Haute disponibilité Couchbase en production : XDCR, opérateur Kubernetes et déploiement multirégional

avec cbbackupmgr

Couchbase fournitcbbackupmgr, un outil de sauvegarde d'entreprise qui prend en charge les sauvegardes complètes, incrémentielles et différentielles avec compression et chiffrement en option. Pour les déploiements de production HA, une stratégie de sauvegarde robuste combine des sauvegardes de niveau Couchbase avec des capacités d'instantanés cloud.

Configuration de sauvegarde

# Initialize a backup repository
/opt/couchbase/bin/cbbackupmgr config \
  --archive /backup/couchbase \
  --repo production-backup \
  --include-data production-data \
  --include-data user-profiles \
  --exclude-data _system

# Run a full backup
/opt/couchbase/bin/cbbackupmgr backup \
  --archive /backup/couchbase \
  --repo production-backup \
  --cluster couchbase://localhost \
  --username Administrator \
  --password "$CB_PASSWORD" \
  --threads 4 \
  --no-progress-bar

# Run an incremental backup (only mutations since last backup)
/opt/couchbase/bin/cbbackupmgr backup \
  --archive /backup/couchbase \
  --repo production-backup \
  --cluster couchbase://localhost \
  --username Administrator \
  --password "$CB_PASSWORD" \
  --threads 4

# List available backups
/opt/couchbase/bin/cbbackupmgr list \
  --archive /backup/couchbase \
  --repo production-backup

# Restore from a specific backup
/opt/couchbase/bin/cbbackupmgr restore \
  --archive /backup/couchbase \
  --repo production-backup \
  --cluster couchbase://target-cluster:8091 \
  --username Administrator \
  --password "$CB_PASSWORD" \
  --start 2026-04-12T00_00_00 \
  --end 2026-04-12T14_30_00 \
  --threads 4

Script de sauvegarde automatisée pour Kubernetes

#!/bin/bash
# couchbase-backup.sh — Automated backup to S3-compatible storage

set -euo pipefail

CLUSTER_HOST="cb-production-srv.couchbase.svc.cluster.local"
BACKUP_DIR="/backup/couchbase"
REPO_NAME="prod-$(date +%Y%m%d)"
S3_BUCKET="s3://couchbase-backups/production"
RETENTION_DAYS=14

log() { echo "[$(date +'%Y-%m-%d %H:%M:%S')] $*"; }

log "Starting Couchbase backup for cluster: $CLUSTER_HOST"

if [ ! -d "$BACKUP_DIR/$REPO_NAME" ]; then
  log "Configuring new backup repository: $REPO_NAME"
  cbbackupmgr config \
    --archive "$BACKUP_DIR" \
    --repo "$REPO_NAME" \
    --include-data production-data \
    --include-data user-profiles
fi

log "Running incremental backup..."
cbbackupmgr backup \
  --archive "$BACKUP_DIR" \
  --repo "$REPO_NAME" \
  --cluster "couchbase://$CLUSTER_HOST" \
  --username "$CB_USERNAME" \
  --password "$CB_PASSWORD" \
  --threads 4 \
  --no-progress-bar

BACKUP_SIZE=$(du -sh "$BACKUP_DIR/$REPO_NAME" | cut -f1)
log "Backup complete. Size: $BACKUP_SIZE"

log "Syncing to S3: $S3_BUCKET/$REPO_NAME"
aws s3 sync "$BACKUP_DIR/$REPO_NAME" "$S3_BUCKET/$REPO_NAME" \
  --storage-class STANDARD_IA \
  --sse aws:kms

log "Cleaning up backups older than $RETENTION_DAYS days..."
find "$BACKUP_DIR" -maxdepth 1 -name "prod-*" -mtime +"$RETENTION_DAYS" -exec rm -rf {} \;

log "Backup pipeline complete."

