参数配置

安装完成后如何修改登录账号，以及如何调整 Ingest 管道任务参数。目录与启停见 Docker 运维、Kubernetes 运维；容量与更多调优项见 性能优化与容量规划。

1. 修改登录用户名与密码

开源版 Web 使用启动时注入的内置账号（内存 seed），界面暂无改密入口。通过环境变量覆盖后重启 ai-apm-web 即可生效。

配置项（YAML）	环境变量	默认值
apm.security.seed-username	APM_SECURITY_SEED_USERNAME	admin
apm.security.seed-password	APM_SECURITY_SEED_PASSWORD	Databuff@123

修改后请用新账号重新登录；旧会话/Token 将不可用。密码会出现在环境变量中，请按主机权限与密钥管理规范保护。 start.sh / 安装脚本结束时会从运行中的 Web 容器读取并打印当前生效的账号密码（不再写死默认值）。

Docker

推荐使用 docker-compose.override.yml（安装脚本自动合并；升级不会覆盖该文件）：

cd /opt/databuff-ai-apm   # 或 echo $APM_INSTALL_DIR

cat > docker-compose.override.yml <<'EOF'
services:
  ai-apm-web:
    environment:
      APM_SECURITY_SEED_USERNAME: "youruser"
      APM_SECURITY_SEED_PASSWORD: "your-strong-password"
EOF

docker compose up -d ai-apm-web
docker exec ai-apm-web printenv | grep '^APM_SECURITY_SEED_'

也可直接编辑 docker-compose.yml 中 ai-apm-web.environment，但 升级会覆盖 docker-compose.yml，需事后重新改回或改用 override。

Kubernetes

在 ConfigMap 中追加变量并重启 Web：

kubectl -n databuff edit configmap ai-apm-config

在 data: 下增加（注意缩进与引号）：

  APM_SECURITY_SEED_USERNAME: "youruser"
  APM_SECURITY_SEED_PASSWORD: "your-strong-password"

保存后重启并验证：

kubectl -n databuff rollout restart deploy/ai-apm-web
kubectl -n databuff rollout status deploy/ai-apm-web
kubectl -n databuff exec deploy/ai-apm-web -- printenv | grep '^APM_SECURITY_SEED_'

也可只改 Deployment 的 env（kubectl -n databuff edit deploy/ai-apm-web），效果相同。

升级注意：再次执行 install.sh / start.sh 会 kubectl apply 仓库内的 configmap.yaml，可能冲掉手工追加的键。升级后请重新写入，或在本地维护补丁清单。

2. 调整 Ingest 任务参数

Ingest 使用多 worker + 环形缓冲处理 Trace / Metric / 聚合。参数定义见 ai-apm-ingest 的 application.yml，均可通过环境变量覆盖。

常用任务与缓冲参数

配置项（YAML）	环境变量	默认值	说明
ingest.pipeline.trace-tasks	INGEST_TRACE_TASKS	8	Trace 解析与组装并行度
ingest.pipeline.metric-tasks	INGEST_METRIC_TASKS	4	指标路由并行度
ingest.pipeline.aggregate-tasks	INGEST_AGGREGATE_TASKS	4	分钟聚合 worker 数
ingest.pipeline.trace-buffer-size	INGEST_TRACE_BUFFER_SIZE	8192	每 Trace worker 环形缓冲槽位（≥16）
ingest.pipeline.metric-buffer-size	INGEST_METRIC_BUFFER_SIZE	1024	每 Metric worker 缓冲
ingest.pipeline.aggregate-buffer-size	INGEST_AGGREGATE_BUFFER_SIZE	1024	每聚合 worker 缓冲

缓冲打满时会丢弃事件（overflow）。UI 缺数据但 ingest 日志无异常时，可优先加大 *_BUFFER_SIZE 或 *_TASKS。更多 Doris flush 等参数见 性能优化 — Ingest 管道调优。

Docker

推荐写入 docker-compose.override.yml：

cd /opt/databuff-ai-apm

cat > docker-compose.override.yml <<'EOF'
services:
  ai-apm-ingest:
    environment:
      INGEST_TRACE_TASKS: "16"
      INGEST_TRACE_BUFFER_SIZE: "16384"
      INGEST_METRIC_TASKS: "8"
EOF

docker compose up -d ai-apm-ingest
docker exec ai-apm-ingest printenv | grep '^INGEST_'

若同一文件中已配置 Web 账号等项，只需在对应 services 下追加，勿覆盖整份文件。

Kubernetes

kubectl -n databuff edit configmap ai-apm-config

在 data: 下增加例如：

  INGEST_TRACE_TASKS: "16"
  INGEST_TRACE_BUFFER_SIZE: "16384"
  INGEST_METRIC_TASKS: "8"

然后重启 ingest：

kubectl -n databuff rollout restart deploy/ai-apm-ingest
kubectl -n databuff rollout status deploy/ai-apm-ingest
kubectl -n databuff exec deploy/ai-apm-ingest -- printenv | grep '^INGEST_'

与登录账号相同：start.sh / install.sh 重新 apply ConfigMap 后需再写入自定义键。

调参建议

• 每次只改 1～2 项，便于回滚。
• 先解决丢数据（加大 buffer / tasks），再视 CPU、Doris Stream Load 压力微调。
• 加大 *_TASKS 会提高 CPU 与内存占用，请对照 性能优化 中的资源基线。

相关文档

• Docker 运维
• Kubernetes 运维
• 性能优化与容量规划
• 升级与卸载