作者：scwang18，主要负责技术架构，在容器云方向颇有研究。

背景

wiki.js 是优秀的开源 Wiki 系统，相较于 xwiki ，功能目前性上比 xwiki 不够完善，但也在不断进步。 Wiki 写作、分享、权限管理功能还是有的，胜在 UI 设计很漂亮，能满足小团队的基本知识管理需求。

以下工作是在 KubeSphere 3.2.1 + Helm 3 已经部署好的情况下进行的。

部署 KuberSphere 的方法官网有很详细的文档介绍，这里不再赘叙。
https://kubesphere.com.cn/docs/installing-on-linux/introduction/multioverview/

准备 storageclass

我们使用 OpenEBS 作为存储，OpenEBS 默认安装的 Local StorageSlass 在 Pod 销毁后自动删除，不适合用于我的 MySQL 存储，我们在 Local StorageClass 基础上稍作修改，创建新的 StorageClass，允许 Pod 销毁后，PV 内容继续保留，手动决定怎么处理。

apiVersion: v1
items:
- apiVersion: storage.k8s.io/v1
  kind: StorageClass
  metadata:
    annotations:
      cas.openebs.io/config: |
        - name: StorageType
          value: "hostpath"
        - name: BasePath
          value: "/var/openebs/localretain/"
      openebs.io/cas-type: local
      storageclass.beta.kubernetes.io/is-default-class: "false"
      storageclass.kubesphere.io/supported-access-modes: '["ReadWriteOnce"]'
    name: localretain
  provisioner: openebs.io/local
  reclaimPolicy: Retain
  volumeBindingMode: WaitForFirstConsumer
kind: List
metadata:
  resourceVersion: ""
  selfLink: ""

部署 PostgreSQL 数据库

我们团队其他项目中也需要使用 PostgreSQL, 为了提高 PostgreSQL 数据库的利用率和统一管理，我们独立部署 PostgreSQL，并在安装 wiki.js 时，配置为使用外部数据库。

准备用户名密码配置

我们使用 Secret 保存 PostgreSQL 用户密码等敏感信息。

kind: Secret
apiVersion: v1
metadata:
  name: postgres-prod
data:
  POSTGRES_PASSWORD: xxxx
type: Opaque

以上 POSTGRES_PASSWORD 自行准备，为 base64 编码的数据。

准备数据库初始化脚本

使用 ConfigMap 保存数据库初始化脚本，在 数据库创建时，将 ConfigMap 中的数据库初始化脚本挂载到 /docker-entrypoint-initdb.d, 容器初始化时会自动执行该脚本。

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: wikijs-postgres-init
data:
  init.sql: |-
    CREATE DATABASE wikijs;
    CREATE USER wikijs with password 'xxxx';
    GRANT CONNECT ON DATABASE wikijs to wikijs;
    GRANT USAGE ON SCHEMA public TO wikijs;
    GRANT SELECT,update,INSERT,delete ON ALL TABLES IN SCHEMA public TO wikijs;
    ALTER DEFAULT PRIVILEGES IN SCHEMA public GRANT SELECT ON TABLES TO wikijs;
    

以上 wikijs 用户的密码自行准备，明文保存。

准备存储

我们使用 KubeSphere 默认安装的 OpenEBS 来提供存储服务。可以通过创建 PVC 来提供持久化存储。

这里声明一个 10G 的 PVC。

kind: PersistentVolumeClaim
apiVersion: v1
metadata:
  name: postgres-prod-data
  finalizers:
    - kubernetes.io/pvc-protection
spec:
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  resources:
    requests:
      storage: 10Gi
  storageClassName: localretain
  volumeMode: Filesystem