CouchbaseBackup CRD (géré par l'opérateur)

L'opérateur autonome fournit des CRD pour la gestion automatisée des sauvegardes :

apiVersion: couchbase.com/v2
kind: CouchbaseBackup
metadata:
  name: cb-daily-backup
  namespace: couchbase
spec:
  strategy: full_incremental
  full:
    schedule: "0 2 * * 0"   # Full backup every Sunday at 2 AM
  incremental:
    schedule: "0 2 * * 1-6" # Incremental Mon-Sat at 2 AM
  successfulJobsHistoryLimit: 5
  failedJobsHistoryLimit: 3
  backOffLimit: 3
  logRetention: 168h
  size: 100Gi
  s3bucket: s3://couchbase-backups/production
---
apiVersion: couchbase.com/v2
kind: CouchbaseBackupRestore
metadata:
  name: cb-restore-pitr
  namespace: couchbase
spec:
  backup: cb-daily-backup
  repo: "20260412"
  start:
    int: 1
  end:
    int: 5
  backOffLimit: 3

Optimisation des performances des requêtes N1QL

N1QL (SQL++ pour JSON) est le langage de requête de Couchbase. L'optimisation des performances N1QL nécessite de comprendre le planificateur de requêtes, la conception de l'index et les optimisations côté serveur.

: GSI et FTS

-- Global Secondary Index (GSI) for common query patterns

-- Composite index for user lookups
CREATE INDEX idx_users_email_status
  ON `user-profiles`(email, status)
  WHERE type = 'user'
  WITH {"num_replica": 1, "defer_build": false};

-- Covering index (includes all queried fields to avoid fetch)
CREATE INDEX idx_orders_covering
  ON `production-data`(customer_id, order_date, total_amount, status)
  WHERE type = 'order'
  WITH {"num_replica": 1};

-- Array index for nested documents
CREATE INDEX idx_order_items
  ON `production-data`(DISTINCT ARRAY item.product_id FOR item IN items END)
  WHERE type = 'order'
  WITH {"num_replica": 1};

-- Partial index for active records only
CREATE INDEX idx_active_sessions
  ON `production-data`(user_id, created_at)
  WHERE type = 'session' AND status = 'active'
  WITH {"num_replica": 1};

-- Adaptive index for dynamic query patterns
CREATE INDEX idx_adaptive_products
  ON `production-data`(DISTINCT PAIRS(self))
  WHERE type = 'product'
  WITH {"num_replica": 1};

-- Check index status
SELECT name, state, num_docs_indexed, num_docs_pending
FROM system:indexes
WHERE keyspace_id = 'production-data';

-- Analyze query execution plan
EXPLAIN SELECT u.name, u.email, COUNT(o.id) AS order_count
FROM `user-profiles` u
JOIN `production-data` o ON o.customer_id = u.id
WHERE u.status = 'active' AND o.type = 'order'
GROUP BY u.name, u.email
ORDER BY order_count DESC
LIMIT 100;

-- Use ADVISE to get index recommendations
ADVISE SELECT * FROM `production-data`
WHERE type = 'order'
  AND customer_id = 'cust-12345'
  AND order_date BETWEEN '2026-01-01' AND '2026-04-12'
ORDER BY order_date DESC;

-- Use PREPARE for frequently executed queries (cached plan)
PREPARE get_user_orders AS
SELECT o.id, o.order_date, o.total_amount, o.status
FROM `production-data` o
WHERE o.type = 'order'
  AND o.customer_id = $customer_id
ORDER BY o.order_date DESC
LIMIT $page_size OFFSET $page_offset;

-- Execute prepared statement
EXECUTE get_user_orders
USING {"customer_id": "cust-12345", "page_size": 20, "page_offset": 0};

-- Use META().id for direct key-value lookups (fastest path)
SELECT META().id, *
FROM `production-data`
USE KEYS ["order::2026-001", "order::2026-002", "order::2026-003"];

-- Correlated subquery with USE KEYS for joins
SELECT u.name,
  (SELECT o.id, o.total_amount
   FROM `production-data` o
   USE KEYS u.order_ids
   WHERE o.status = 'completed') AS completed_orders
FROM `user-profiles` u
WHERE META(u).id = 'user::12345';

-- Use INFER to understand document schema
INFER `production-data` WITH {"sample_size": 10000, "similarity_metric": 0.6};

Gestion de la mémoire et configuration du bucket

Couchbase signifie que l'allocation de RAM a un impact direct sur les performances. Chaque service possède son propre quota de mémoire et les compartiments partagent le quota du service de données. Un dimensionnement approprié empêche les expulsions de cache qui dégradent la latence.

