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HugeGraph 配置

1 概述

配置文件的目录为 hugegraph-release/conf，所有关于服务和图本身的配置都在此目录下。

主要的配置文件包括：gremlin-server.yaml、rest-server.properties 和 hugegraph.properties

HugeGraphServer 内部集成了 GremlinServer 和 RestServer，而 gremlin-server.yaml 和 rest-server.properties 就是用来配置这两个Server的。

  • GremlinServer：GremlinServer接受用户的gremlin语句，解析后转而调用Core的代码。
  • RestServer：提供RESTful API，根据不同的HTTP请求，调用对应的Core API，如果用户请求体是gremlin语句，则会转发给GremlinServer，实现对图数据的操作。

下面对这三个配置文件逐一介绍。

2 gremlin-server.yaml

gremlin-server.yaml 文件默认的内容如下：

# host and port of gremlin server, need to be consistent with host and port in rest-server.properties
#host: 127.0.0.1
#port: 8182

# timeout in ms of gremlin query
scriptEvaluationTimeout: 30000

channelizer: org.apache.tinkerpop.gremlin.server.channel.WsAndHttpChannelizer
graphs: {
  hugegraph: conf/hugegraph.properties
}
scriptEngines: {
  gremlin-groovy: {
    plugins: {
      com.baidu.hugegraph.plugin.HugeGraphGremlinPlugin: {},
      org.apache.tinkerpop.gremlin.server.jsr223.GremlinServerGremlinPlugin: {},
      org.apache.tinkerpop.gremlin.jsr223.ImportGremlinPlugin: {
        classImports: [
          java.lang.Math,
          com.baidu.hugegraph.backend.id.IdGenerator,
          com.baidu.hugegraph.type.define.Directions,
          com.baidu.hugegraph.type.define.NodeRole,
          com.baidu.hugegraph.traversal.algorithm.CustomizePathsTraverser,
          com.baidu.hugegraph.traversal.algorithm.CustomizedCrosspointsTraverser,
          com.baidu.hugegraph.traversal.algorithm.FusiformSimilarityTraverser,
          com.baidu.hugegraph.traversal.algorithm.HugeTraverser,
          com.baidu.hugegraph.traversal.algorithm.NeighborRankTraverser,
          com.baidu.hugegraph.traversal.algorithm.PathsTraverser,
          com.baidu.hugegraph.traversal.algorithm.PersonalRankTraverser,
          com.baidu.hugegraph.traversal.algorithm.ShortestPathTraverser,
          com.baidu.hugegraph.traversal.algorithm.SubGraphTraverser,
          com.baidu.hugegraph.traversal.optimize.Text,
          com.baidu.hugegraph.traversal.optimize.TraversalUtil,
          com.baidu.hugegraph.util.DateUtil
        ],
        methodImports: [java.lang.Math#*]
      },
      org.apache.tinkerpop.gremlin.jsr223.ScriptFileGremlinPlugin: {
        files: [scripts/empty-sample.groovy]
      }
    }
  }
}
serializers:
  - { className: org.apache.tinkerpop.gremlin.driver.ser.GraphBinaryMessageSerializerV1,
      config: {
        serializeResultToString: false,
        ioRegistries: [com.baidu.hugegraph.io.HugeGraphIoRegistry]
      }
  }
  - { className: org.apache.tinkerpop.gremlin.driver.ser.GraphSONMessageSerializerV1d0,
      config: {
        serializeResultToString: false,
        ioRegistries: [com.baidu.hugegraph.io.HugeGraphIoRegistry]
      }
  }
  - { className: org.apache.tinkerpop.gremlin.driver.ser.GraphSONMessageSerializerV2d0,
      config: {
        serializeResultToString: false,
        ioRegistries: [com.baidu.hugegraph.io.HugeGraphIoRegistry]
      }
  }
  - { className: org.apache.tinkerpop.gremlin.driver.ser.GraphSONMessageSerializerV3d0,
      config: {
        serializeResultToString: false,
        ioRegistries: [com.baidu.hugegraph.io.HugeGraphIoRegistry]
      }
  }
metrics: {
  consoleReporter: {enabled: false, interval: 180000},
  csvReporter: {enabled: false, interval: 180000, fileName: ./metrics/gremlin-server-metrics.csv},
  jmxReporter: {enabled: false},
  slf4jReporter: {enabled: false, interval: 180000},
  gangliaReporter: {enabled: false, interval: 180000, addressingMode: MULTICAST},
  graphiteReporter: {enabled: false, interval: 180000}
}
maxInitialLineLength: 4096
maxHeaderSize: 8192
maxChunkSize: 8192
maxContentLength: 65536
maxAccumulationBufferComponents: 1024
resultIterationBatchSize: 64
writeBufferLowWaterMark: 32768
writeBufferHighWaterMark: 65536
ssl: {
  enabled: false
}

