背景
wiki.js 是非常優秀的開源 Wiki 系統,盡管在與 xwiki 功能相比 ,還不算完善,但也在不斷進步。 常用的功能還是比較實用的,如:Wiki 寫 作、分享、權限管理功能還是非常實用的,UI 設計非常的漂亮,精美的界面和直觀的操作體驗,能夠滿足小團隊的基本知識管理需求。
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我們需要在 PetaExpress KubeSphere 容器平臺中部署 Kubernetes集群
在 Peta Express 中部署 Kubernetes 非常的簡單方便,直接使用 PetaExpress 中內置的 QKE 就可以了,首先我們需要登錄到 PetaExpress 控制臺(登錄地址:https://cn.petaexpress.com ),在產品與服務中找到 AppCenter 控制臺 → 應用中心。
找到 QKE 立即部署即可。
按照提示輸入名稱,選擇集群規模等關鍵信息,然后提交就可以了。但需要注意集群的配置,如果是開發測試可以選擇 “基礎型開發環境” 或 “企業型測試環境”,如果是生產的話則可以選擇 “基礎型生產環境” 或 “企業型生產環境”,也可以自定義集群規模和HA。
根據集群的規模,部署時間大致2分鐘到10分鐘不等,速度還是非常的快的,能在極短的時間內完成。部署完 Kubernetes(K8S),需要安裝 OpenEBS,完成這一環節后就可以安裝 Redis 了。
準備 storageclass
我們使用 OpenEBS 作為存儲,OpenEBS 默認安裝的 Local StorageClass 在 Pod 銷毀后自動刪除,不適合用于我的數據存儲,我們在
Local StorageClass 基礎上稍作修改,創建新的 StorageClass,允許 Pod 銷毀后,PV 內容繼續保留,手動決定怎么處理。
在項目空間的 存儲 → 存儲類型 → 創建 進行storageClass的創建
名稱:localretain
存儲系統:自定義
存儲卷擴容:否
回收機制:Retain
訪問模式:ReadWriteOnce
存儲系統:openebs.io/local
存儲卷延遲綁定:延遲綁定編輯完成后點擊創建,或直接點擊 編輯YAML ,將以下yaml內容粘貼后點擊創建
部署 PostgreSQL 數據庫
鑒于我們團隊在多個項目中也需要使用 PostgreSQL, 為了提高 PostgreSQL 數據庫的利用率和統一管理,我們獨立部署 PostgreSQL,并在
安裝 wiki.js 時,配置為使用外部數據庫。
準備用戶名密碼配置
我們使用 Secret 保存 PostgreSQL 用戶密碼等敏感信息。
在項目空間的 配置 → 保密字典 → 創建 進行保密字典的創建。
1 apiVersion: storage.k8s.io/v1
2 kind: StorageClass
3 metadata:
4annotations:
5cas.openebs.io/config: |
6- name: StorageType
7value: "hostpath"
8- name: BasePath
9value: "/var/openebs/localretain/"
10openebs.io/cas-type: local
11storageclass.beta.kubernetes.io/is-default-class: "false"
12storageclass.kubesphere.io/supported-access-modes: '["ReadWriteOnce"]'
13name: localretain
14 provisioner: openebs.io/local
15 reclaimPolicy: Retain
16 volumeBindingMode: WaitForFirstConsumer
部署 PostgreSQL 數據庫
鑒于我們團隊在多個項目中也需要使用 PostgreSQL, 為了提高 PostgreSQL 數據庫的利用率和統一管理,我們獨立部署 PostgreSQL,并在
安裝 wiki.js 時,配置為使用外部數據庫。
準備用戶名密碼配置
我們使用 Secret 保存 PostgreSQL 用戶密碼等敏感信息。
在項目空間的 配置 → 保密字典 → 創建 進行保密字典的創建。
首先我們定義一個名稱就叫 postgres-prod 點擊下一步,類型保持默認設置即可, 添加鍵值對數據。
鍵為 POSTGRES_PASSWORD ,值為 password ( 密碼自行準備修改 )
準備數據庫初始化腳本
使用 ConfigMap 保存數據庫初始化腳本,在 數據庫創建時,將 ConfigMap 中的數據庫初始化腳本掛載到 /docker-entrypoint-initdb.d, 容器初 始化時會自動執行該腳本。
在項目空間的 配置 → 配置字典 → 創建 進行配置字典的創建。
名稱就叫 wikijs-postgres-init 然后下一步,添加鍵值對數據。