# Configure cluster-level memory quotas
/opt/couchbase/bin/couchbase-cli setting-cluster \
  --cluster localhost:8091 \
  --username Administrator \
  --password password \
  --cluster-ramsize 8192 \
  --cluster-index-ramsize 4096 \
  --cluster-fts-ramsize 2048 \
  --cluster-eventing-ramsize 2048 \
  --cluster-analytics-ramsize 4096

# Memory allocation guidelines:
# Data Service:      60% of available node RAM
# Index Service:     20% of available node RAM
# Search Service:    10% of available node RAM
# OS/overhead:       10% reserved

# Bucket memory sizing formula:
# Required RAM = (avg_doc_size * num_docs * 2.5) / num_data_nodes
# The 2.5 multiplier accounts for:
#   - Metadata overhead (~56 bytes per document)
#   - Internal fragmentation
#   - Replica copies in memory

# Create an optimized production bucket
curl -X POST http://localhost:8091/pools/default/buckets \
  -u Administrator:password \
  -d name=production-data \
  -d ramQuota=4096 \
  -d bucketType=couchbase \
  -d replicaNumber=2 \
  -d threadsNumber=8 \
  -d evictionPolicy=valueOnly \
  -d compressionMode=active \
  -d maxTTL=0 \
  -d conflictResolutionType=lww \
  -d flushEnabled=0 \
  -d durabilityMinLevel=majorityAndPersistActive

# Eviction policies:
# valueOnly  - Evicts document values but keeps metadata in RAM
#              Best for workloads where key access patterns are predictable
# fullEviction - Evicts both values and metadata
#                Best for very large datasets that exceed available RAM
# noEviction - (Ephemeral buckets only) Rejects writes when RAM is full
#              Best for caching use cases

Cryptage TLS et RBAC

La sécurisation de Couchbase en production nécessite le chiffrement des données en transit (TLS), un contrôle d'accès précis basé sur les rôles (RBAC) et une journalisation d'audit.

# Enable TLS for all Couchbase services
/opt/couchbase/bin/couchbase-cli ssl-manage \
  --cluster localhost:8091 \
  --username Administrator \
  --password password \
  --set-node-certificate

# Enforce minimum TLS version
/opt/couchbase/bin/couchbase-cli setting-security \
  --cluster localhost:8091 \
  --username Administrator \
  --password password \
  --set \
  --tls-min-version tlsv1.2 \
  --tls-honor-cipher-order 1 \
  --hsts-max-age 31536000 \
  --hsts-preload-enabled 1

# Create application-specific RBAC users
/opt/couchbase/bin/couchbase-cli user-manage \
  --cluster localhost:8091 \
  --username Administrator \
  --password password \
  --set \
  --rbac-username app-service \
  --rbac-password "$(openssl rand -base64 32)" \
  --rbac-name "Application Service Account" \
  --roles 'data_reader[production-data],data_writer[production-data],query_select[production-data],query_insert[production-data],query_update[production-data],query_delete[production-data]' \
  --auth-domain local

# Create a read-only analytics user
/opt/couchbase/bin/couchbase-cli user-manage \
  --cluster localhost:8091 \
  --username Administrator \
  --password password \
  --set \
  --rbac-username analytics-reader \
  --rbac-password "$(openssl rand -base64 32)" \
  --roles 'data_reader[production-data],query_select[production-data],analytics_reader[production-data]' \
  --auth-domain local

# Enable audit logging
/opt/couchbase/bin/couchbase-cli setting-audit \
  --cluster localhost:8091 \
  --username Administrator \
  --password password \
  --set \
  --audit-enabled 1 \
  --audit-log-path /opt/couchbase/var/lib/couchbase/logs \
  --audit-log-rotate-interval 86400 \
  --audit-log-rotate-size 20971520

Kubernetes TLS avec gestionnaire de certificats

# Certificate for Couchbase server TLS
apiVersion: cert-manager.io/v1
kind: Certificate
metadata:
  name: couchbase-server-tls
  namespace: couchbase
spec:
  secretName: couchbase-server-tls
  duration: 8760h   # 1 year
  renewBefore: 720h  # 30 days before expiry
  privateKey:
    algorithm: RSA
    size: 4096
  usages:
  - server auth
  - client auth
  dnsNames:
  - "*.cb-production.couchbase.svc.cluster.local"
  - "*.cb-production.couchbase.svc"
  - "cb-production-srv.couchbase.svc.cluster.local"
  - "localhost"
  issuerRef:
    name: couchbase-ca-issuer
    kind: ClusterIssuer

avec l'exportateur Prometheus

Couchbase expose des métriques riches via son REST API. Lecouchbase-exporterles traduit au format Prometheus pour une surveillance complète.