部署 PostgreSQL 数据库

在前面的步骤准备好各种配置信息和存储后，就可以开始部署 PostgreSQL 服务了。

我们的 Kubernetes 没有配置存储阵列，使用的是 OpenEBS 作为存储，采用 Deployment 方式部署 PostgreSQL。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    app: postgres-prod
  name: postgres-prod
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: postgres-prod
  template:
    metadata:
      labels:
        app: postgres-prod
    spec:
      containers:
        - name: db
          imagePullPolicy: IfNotPresent
          image: 'abcfy2/zhparser:12-alpine'
          ports:
            - name: tcp-5432
              protocol: TCP
              containerPort: 5432
          envFrom:
          - secretRef:
              name: postgres-prod
          volumeMounts:
            - name: postgres-prod-data
              readOnly: false
              mountPath: /var/lib/postgresql/data
            - name: wikijs-postgres-init
              readOnly: true
              mountPath: /docker-entrypoint-initdb.d
      volumes:
        - name: postgres-prod-data
          persistentVolumeClaim:
            claimName: postgres-prod-data
        - name: wikijs-postgres-init
          configMap:
            name: wikijs-postgres-init

创建供其他 Pod 访问的 Service

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: postgres-prod
spec:
  selector:
    app: postgres-prod
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 5432
      targetPort: tcp-5432

完成 PostgreSQL 部署

测试略

部署 wiki.js

准备用户名密码配置

我们使用 Secret 保存 wiki.js 用于连接数据库的用户名密码等敏感信息。

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: wikijs
data:
  DB_USER: d2lraWpz
  DB_PASS: xxxx
type: Opaque

以上 DB_PASS 自行准备，为 base64 编码的数据。

准备数据库连接配置

我们使用 ConfigMap 保存 wiki.js 的数据库连接信息。

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: wikijs
data:
  DB_TYPE: postgres
  DB_HOST: postgres-prod.infra
  DB_PORT: "5432"
  DB_NAME: wikijs
  HA_ACTIVE: "true"

创建数据库用户和数据库

如果 PostgreSQL 数据库里没有创建 wikijs 用户和数据 ，需要手工完成一下工作：

通过『数据库工具』连接 PostgreSQL 数据库，执行一下 SQL 语句，完成数据库和用户的创建、授权。

CREATE DATABASE wikijs;
CREATE USER wikijs with password 'xxxx';
GRANT CONNECT ON DATABASE wikijs to wikijs;
GRANT USAGE ON SCHEMA public TO wikijs;
GRANT SELECT,update,INSERT,delete ON ALL TABLES IN SCHEMA public TO wikijs;
ALTER DEFAULT PRIVILEGES IN SCHEMA public GRANT SELECT ON TABLES TO wikijs;

以上 wikijs 的密码自行修改。

准备 wiki.js 的 yaml 部署文件

采用 Deployment 方式 部署 wiki.js 的 yaml 文件如下：

# wikijs-deploy.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    app: wikijs
  name: wikijs
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: wikijs
  template:
    metadata:
      labels:
        app: wikijs
    spec:
      containers:
        - name: wikijs
          image: 'requarks/wiki:2'
          ports:
            - name: http-3000
              protocol: TCP
              containerPort: 3000
          envFrom:
          - secretRef:
              name: wikijs
          - configMapRef:
              name: wikijs

创建集群内访问 wiki.js 的 Service

# wikijs-svc.yaml

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: wikijs
spec:
  selector:
    app: wikijs
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 3000
      targetPort: http-3000

创建集群外访问的 Ingress

# wikijs-ing.yaml

kind: Ingress
apiVersion: networking.k8s.io/v1
metadata:
  name: wikijs
spec:
  ingressClassName: nginx
  rules:
    - host: wiki.xxxx.cn
      http:
        paths:
          - path: /
            pathType: ImplementationSpecific
            backend:
              service:
                name: wikijs
                port:
                  number: 3000

以上 host 域名需要自行配置。

执行部署

$ kubectl apply -f wikijs-deploy.yaml
$ kubectl apply -f wikijs-svc.yaml
$ kubectl apply -f wikijs-ing.yaml

配置 wiki.js 支持中文全文检索

wiki.js 的全文检索支持基于 PostgreSQL 的检索，也支持 Elasticsearch 等，相对来说, PostgreSQL 比较轻量级，本项目中，我们使用 PostgreSQL 的全文检索。