鍵為 init.sql ,值為
1CREATE DATABASE wikijs;
2CREATE USER wikijs with password 'password';
3GRANT CONNECT ON DATABASE wikijs to wikijs;
4GRANT USAGE ON SCHEMA public TO wikijs;
5GRANT SELECT,update,INSERT,delete ON ALL TABLES IN SCHEMA public TO wikijs;
6ALTER DEFAULT PRIVILEGES IN SCHEMA public GRANT SELECT ON TABLES TO wikijs;
以上 wikijs 用戶的密碼自行準備,明文保存。
準備存儲
我們使用 OpenEBS 來提供存儲服務。可以通過創建 PVC 來提供持久化存儲。
這里聲明一個 10G 的 PVC。
需按照以下步驟操作
在項目空間的 存儲 → 存儲卷 → 創建 進行PVC的創建。
名稱就叫 postgres-prod-data ,然后下一步,進行存儲設置。
存儲類型: localretain
訪問模式: ReadWriteOnce
存儲卷容量: 10G
高級設置無需修改,點擊創建按鈕即可。
部署 PostgreSQL 數據庫
在前面的步驟準備好各種配置信息和存儲后,就可以開始部署 PostgreSQL 服務了。
我們的 Kubernetes 沒有配置存儲陣列,使用的是 OpenEBS 作為存儲,采用 Deployment 方式部署 PostgreSQL。
需按照以下步驟操作
在項目空間的 應用負載 → 工作負載 → 部署 → 創建 進行 PostgreSQL 服務的創建。
基本信息里名稱就叫做 postgres-prod ,然后進行下一步容器組設置
容器組配置
這一步的核心就是配置 postgres 的容器。
容器組副本數量選擇1,點擊添加容器鏡像選擇 dockerhub 中的 abcfy2/zhparser:12-alpine ,并選擇使用默認端口,容器名稱改為 postgres-prod
勾選 環境變量 ,點擊 引用配置字典或保密字典 ,資源選擇 postgres-prod 保密字典,資源中的鍵選擇 POSTGRES_PASSWORD ,之后點擊對勾完成容器配置,點擊下一步配置 存儲卷設置
存儲設置
在這一步有兩個操作
掛載存儲卷
掛載配置字典
掛載存儲卷
選擇現有存儲卷 postgres-prod-data ,權限為讀寫,掛載地址為 /var/lib/postgresql/data ,配置好后點擊對勾完成配置
掛載配置字典
選擇配置字典 wikijs-postgres-init ,權限為只讀,掛載地址為 /docker-entrypoint-initdb.d ,配置好后點擊對勾完成配置
配置好后如下圖
點擊下一步進入最后的高級設置
高級設置 里是一些額外配置,可以根據自己場景選擇調整配置,調整完成后點擊 創建 。創建供其他 Pod 訪問的 Service
在項目空間的 應用負載 → 服務 → 創建 進行服務的創建
名稱就叫 postgres-prod 然后下一步,進入服務設置
內部訪問模式選擇 虛擬IP地址 ,指定工作負載選擇 postgres-prod
端口協議:TCP
端口名稱:tcp-5432
容器端口:5432
服務端口:5432
點擊下一步進入高級設置
高級設置 里是一些額外配置,可以根據自己場景選擇調整配置,調整完成后點擊 創建 。
部署 wiki.js
準備用戶名密碼配置
我們使用 Secret 保存 wiki.js 用于連接數據庫的用戶名密碼等敏感信息。
在項目空間的 配置 → 保密字典 → 創建 進行保密字典的創建。
名稱就叫 wikijs 然后下一步,類型選擇默認, 添加鍵值對數據。
鍵為 DB_USER ,值為 wikijs ( 和上方初始化腳本中的用戶名保持一致 )
鍵為 DB_PASS ,值為 password ( 和上方初始化腳本中的密碼保持一致 )
準備數據庫連接配置
我們使用 ConfigMap 保存 wiki.js 的數據庫連接信息。
在項目空間的 配置 → 配置字典 → 創建 進行配置字典的創建。
名稱就叫 wikijs 然后下一步,添加鍵值對數據。
鍵值對數據如下
1DB_TYPE: postgres
2 DB_HOST: postgres-prod
3DB_PORT: 5432
4 DB_NAME: wikijs創建數據庫用戶和數據庫
如果 PostgreSQL 數據庫里沒有創建 wikijs 用戶和數據 ,需要手工完成一下工作:
通過『數據庫工具』連接 PostgreSQL 數據庫,執行一下 SQL 語句,完成數據庫和用戶的創建、授權。
以上 wikijs 的密碼自行修改。
部署 wiki.js
這里我們采用 Deployment 方式部署 wiki.js。
在項目空間的 應用負載 → 工作負載 → 部署 → 創建 進行 wiki.js 服務的創建。
基本信息里名稱就叫做 wikijs ,然后進行下一步容器組設置