# Deploy Couchbase Prometheus Exporter
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: couchbase-exporter
  namespace: couchbase
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: couchbase-exporter
  template:
    metadata:
      labels:
        app: couchbase-exporter
      annotations:
        prometheus.io/scrape: "true"
        prometheus.io/port: "9091"
    spec:
      containers:
      - name: exporter
        image: couchbase/exporter:1.0.9
        args:
        - --couchbase-address=cb-production-srv.couchbase.svc.cluster.local
        - --couchbase-port=8091
        - --couchbase-username=$(CB_USERNAME)
        - --couchbase-password=$(CB_PASSWORD)
        - --server-address=0.0.0.0:9091
        - --per-node-refresh=5
        env:
        - name: CB_USERNAME
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: cb-admin-credentials
              key: username
        - name: CB_PASSWORD
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: cb-admin-credentials
              key: password
        ports:
        - containerPort: 9091
          name: metrics
        resources:
          requests:
            cpu: 100m
            memory: 128Mi
          limits:
            cpu: 500m
            memory: 256Mi
---
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
  name: couchbase-monitor
  namespace: couchbase
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: couchbase-exporter
  endpoints:
  - port: metrics
    interval: 15s
    path: /metrics

Métriques Couchbase clés pour surveiller le

• cb_bucket_ops_per_sec— Nombre total d'opérations par seconde et par compartiment. Basez votre débit normal et alertez en cas d’anomalies.
• cb_bucket_mem_used_bytes— Utilisation de la mémoire du compartiment. Alerte à l'approche du quota de RAM pour éviter les expulsions.
• cb_bucket_cache_miss_ratio— Taux de requêtes qui manquent le cache et nécessitent une récupération de disque. Doit rester inférieur à 2 % pour des performances optimales.
• cb_bucket_disk_queue_items— Profondeur de la file d'attente d'écriture sur disque. Une file d'attente croissante indique que les E/S disque ne peuvent pas suivre le débit d'écriture.
• cb_xdcr_changes_left— Nombre de mutations en attente de réplication XDCR. Indique le décalage de réplication entre régions.
• cb_xdcr_docs_write— Documents répliqués par seconde via XDCR.
• cb_node_cpu_utilization_percent— Utilisation CPU par nœud. Couchbase utilise intensivement CPU pour le compactage et l'indexation.
• cb_bucket_vbucket_active_num— Nombre de vBuckets actifs par nœud. Doit être à peu près égal entre les nœuds de données.
• cb_index_num_docs_ending— Documents en attente de mise à jour de l'index. Indique le retard de création de l’index.
• cb_n1ql_requests_per_sec— Débit des requêtes N1QL. Combiné à la latence moyenne, identifie les problèmes de performances des requêtes.

Prometheus Règles d'alerte

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: PrometheusRule
metadata:
  name: couchbase-alerts
  namespace: couchbase
spec:
  groups:
  - name: couchbase.rules
    rules:
    - alert: CouchbaseNodeDown
      expr: cb_node_healthy == 0
      for: 1m
      labels:
        severity: critical
      annotations:
        summary: "Couchbase node {{ $labels.node }} is unhealthy"
    - alert: CouchbaseHighCacheMissRate
      expr: cb_bucket_cache_miss_ratio > 0.05
      for: 5m
      labels:
        severity: warning
      annotations:
        summary: "Cache miss rate {{ $value | humanizePercentage }} on bucket {{ $labels.bucket }}"
    - alert: CouchbaseXDCRLag
      expr: cb_xdcr_changes_left > 10000
      for: 10m
      labels:
        severity: warning
      annotations:
        summary: "XDCR replication lag: {{ $value }} pending mutations"
    - alert: CouchbaseDiskQueueGrowing
      expr: rate(cb_bucket_disk_queue_items[5m]) > 100
      for: 10m
      labels:
        severity: warning
      annotations:
        summary: "Disk queue growing on bucket {{ $labels.bucket }}"
    - alert: CouchbaseMemoryPressure
      expr: cb_bucket_mem_used_bytes / cb_bucket_mem_quota_bytes > 0.9
      for: 5m
      labels:
        severity: critical
      annotations:
        summary: "Memory usage at {{ $value | humanizePercentage }} for bucket {{ $labels.bucket }}"