上面的配置项很多，但目前只需要关注如下几个配置项：channelizer 和 graphs。

  • graphs：GremlinServer 启动时需要打开的图，该项是一个 map 结构，key 是图的名字，value 是该图的配置文件路径；
  • channelizer：GremlinServer 与客户端有两种通信方式，分别是 WebSocket 和 HTTP（默认）。如果选择 WebSocket， 用户可以通过 Gremlin-Console 快速体验 HugeGraph 的特性，但是不支持大规模数据导入， 推荐使用 HTTP 的通信方式，HugeGraph 的外围组件都是基于 HTTP 实现的；

默认GremlinServer是服务在 localhost:8182，如果需要修改，配置 host、port 即可

  • host：部署 GremlinServer 机器的机器名或 IP，目前 HugeGraphServer 不支持分布式部署，且GremlinServer不直接暴露给用户;
  • port：部署 GremlinServer 机器的端口；

同时需要在 rest-server.properties 中增加对应的配置项 gremlinserver.url=http://host:port

3 rest-server.properties

rest-server.properties 文件的默认内容如下：

# bind url
restserver.url=http://127.0.0.1:8080
# gremlin server url, need to be consistent with host and port in gremlin-server.yaml
#gremlinserver.url=http://127.0.0.1:8182

# graphs list with pair NAME:CONF_PATH
graphs=[hugegraph:conf/hugegraph.properties]

# authentication
#auth.authenticator=
#auth.admin_token=
#auth.user_tokens=[]

server.id=server-1
server.role=master
  • restserver.url：RestServer 提供服务的 url，根据实际环境修改；
  • graphs：RestServer 启动时也需要打开图，该项为 map 结构，key 是图的名字，value 是该图的配置文件路径；

注意：gremlin-server.yaml 和 rest-server.properties 都包含 graphs 配置项，而 init-store 命令是根据 gremlin-server.yaml 的 graphs 下的图进行初始化的。

配置项 gremlinserver.url 是 GremlinServer 为 RestServer 提供服务的 url，该配置项默认为 http://localhost:8182，如需修改，需要和 gremlin-server.yaml 中的 host 和 port 相匹配；

4 hugegraph.properties

hugegraph.properties 是一类文件，因为如果系统存在多个图，则会有多个相似的文件。该文件用来配置与图存储和查询相关的参数，文件的默认内容如下：

# gremlin entrence to create graph
gremlin.graph=com.baidu.hugegraph.HugeFactory

# cache config
#schema.cache_capacity=100000
# vertex-cache default is 1000w, 10min expired
#vertex.cache_capacity=10000000
#vertex.cache_expire=600
# edge-cache default is 100w, 10min expired
#edge.cache_capacity=1000000
#edge.cache_expire=600

# schema illegal name template
#schema.illegal_name_regex=\s+|~.*

#vertex.default_label=vertex

backend=rocksdb
serializer=binary

store=hugegraph

raft.mode=false
raft.safe_read=false
raft.use_snapshot=false
raft.endpoint=127.0.0.1:8281
raft.group_peers=127.0.0.1:8281,127.0.0.1:8282,127.0.0.1:8283
raft.path=./raft-log
raft.use_replicator_pipeline=true
raft.election_timeout=10000
raft.snapshot_interval=3600
raft.backend_threads=48
raft.read_index_threads=8
raft.queue_size=16384
raft.queue_publish_timeout=60
raft.apply_batch=1
raft.rpc_threads=80
raft.rpc_connect_timeout=5000
raft.rpc_timeout=60000