但是，因为 PostgreSQL 不支持中文分词，需要额外安装插件并配置启用中文分词，下面描述了为 wiki.js 启动基于 PostgreSQL 数据库中文分词的全文检索。

授予 wikijs 用户临时超管权限

通过数据库管理工具登录有超管权限的 PostgreSQL 用户，临时授予 wiki.js 用户临时超管权限，便于启动中文分词功能。

ALTER USER wikijs WITH SUPERUSER;

启用数据库的中文分词能力

使用数据库管理工具登录 PostgreSQL 数据库的 wikijs 用户，执行以下命令，启动数据库的中文分词功能。

CREATE EXTENSION pg_trgm;

CREATE EXTENSION zhparser;
CREATE TEXT SEARCH CONFIGURATION pg_catalog.chinese_zh (PARSER = zhparser);
ALTER TEXT SEARCH CONFIGURATION chinese_zh ADD MAPPING FOR n,v,a,i,e,l WITH simple;

-- 忽略标点影响
ALTER ROLE wikijs SET zhparser.punctuation_ignore = ON;
-- 短词复合
ALTER ROLE wikijs SET zhparser.multi_short = ON;

-- 测试一下
select ts_debug('chinese_zh', '青春是最美好的年岁，青春是最灿烂的日子。每一个人的青春都无比宝贵，宝贵的青春只有与奋斗为伴才最闪光、最出彩。');

取消 wikijs 用户的临时超管权限

登录 PostgreSQL 数据库 wikijs 用户，取消 wikijs 用户的超管权限。

ALTER USER wikijs WITH NOSUPERUSER;

创建支持中文分词的配置 ConfigMap

# zh-parse.yaml

kind: ConfigMap
apiVersion: v1
metadata:
  name: wikijs-zhparser
data:
  definition.yml: |-
    key: postgres
    title: Database - PostgreSQL
    description: Advanced PostgreSQL-based search engine.
    author: requarks.io
    logo: https://static.requarks.io/logo/postgresql.svg
    website: https://www.requarks.io/
    isAvailable: true
    props:
      dictLanguage:
        type: String
        title: Dictionary Language
        hint: Language to use when creating and querying text search vectors.
        default: english
        enum:
          - simple
          - danish
          - dutch
          - english
          - finnish
          - french
          - german
          - hungarian
          - italian
          - norwegian
          - portuguese
          - romanian
          - russian
          - spanish
          - swedish
          - turkish
          - chinese_zh
        order: 1
  engine.js: |-
    const tsquery = require('pg-tsquery')()
    const stream = require('stream')
    const Promise = require('bluebird')
    const pipeline = Promise.promisify(stream.pipeline)

    /* global WIKI */

    module.exports = {
      async activate() {
        if (WIKI.config.db.type !== 'postgres') {
          throw new WIKI.Error.SearchActivationFailed('Must use PostgreSQL database to activate this engine!')
        }
      },
      async deactivate() {
        WIKI.logger.info(`(SEARCH/POSTGRES) Dropping index tables...`)
        await WIKI.models.knex.schema.dropTable('pagesWords')
        await WIKI.models.knex.schema.dropTable('pagesVector')
        WIKI.logger.info(`(SEARCH/POSTGRES) Index tables have been dropped.`)
      },
      /**
       * INIT
       */
      async init() {
        WIKI.logger.info(`(SEARCH/POSTGRES) Initializing...`)