pour HA

Couchbase sont sensibles à la topologie : ils maintiennent une carte de cluster interne et acheminent les opérations directement vers le nœud approprié. Une configuration appropriée du SDK est essentielle pour la haute disponibilité, garantissant une détection rapide du basculement et une nouvelle tentative automatique en cas d'erreurs transitoires.

// Node.js SDK configuration for HA
const couchbase = require('couchbase');

const clusterConnStr = 'couchbases://cb-node1.example.com,cb-node2.example.com,cb-node3.example.com';

const cluster = await couchbase.connect(clusterConnStr, {
  username: process.env.CB_USERNAME,
  password: process.env.CB_PASSWORD,
  timeouts: {
    kvTimeout: 2500,           // Key-value operation timeout (ms)
    kvDurableTimeout: 10000,   // Durable write timeout
    queryTimeout: 75000,       // N1QL query timeout
    searchTimeout: 75000,      // FTS search timeout
    analyticsTimeout: 75000,   // Analytics query timeout
    connectTimeout: 10000,     // Initial connection timeout
    managementTimeout: 75000   // Management API timeout
  },
  security: {
    trustStorePath: '/etc/couchbase/ca.pem'
  },
  transactions: {
    durabilityLevel: couchbase.DurabilityLevel.MajorityAndPersistToActive,
    timeout: 15000
  }
});

const bucket = cluster.bucket('production-data');
const collection = bucket.defaultCollection();

// Durable write with observe-based durability
await collection.upsert('order::2026-001', orderDocument, {
  durabilityLevel: couchbase.DurabilityLevel.MajorityAndPersistToActive,
  timeout: 10000
});

// Read with replica fallback for HA
try {
  const result = await collection.get('user::12345');
} catch (err) {
  if (err instanceof couchbase.errors.TimeoutError) {
    const replicaResult = await collection.getAnyReplica('user::12345');
  }
}

# Java SDK configuration for HA
import com.couchbase.client.java.*;
import com.couchbase.client.java.env.*;
import java.time.Duration;

ClusterEnvironment env = ClusterEnvironment.builder()
    .timeoutConfig(TimeoutConfig.builder()
        .kvTimeout(Duration.ofMillis(2500))
        .kvDurableTimeout(Duration.ofSeconds(10))
        .queryTimeout(Duration.ofSeconds(75))
        .connectTimeout(Duration.ofSeconds(10))
        .build())
    .ioConfig(IoConfig.builder()
        .numKvConnections(4)
        .enableMutationTokens(true)
        .enableDnsSrv(true)
        .build())
    .securityConfig(SecurityConfig.builder()
        .enableTls(true)
        .trustCertificate(Paths.get("/etc/couchbase/ca.pem"))
        .build())
    .build();

Cluster cluster = Cluster.connect(
    "couchbases://cb-node1.example.com,cb-node2.example.com",
    ClusterOptions.clusterOptions("username", "password")
        .environment(env)
);

Kubernetes Service DNS pour connexion SDK

# When using the Autonomous Operator, connect via the headless service:
# couchbase://cb-production-srv.couchbase.svc.cluster.local
#
# The operator creates these services:
# cb-production-srv      - Headless service for SDK auto-discovery
# cb-production-ui       - Web Console (port 8091/18091)
# cb-production-cloud    - External connectivity (NodePort/LoadBalancer)
#
# For external SDK access (outside Kubernetes), use:
# - NodePort with explicit node addresses
# - LoadBalancer with MetalLB (bare metal)
# - Ingress with TCP passthrough for port 11210 (SDK) and 11207 (SDK TLS)

Passerelle mobile et de synchronisation Couchbase pour les déploiements Edge

Couchbase Mobile étend l'écosystème Couchbase aux appareils de périphérie et aux applications mobiles.Couchbase Litefonctionne de manière intégrée sur les appareils iOS, Android et IoT, tandis queSync Gatewayagit comme middleware de synchronisation entre Couchbase Lite et Couchbase Server.