容器組配置
這一步的核心就是配置 wikijs 的容器。
容器組副本數量選擇1,點擊添加容器
5 HA_ACTIVE: true
1 CREATE DATABASE wikijs;
2 CREATE USER wikijs with password 'password';
3 GRANT CONNECT ON DATABASE wikijs to wikijs;
4 GRANT USAGE ON SCHEMA public TO wikijs;
5 GRANT SELECT,update,INSERT,delete ON ALL TABLES IN SCHEMA public TO wikijs;
6 ALTER DEFAULT PRIVILEGES IN SCHEMA public GRANT SELECT ON TABLES TO wikijs;鏡像選擇 dockerhub 中的 requarks/wiki:2 ,并選擇使用默認端口,容器名稱改為 wikijs
勾選 環境變量 ,點擊 引用配置字典或保密字典 ,先添加剛才創建的保密字典 wikijs ,然后添加配置字典 wikijs ,之后點擊對勾完成容器配置,點擊下一步配置
存儲卷設置存儲卷此處無需設置,點擊下一步進入高級配置
高級設置 里是一些額外配置,可以根據自己場景選擇調整配置,調整完成后點擊 創建 。
創建訪問 wiki.js 的 Service
在項目空間的 應用負載 → 服務 → 創建 進行服務的創建名稱就叫 wikijs 然后下一步,進入服務設置
內部訪問模式選擇 虛擬IP地址 ,指定工作負載選擇 wikijs
端口協議:TCP
端口名稱:tcp-3000
容器端口:3000
服務端口:3000點擊下一步進入高級設置,勾選外部訪問,訪問模式選擇NodePort,完成后點擊 創建 。
然后可以使用NodePort的IP + Port進行訪問wikijs。
配置 wiki.js 支持中文全文檢索
wiki.js 的全文檢索支持基于 PostgreSQL 的檢索,也支持 Elasticsearch 等,相對來說, PostgreSQL 比較輕量級,本項目中,我們使用
PostgreSQL 的全文檢索。
但是,因為 PostgreSQL 不支持中文分詞,需要額外安裝插件并配置啟用中文分詞,下面描述了為 wiki.js 啟動基于 PostgreSQL 數據庫中文
分詞的全文檢索。
授予 wikijs 用戶臨時超管權限
通過數據庫管理工具登錄有超管權限的 PostgreSQL 用戶,臨時授予 wiki.js 用戶臨時超管權限,便于啟動中文分詞功能。
啟用數據庫的中文分詞能力
使用數據庫管理工具登錄 PostgreSQL 數據庫的 wikijs 用戶,執行以下命令,啟動數據庫的中文分詞功能。
1 ALTER USER wikijs WITH SUPERUSER;
1 CREATE EXTENSION pg_trgm;
2
3 CREATE EXTENSION zhparser;
4 CREATE TEXT SEARCH CONFIGURATION pg_catalog.chinese_zh (PARSER = zhparser);
5 ALTER TEXT SEARCH CONFIGURATION chinese_zh ADD MAPPING FOR n,v,a,i,e,l WITH simple;
6
7 -- 忽略標點影響
8 ALTER ROLE wikijs SET zhparser.punctuation_ignore = ON;
9
-- 短詞復合取消 wikijs 用戶的臨時超管權限
登錄 PostgreSQL 數據庫 wikijs 用戶,取消 wikijs 用戶的超管權限。
創建支持中文分詞的配置 ConfigMap
在項目空間的 配置 → 配置字典 → 創建 進行配置字典的創建。
名稱就叫 wikijs-zhparser 然后下一步,添加兩個鍵值對數據。
10 ALTER ROLE wikijs SET zhparser.multi_short = ON;
11
12-- 測試一下
13select ts_debug('chinese_zh', '青春是最美好的年歲,青春是最燦爛的日子。每一個人的青春都無比寶貴,寶貴的青春只有與奮斗為伴才最閃光
取消 wikijs 用戶的臨時超管權限
登錄 PostgreSQL 數據庫 wikijs 用戶,取消 wikijs 用戶的超管權限。
1 ALTER USER wikijs WITH NOSUPERUSER;
創建支持中文分詞的配置 ConfigMap
在項目空間的 配置 → 配置字典 → 創建 進行配置字典的創建。
名稱就叫 wikijs-zhparser 然后下一步,添加兩個鍵值對數據。
1. 鍵為 definition.yml ,值為
1 key: postgres
2 title: Database - PostgreSQL
3 description: Advanced PostgreSQL-based search engine.