search.text_analyzer=jieba
search.text_analyzer_mode=INDEX

# rocksdb backend config
#rocksdb.data_path=/path/to/disk
#rocksdb.wal_path=/path/to/disk

# cassandra backend config
cassandra.host=localhost
cassandra.port=9042
cassandra.username=
cassandra.password=
#cassandra.connect_timeout=5
#cassandra.read_timeout=20
#cassandra.keyspace.strategy=SimpleStrategy
#cassandra.keyspace.replication=3

# hbase backend config
#hbase.hosts=localhost
#hbase.port=2181
#hbase.znode_parent=/hbase
#hbase.threads_max=64

# mysql backend config
#jdbc.driver=com.mysql.jdbc.Driver
#jdbc.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306
#jdbc.username=root
#jdbc.password=
#jdbc.reconnect_max_times=3
#jdbc.reconnect_interval=3
#jdbc.sslmode=false

# postgresql & cockroachdb backend config
#jdbc.driver=org.postgresql.Driver
#jdbc.url=jdbc:postgresql://localhost:5432/
#jdbc.username=postgres
#jdbc.password=

# palo backend config
#palo.host=127.0.0.1
#palo.poll_interval=10
#palo.temp_dir=./palo-data
#palo.file_limit_size=32

重点关注未注释的几项：

  • gremlin.graph：GremlinServer 的启动入口，用户不要修改此项；
  • backend：使用的后端存储，可选值有 memory、cassandra、scylladb 和 rocksdb；
  • serializer：主要为内部使用，用于将 schema、vertex 和 edge 序列化到后端，对应的可选值为 text、cassandra、scylladb 和 binary；(注：rocksdb后端值需是binary，其他后端backend与serializer值需保持一致，如hbase后端该值为hbase)
  • store：图存储到后端使用的数据库名，在 cassandra 和 scylladb 中就是 keyspace 名，此项的值与 GremlinServer 和 RestServer 中的图名并无关系，但是出于直观考虑，建议仍然使用相同的名字；
  • cassandra.host：backend 为 cassandra 或 scylladb 时此项才有意义，cassandra/scylladb 集群的 seeds；
  • cassandra.port：backend 为 cassandra 或 scylladb 时此项才有意义，cassandra/scylladb 集群的 native port；
  • rocksdb.data_path：backend 为 rocksdb 时此项才有意义，rocksdb 的数据目录
  • rocksdb.wal_path：backend 为 rocksdb 时此项才有意义，rocksdb 的日志目录
  • admin.token: 通过一个token来获取服务器的配置信息，例如：http://localhost:8080/graphs/hugegraph/conf?token=162f7848-0b6d-4faf-b557-3a0797869c55

5 多图配置

我们的系统是可以存在多个图的，并且各个图的后端可以不一样，比如图 hugegraph 和 hugegraph1，其中 hugegraph 以 cassandra 作为后端，hugegraph1 以 rocksdb作为后端。

配置方法也很简单：

修改 gremlin-server.yaml

在 gremlin-server.yaml 的 graphs 域中添加一个键值对，键为图的名字，值为图的配置文件路径，比如：

graphs: {
  hugegraph: conf/hugegraph.properties,
  hugegraph1: conf/hugegraph1.properties
}

修改 rest-server.properties

在 rest-server.properties 的 graphs 域中添加一个键值对，键为图的名字，值为图的配置文件路径，比如：

graphs=[hugegraph:conf/hugegraph.properties, hugegraph1:conf/hugegraph1.properties]

添加 hugegraph1.properties

拷贝 hugegraph.properties，命名为 hugegraph1.properties，修改图对应的数据库名以及关于后端部分的参数，比如：

store=hugegraph1

...

backend=rocksdb
serializer=binary

停止 Server，初始化执行 init-store.sh（为新的图创建数据库），重新启动 Server

$ bin/stop-hugegraph.sh
$ bin/init-store.sh
$ bin/start-hugegraph.sh
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