// Sync Gateway configuration for production
{
  "interface": ":4984",
  "adminInterface": "127.0.0.1:4985",
  "logging": {
    "console": {
      "log_level": "info",
      "log_keys": ["HTTP", "Sync", "Auth", "Changes"]
    }
  },
  "databases": {
    "mobile-app": {
      "server": "couchbases://cb-production-srv.couchbase.svc.cluster.local",
      "bucket": "production-data",
      "username": "sync-gateway",
      "password": "${SG_PASSWORD}",
      "enable_shared_bucket_access": true,
      "import_docs": true,
      "num_index_replicas": 1,
      "delta_sync": {
        "enabled": true,
        "rev_max_age_seconds": 86400
      },
      "cache": {
        "channel_cache": {
          "max_number": 50000,
          "compact_high_watermark_pct": 80,
          "compact_low_watermark_pct": 60
        },
        "rev_cache": {
          "size": 5000,
          "shard_count": 16
        }
      },
      "users": {
        "GUEST": {"disabled": true}
      },
      "sync": "function(doc, oldDoc) { if (doc.type === 'user-data') { channel(doc.channels); requireAccess(doc.channels); } else { channel('public'); } }"
    }
  }
}

# Deploy Sync Gateway on Kubernetes
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: sync-gateway
  namespace: couchbase
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: sync-gateway
  template:
    metadata:
      labels:
        app: sync-gateway
    spec:
      containers:
      - name: sync-gateway
        image: couchbase/sync-gateway:3.1.4-enterprise
        args: ["/etc/sync-gateway/config.json"]
        ports:
        - containerPort: 4984
          name: public
        - containerPort: 4985
          name: admin
        resources:
          requests:
            cpu: "2"
            memory: 4Gi
          limits:
            cpu: "4"
            memory: 8Gi
        volumeMounts:
        - name: config
          mountPath: /etc/sync-gateway
      volumes:
      - name: config
        configMap:
          name: sync-gateway-config

Planification et dimensionnement des capacités

Une bonne planification de la capacité est essentielle pour les performances du Couchbase et l'optimisation des coûts. Le tableau suivant fournit des directives de dimensionnement basées sur le niveau de charge de travail :

Formule de dimensionnement

# Data Service RAM sizing
# Required RAM per node = (num_documents * (doc_metadata_size + avg_value_size)) / num_data_nodes * (1 + num_replicas)
# doc_metadata_size = 56 bytes (fixed overhead per document)
# Include 25% headroom for fragmentation and growth

# Example: 100M documents, 1KB avg size, 3 data nodes, 1 replica
# RAM = (100,000,000 * (56 + 1024)) / 3 * 2 = ~72 GB per node
# With 25% headroom: ~90 GB per node

# Index Service RAM sizing (memory-optimized)
# RAM = total_index_size * 3 (for build/merge overhead)
# Use system:indexes to check current index sizes

# Disk sizing
# Disk = (num_documents * avg_doc_size * (1 + num_replicas)) * 3 (compaction headroom)
# Use SSD/NVMe with provisioned IOPS for predictable performance

Procédures de reprise après sinistre et de basculement

Un plan complet de reprise après sinistre garantit la continuité des activités lorsque les pannes de l'infrastructure dépassent la portée du basculement automatique.

Panne d'un seul nœud (automatique)

# Auto-failover handles single node failures automatically.
# Verify failover occurred:
/opt/couchbase/bin/couchbase-cli server-list \
  --cluster localhost:8091 \
  --username Administrator \
  --password password

# After replacing the failed node, add and rebalance:
/opt/couchbase/bin/couchbase-cli server-add \
  --cluster localhost:8091 \
  --username Administrator \
  --password password \
  --server-add new-node.example.com:8091 \
  --server-add-username Administrator \
  --server-add-password password \
  --services data,index

/opt/couchbase/bin/couchbase-cli rebalance \
  --cluster localhost:8091 \
  --username Administrator \
  --password password

Panne complète du cluster (manuel)

# Scenario: Primary region (US-EAST) completely lost

# Step 1: Verify XDCR target cluster (EU-WEST) has latest data
# Check XDCR replication status before failure
curl -s http://eu-west-node:8091/pools/default/remoteClusters \
  -u Administrator:password | jq .