        // -> Create Search Index
        const indexExists = await WIKI.models.knex.schema.hasTable('pagesVector')
        if (!indexExists) {
          WIKI.logger.info(`(SEARCH/POSTGRES) Creating Pages Vector table...`)
          await WIKI.models.knex.schema.createTable('pagesVector', table => {
            table.increments()
            table.string('path')
            table.string('locale')
            table.string('title')
            table.string('description')
            table.specificType('tokens', 'TSVECTOR')
            table.text('content')
          })
        }
        // -> Create Words Index
        const wordsExists = await WIKI.models.knex.schema.hasTable('pagesWords')
        if (!wordsExists) {
          WIKI.logger.info(`(SEARCH/POSTGRES) Creating Words Suggestion Index...`)
          await WIKI.models.knex.raw(`
            CREATE TABLE "pagesWords" AS SELECT word FROM ts_stat(
              'SELECT to_tsvector(''simple'', "title") || to_tsvector(''simple'', "description") || to_tsvector(''simple'', "content") FROM "pagesVector"'
            )`)
          await WIKI.models.knex.raw('CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS pg_trgm')
          await WIKI.models.knex.raw(`CREATE INDEX "pageWords_idx" ON "pagesWords" USING GIN (word gin_trgm_ops)`)
        }

        WIKI.logger.info(`(SEARCH/POSTGRES) Initialization completed.`)
      },
      /**
       * QUERY
       *
       * @param {String} q Query
       * @param {Object} opts Additional options
       */
      async query(q, opts) {
        try {
          let suggestions = []
          let qry = `
            SELECT id, path, locale, title, description
            FROM "pagesVector", to_tsquery(?,?) query
            WHERE (query @@ "tokens" OR path ILIKE ?)
          `
          let qryEnd = `ORDER BY ts_rank(tokens, query) DESC`
          let qryParams = [this.config.dictLanguage, tsquery(q), `%${q.toLowerCase()}%`]

          if (opts.locale) {
            qry = `${qry} AND locale = ?`
            qryParams.push(opts.locale)
          }
          if (opts.path) {
            qry = `${qry} AND path ILIKE ?`
            qryParams.push(`%${opts.path}`)
          }
          const results = await WIKI.models.knex.raw(`
            ${qry}
            ${qryEnd}
          `, qryParams)
          if (results.rows.length < 5) {
            const suggestResults = await WIKI.models.knex.raw(`SELECT word, word <-> ? AS rank FROM "pagesWords" WHERE similarity(word, ?) > 0.2 ORDER BY rank LIMIT 5;`, [q, q])
            suggestions = suggestResults.rows.map(r => r.word)
          }
          return {
            results: results.rows,
            suggestions,
            totalHits: results.rows.length
          }
        } catch (err) {
          WIKI.logger.warn('Search Engine Error:')
          WIKI.logger.warn(err)
        }
      },
      /**
       * CREATE
       *
       * @param {Object} page Page to create
       */
      async created(page) {
        await WIKI.models.knex.raw(`
          INSERT INTO "pagesVector" (path, locale, title, description, "tokens") VALUES (
            ?, ?, ?, ?, (setweight(to_tsvector('${this.config.dictLanguage}', ?), 'A') || setweight(to_tsvector('${this.config.dictLanguage}', ?), 'B') || setweight(to_tsvector('${this.config.dictLanguage}', ?), 'C'))
          )
        `, [page.path, page.localeCode, page.title, page.description, page.title, page.description, page.safeContent])
      },
      /**
       * UPDATE
       *
       * @param {Object} page Page to update
       */
      async updated(page) {
        await WIKI.models.knex.raw(`
          UPDATE "pagesVector" SET
            title = ?,
            description = ?,
            tokens = (setweight(to_tsvector('${this.config.dictLanguage}', ?), 'A') ||
            setweight(to_tsvector('${this.config.dictLanguage}', ?), 'B') ||
            setweight(to_tsvector('${this.config.dictLanguage}', ?), 'C'))
          WHERE path = ? AND locale = ?
        `, [page.title, page.description, page.title, page.description, page.safeContent, page.path, page.localeCode])
      },
      /**
       * DELETE
       *
       * @param {Object} page Page to delete
       */
      async deleted(page) {
        await WIKI.models.knex('pagesVector').where({
          locale: page.localeCode,
          path: page.path
        }).del().limit(1)
      },
      /**
       * RENAME
       *
       * @param {Object} page Page to rename
       */
      async renamed(page) {
        await WIKI.models.knex('pagesVector').where({
          locale: page.localeCode,
          path: page.path
        }).update({
          locale: page.destinationLocaleCode,
          path: page.destinationPath
        })
      },
      /**
       * REBUILD INDEX
       */
      async rebuild() {
        WIKI.logger.info(`(SEARCH/POSTGRES) Rebuilding Index...`)
        await WIKI.models.knex('pagesVector').truncate()
        await WIKI.models.knex('pagesWords').truncate()