4 author: requarks.io
5 logo: https://static.requarks.io/logo/postgresql.svg
6 website: https://www.requarks.io/
7 isAvailable: true
8 props:
9dictLanguage:
10type: String
11title: Dictionary Language
12hint: Language to use when creating and querying text search vectors.2. 鍵為 engine.js ,值為
13default: english
14enum:
15- simple
16- danish
17- dutch
18- english
19- finnish
20- french
21- german
22- hungarian
23- italian
24- norwegian
25- portuguese
26- romanian
27- russian
28- spanish
29- swedish
30- turkish
31- chinese_zh
32order: 1
2. 鍵為 engine.js ,值為
1 const tsquery = require('pg-tsquery')()
2 const stream = require('stream')
3 const Promise = require('bluebird')
4 const pipeline = Promise.promisify(stream.pipeline)
5
6 /* global WIKI */
7
8 module.exports = {
9async activate() {
10if (WIKI.config.db.type !== 'postgres') {
11throw new WIKI.Error.SearchActivationFailed('Must use PostgreSQL database to activate this engine!')
12}
13},
14async deactivate() {
15WIKI.logger.info(`(SEARCH/POSTGRES) Dropping index tables...`)
16await WIKI.models.knex.schema.dropTable('pagesWords')
17await WIKI.models.knex.schema.dropTable('pagesVector')
18WIKI.logger.info(`(SEARCH/POSTGRES) Index tables have been dropped.`)
19},
20/**
21* INIT
22*/
23async init() {
24WIKI.logger.info(`(SEARCH/POSTGRES) Initializing...`)
25
26// -> Create Search Index
27const indexExists = await WIKI.models.knex.schema.hasTable('pagesVector')
28if (!indexExists) {
29WIKI.logger.info(`(SEARCH/POSTGRES) Creating Pages Vector table...`)
30await WIKI.models.knex.schema.createTable('pagesVector', table => {
31table.increments()
32table.string('path')
33table.string('locale')
34table.string('title')
35table.string('description')
36table.specificType('tokens', 'TSVECTOR')
37table.text('content')
38})
39}
40// -> Create Words Index
41const wordsExists = await WIKI.models.knex.schema.hasTable('pagesWords')
42if (!wordsExists) {
43WIKI.logger.info(`(SEARCH/POSTGRES) Creating Words Suggestion Index...`)
44await WIKI.models.knex.raw(`
45CREATE TABLE "pagesWords" AS SELECT word FROM ts_stat(
46'SELECT to_tsvector(''simple'', "title") || to_tsvector(''simple'', "description") || to_tsvector(''s
47)`)
48await WIKI.models.knex.raw('CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS pg_trgm')
49await WIKI.models.knex.raw(`CREATE INDEX "pageWords_idx" ON "pagesWords" USING GIN (word gin_trgm_ops)`)
50}
51
52WIKI.logger.info(`(SEARCH/POSTGRES) Initialization completed.`)
53},
54/**
55* QUERY
56*
57* @param {String} q Query
58* @param {Object} opts Additional options
59*/
60async query(q, opts) {
61try {
62let suggestions = []
63let qry = `
64SELECT id, path, locale, title, description
65FROM "pagesVector", to_tsquery(?,?) query
66WHERE (query @@ "tokens" OR path ILIKE ?)