# Step 2: Pause XDCR replications pointing to the failed cluster
/opt/couchbase/bin/couchbase-cli xdcr-replicate \
  --cluster cb-eu-west.example.com:8091 \
  --username Administrator \
  --password password \
  --pause \
  --xdcr-replicator <replication-id>

# Step 3: Update application connection strings to EU-WEST cluster
# (via DNS update, service mesh, or environment variable change)

# Step 4: Scale up EU-WEST cluster if needed to handle full production load
# In Kubernetes, update the CouchbaseCluster CRD:
kubectl patch couchbasecluster cb-eu-west -n couchbase --type merge \
  -p '{"spec":{"servers":[{"name":"data-zone-a","size":4}]}}'

# Step 5: After US-EAST cluster is restored, re-establish XDCR
# and perform a full resync from EU-WEST back to US-EAST

Basculement et récupération gracieux

# Graceful failover (for maintenance, drains data before removal)
/opt/couchbase/bin/couchbase-cli failover \
  --cluster localhost:8091 \
  --username Administrator \
  --password password \
  --server-failover node-to-remove.example.com:8091

# Recovery (re-add the node after maintenance)
/opt/couchbase/bin/couchbase-cli recovery \
  --cluster localhost:8091 \
  --username Administrator \
  --password password \
  --server-recovery node-to-recover.example.com:8091 \
  --recovery-type delta

# Delta recovery re-synchronizes only the changed data,
# which is much faster than full recovery.
# Full recovery rebuilds the node from scratch.

# Rebalance to complete the recovery
/opt/couchbase/bin/couchbase-cli rebalance \
  --cluster localhost:8091 \
  --username Administrator \
  --password password

Valeurs Helm pour un déploiement de production complet

Vous trouverez ci-dessous un fichier complet de valeurs Helm pour le déploiement de Couchbase avec l'opérateur autonome dans un environnement de production :

# helm-values-production.yaml
couchbase-operator:
  operator:
    image:
      repository: couchbase/operator
      tag: 2.7.1
    resources:
      requests:
        cpu: 500m
        memory: 512Mi
      limits:
        cpu: "1"
        memory: 1Gi
  admissionController:
    enabled: true
    resources:
      requests:
        cpu: 100m
        memory: 128Mi

cluster:
  image: couchbase/server:7.6.1-enterprise
  antiAffinity: true
  autoFailoverTimeout: 30s
  autoFailoverMaxCount: 3
  autoFailoverOnDataDiskIssues: true
  autoFailoverServerGroup: true
  security:
    adminSecret: cb-admin-credentials
  networking:
    tls:
      static:
        serverSecret: couchbase-server-tls
        operatorSecret: couchbase-operator-tls
    exposeAdminConsole: true
    adminConsoleServiceType: NodePort
  buckets:
    managed: true
  servers:
    data:
      size: 4
      services:
      - data
      - index
      serverGroups:
      - zone-a
      - zone-b
      resources:
        requests:
          cpu: "4"
          memory: 16Gi
        limits:
          cpu: "8"
          memory: 20Gi
      volumeMounts:
        default: couchbase-data
        data: couchbase-data
        index: couchbase-index
    query:
      size: 2
      services:
      - query
      - search
      resources:
        requests:
          cpu: "4"
          memory: 8Gi
        limits:
          cpu: "8"
          memory: 12Gi
      volumeMounts:
        default: couchbase-default
    analytics:
      size: 2
      services:
      - analytics
      - eventing
      serverGroups:
      - zone-c
      resources:
        requests:
          cpu: "8"
          memory: 32Gi
        limits:
          cpu: "16"
          memory: 40Gi
      volumeMounts:
        default: couchbase-analytics
        analytics:
        - couchbase-analytics
  serverGroups:
  - zone-a
  - zone-b
  - zone-c
  volumeClaimTemplates:
  - metadata:
      name: couchbase-data
    spec:
      storageClassName: ebs-gp3-couchbase
      resources:
        requests:
          storage: 100Gi
  - metadata:
      name: couchbase-index
    spec:
      storageClassName: ebs-gp3-couchbase
      resources:
        requests:
          storage: 50Gi
  - metadata:
      name: couchbase-default
    spec:
      storageClassName: ebs-gp3-couchbase
      resources:
        requests:
          storage: 20Gi
  - metadata:
      name: couchbase-analytics
    spec:
      storageClassName: ebs-gp3-couchbase
      resources:
        requests:
          storage: 200Gi