        await pipeline(
          WIKI.models.knex.column('path', 'localeCode', 'title', 'description', 'render').select().from('pages').where({
            isPublished: true,
            isPrivate: false
          }).stream(),
          new stream.Transform({
            objectMode: true,
            transform: async (page, enc, cb) => {
              const content = WIKI.models.pages.cleanHTML(page.render)
              await WIKI.models.knex.raw(`
                INSERT INTO "pagesVector" (path, locale, title, description, "tokens", content) VALUES (
                  ?, ?, ?, ?, (setweight(to_tsvector('${this.config.dictLanguage}', ?), 'A') || setweight(to_tsvector('${this.config.dictLanguage}', ?), 'B') || setweight(to_tsvector('${this.config.dictLanguage}', ?), 'C')), ?
                )
              `, [page.path, page.localeCode, page.title, page.description, page.title, page.description, content,content])
              cb()
            }
          })
        )

        await WIKI.models.knex.raw(`
          INSERT INTO "pagesWords" (word)
            SELECT word FROM ts_stat(
              'SELECT to_tsvector(''simple'', "title") || to_tsvector(''simple'', "description") || to_tsvector(''simple'', "content") FROM "pagesVector"'
            )
          `)

        WIKI.logger.info(`(SEARCH/POSTGRES) Index rebuilt successfully.`)
      }
    }

更新 wikijs 的 Deployment

wiki.js 的基于 PostgreSQL 的全文检索引擎配置位于 /wiki/server/modules/search/postgres ，我们将前面配置的 ConfigMap 加载到这个目录。

# wikijs-zh.yaml

kind: Deployment
apiVersion: apps/v1
metadata:
  name: wikijs
  labels:
    app: wikijs
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: wikijs
  template:
    metadata:
      labels:
        app: wikijs
    spec:
      volumes:
        - name: volume-dysh4f
          configMap:
            name: wikijs-zhparser
            defaultMode: 420
      containers:
        - name: wikijs
          image: 'requarks/wiki:2'
          ports:
            - name: http-3000
              containerPort: 3000
              protocol: TCP
          envFrom:
            - secretRef:
                name: wikijs
            - configMapRef:
                name: wikijs
          volumeMounts:
            - name: volume-dysh4f
              readOnly: true
              mountPath: /wiki/server/modules/search/postgres

配置 wiki.js ，启用基于 PostgreSQL 的全文检索

1. 重新 apply 新的 Delployment 文件后

$ kubectl apply -f zh-parse.yaml
$ kubectl apply -f wikijs-zh.yaml

2. 打开 wiki.js 管理
3. 点击搜索引擎
4. 选择 Database - PostgreSQL
5. 在 Dictionary Language 的下拉菜单里选择 chinese_zh。
6. 点击应用，并重建索引。
7. 完成配置。

总结

本文介绍的 wiki.js 部署方式支持中文全文检索的支持，集成了 PostgreSQL 和 zhparser 中文分词插件。

相对于标准的 wiki.js 安装部署过程，主要做了以下配置：

1. PostgreSQL 镜像采用了 abcfy2/zhparser:12-alpine ，这个镜像自带 zhparser 中文分词插件。
2. wiki.js 镜像外挂了 ConfigMap ，用于修改原 Docker 镜像里关于 PostgreSQL 搜索引擎配置的信息，以支持 chinese_zh 选项。

本文由博客一文多发平台 OpenWrite 发布！