 实例，目录总数即是 RocksDB 实例数量。

Note

用户可以在配置文件nebula-storaged.conf中添加--enable_partitioned_index_filter=true来降低 bloom 过滤器占用的内存大小，但是在某些随机寻道（random-seek）的情况下，可能会降低读取性能。

最后更新: February 23, 2023