Conclusion

Couchbase, construite autour du partitionnement basé sur vBucket, de l'accès aux données en priorité mémoire et des services multimodèles intégrés, fournit une base puissante et unique pour les déploiements de production à haute disponibilité. La combinaison de la réplication intra-cluster avec le basculement automatique garantit que les pannes d'un seul nœud sont gérées de manière transparente, tandis que XDCR étend cette résilience à toutes les régions géographiques pour les applications mondiales.

L'opérateur autonome Couchbase pour Kubernetes transforme ce qui serait des opérations manuelles complexes en déploiements déclaratifs et auto-réparateurs. Les groupes de serveurs assurent la connaissance du rack/zone, l'opérateur gère les opérations de rééquilibrage lors des événements de mise à l'échelle et les CRD de sauvegarde intégrés automatisent la préparation de la reprise après sinistre.

Points clés à retenir de ce guide :

• Tirer parti de la mise à l'échelle multidimensionnelle— Séparez les services de données, d'index, de requêtes, de recherche, d'analyse et d'événements sur des pools de nœuds dédiés pour une mise à l'échelle indépendante et une isolation des ressources.
• Configurez XDCR pour une résilience multirégionale— XDCR bidirectionnel avec résolution des conflits basée sur l'horodatage permet des déploiements actifs-actifs sur AWS, Azure et GCP. Assurez toujours la synchronisation NTP.
• Utiliser des groupes de serveurs pour la connaissance des zones— Mappez les groupes de serveurs sur des zones de disponibilité ou des racks pour garantir que les vBuckets actifs et de réplique se trouvent dans des domaines de défaillance différents.
• Dimensionnez soigneusement la mémoire— Les performances du Couchbase sont directement liées à la quantité de mémoire disponible dans la RAM. Utilisez les formules de dimensionnement et surveillez les taux d’échec du cache.
• Mettre en œuvre une surveillance complète— Déployez l'exportateur Prometheus dès le premier jour. Le délai de réplication XDCR, le taux d'échec du cache, la profondeur de la file d'attente du disque et l'état des nœuds sont vos signaux critiques.
• Automatisez les sauvegardes avec cbbackupmgr— Combinez des sauvegardes complètes et incrémentielles avec des instantanés cloud. Testez régulièrement les procédures de restauration.
• Sécurisé avec TLS et RBAC— Activez le chiffrement TLS de nœud à nœud et de client à nœud. Utilisez des rôles RBAC précis pour chaque compte de service d'application.
• Configurer les SDK pour HA— Utilisez plusieurs nœuds d'amorçage, configurez les délais d'attente appropriés, implémentez les lectures de réplica comme solution de secours et exploitez les écritures durables pour les données critiques.
• Plan de reprise après sinistre— Documentez et répétez les procédures de basculement pour les scénarios de panne de cluster à un seul nœud, à plusieurs nœuds et complets. Les clusters de secours XDCR doivent être prêts pour la promotion à tout moment.

Grâce à cette base complète, vous êtes équipé pour déployer et exploiter le serveur Couchbase dans des environnements de production à haute disponibilité sur n'importe quelle infrastructure : du Kubernetes géré sur AWS, Azure et GCP aux clusters k3s sans système d'exploitation gérés par Rancher. La combinaison de l'architecture distribuée native de Couchbase avec l'orchestration Kubernetes offre une plate-forme de base de données qui répond aux exigences des applications modernes distribuées à l'échelle mondiale.