67`
68let qryEnd = `ORDER BY ts_rank(tokens, query) DESC`
69let qryParams = [this.config.dictLanguage, tsquery(q), `%${q.toLowerCase()}%`]
70
71if (opts.locale) {
72qry = `${qry} AND locale = ?`
73qryParams.push(opts.locale)
74}
75if (opts.path) {
76qry = `${qry} AND path ILIKE ?`
77qryParams.push(`%${opts.path}`)
78}
79const results = await WIKI.models.knex.raw(`
80${qry}
81${qryEnd}
82`, qryParams)
83if (results.rows.length < 5) {
84const suggestResults = await WIKI.models.knex.raw(`SELECT word, word <-> ? AS rank FROM "pagesWords" WH
85suggestions = suggestResults.rows.map(r => r.word)
86}
87return {
88results: results.rows,
89suggestions,
90totalHits: results.rows.length
91}
92} catch (err) {
93WIKI.logger.warn('Search Engine Error:')
94WIKI.logger.warn(err)
95}
96},
97/**
98* CREATE
99*
100* @param {Object} page Page to create
101*/
102async created(page) {
103await WIKI.models.knex.raw(`
104INSERT INTO "pagesVector" (path, locale, title, description, "tokens") VALUES (
105?, ?, ?, ?, (setweight(to_tsvector('${this.config.dictLanguage}', ?), 'A') || setweight(to_tsvector('${
106)
107`, [page.path, page.localeCode, page.title, page.description, page.title, page.description, page.safeConten
108},
109/**
110* UPDATE
111*
112* @param {Object} page Page to update
113*/
114async updated(page) {
115await WIKI.models.knex.raw(`
116UPDATE "pagesVector" SET
117title = ?,
118description = ?,
119tokens = (setweight(to_tsvector('${this.config.dictLanguage}', ?), 'A') ||
120setweight(to_tsvector('${this.config.dictLanguage}', ?), 'B') ||
121setweight(to_tsvector('${this.config.dictLanguage}', ?), 'C'))
122WHERE path = ? AND locale = ?
123`, [page.title, page.description, page.title, page.description, page.safeContent, page.path, page.localeCod
124},
125/**
126* DELETE
127*
128* @param {Object} page Page to delete
129*/
130async deleted(page) {
131await WIKI.models.knex('pagesVector').where({
132locale: page.localeCode,
133path: page.path
134}).del().limit(1)
135},
136/**
137* RENAME
138*
139* @param {Object} page Page to rename
140*/
141async renamed(page) {
142await WIKI.models.knex('pagesVector').where({
143locale: page.localeCode,
144path: page.path
145}).update({
146locale: page.destinationLocaleCode,
147path: page.destinationPath
148})
149},
150/**
151* REBUILD INDEX
152
*/更新 wikijs 的 Deployment
wiki.js 的基于 PostgreSQL 的全文檢索引擎配置位于 /wiki/server/modules/search/postgres ,我們將前面配置的 ConfigMap 加載到這個目錄。
在項目空間的 應用負載 → 工作負載 → wikijs 進入 wikijs 工作負載的詳情頁
點擊左側更多操作,選擇編輯設置
點擊 存儲卷 → 掛載配置字典或保密字典
選擇配置字典 wikijs-zhparser ,權限為只讀,掛載地址為 /wiki/server/modules/search/postgres ,配置好后點擊對勾完成配置
點擊確定完成存儲卷的修改
配置 wiki.js ,啟用基于 PostgreSQL 的全文檢索
1. 新的 Deployment 創建完成后
2. 打開 wiki.js 管理3. 點擊搜索引擎
4. 選擇 Database - PostgreSQL
5. 在 Dictionary Language 的下拉菜單里選擇 chinese_zh。
6. 點擊應用,并重建索引。
7. 完成配置。
總結
“K8S學習教程(三):在PetaExpress KubeSphere 容器部署 Wiki 系統 wiki.js 并啟用中文全文檢索”重點講解了wiki.js的部署方式,特別強調了其
對中文全文檢索功能的支持。集成了 PostgreSQL 和 zhparser 中文分詞插件。
相對于標準的 wiki.js 安裝部署過程,主要做了以下配置:
1、wiki.js 鏡像外掛了 ConfigMap ,用于修改原 Docker 鏡像里關于 PostgreSQL 搜索引擎配置的信息,以支持 chinese_zh 選項。
2、PostgreSQL 鏡像采用了 abcfy2/zhparser:12-alpine ,這個鏡像自帶 zhparser 中文分詞插件。
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審核編輯 黃宇
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