PolarDB for PG 查杀连接,自己想的很麻烦,其实人家早就有方案

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这是一个长系列,我们会记录我们从PostgreSQL 迁移到PolarDB for PG的一个过程,这是长篇的第三篇,这一篇要说的是改变,逐步在生产中使用了PolarDB for PG后我们遇到了一个我们必须遇到,但很快被解决的问题。

这个问题其实我们在PolarDB for MySQL的时候遇到过,就是查询系统信息的问题,这里我们稍微给不懂polardb的小白在补充一点基础知识。

1 PolarDB for PG  PolarDB for MySQL 是一个云原生的数据库产品

2 PolarDB for M PolarDB for P 是一个shared storage 的结构 (注意PolarDB 是一个数据库体系的名字,不是一个数据库的名字,我们这里仅仅针对我们上述的两个系列里面的产品)

3 PolarDB for PG ,PolarDB for MySQL 必须有代理,且代理是这个云原生数据库关键的部分。

那么我们遇到了什么问题呢? 对了查询数据库系统信息和对数据库信息进行一些基础操作的问题。

这里我们举例:我们要查询 PolarDB for PG中的时间超过1分钟的链接,并进行清理。 在单机PostgreSQL中,我们只需要运行如下的语句即可。

SELECT 
    pg_terminate_backend(pid)
FROM 
    pg_stat_activity
WHERE 
    state = 'active'
    AND now() - query_start > interval '1 minute'
    AND pid <> pg_backend_pid();

但是在PolarDB FOR PG中,这样操作是错误的。为什么? 想学PolarDB for PG的看这里。

PolarDB的简易架构图
PolarDB的简易架构图

我们可以看到我们的所有的连接到数据库中都是通过代理的,代理在接收到数据请求后,开始判断我们的这次处理应该打到那个节点。

代理有以下的功能:

1 区分数据的读或写请求,自动进行可读写分离的语句的读写分离

2 对数据库session进行代理级别的复用,降低建立连接的数量和速度

3 甄别从节点的数据与主节点的数据是否一致,如一致,将数据打入到读库,如果发现数据有不一致情况,将数据访问返回到写节点提取数据,全自动化。

那么这里有问题了,你查询的节点一条查询语句下去,pg_stat_activity读取的数据是一个明确的节点,他要么是,写节点,要么是读节点,或另一个读节点,因为PolarDB 支持15个读节点同时在线。

这就产生一个问题,我们在查询后,我们查杀会出现这样的结果

1 我们查询的节点,不是我们想要查杀的节点

2 我们查询的数据后,再次发起查杀,两次操作,可能并不是同一个节点。

那么这里,数据库的状态收集和数据库的操作,就会出现问题。

怎么办!

方案1,建立功能明晰的代理(但有功能限制)

image
image

大家看方案1中,代理是可以建立多个,你一个节点建立一个代理是可以的,一个节点可能有多个代理,一个代理也可以有多个节点,有点像绕口令,简略的说,一对多,多对多,多对一,在节点和代理之间的关系是非常灵活的。

方案1中的我们建立只读节点代理,也就是我们图上的从节点代理他只针对从节点,在大部分情况下,1个只读节点就足够了。这样建立后,就形成了,只读节点本身只负责自己的一个只读节点,写节点代理只负责自己的写节点,集群的代理给应用连接使用。

代理就分成两个功能:

1 数据库运行维护类的代理

2 应用系统代理

我们对我们的数据库运维的程序进行重新的梳理, 对于一些操作直接接入主节点代理,而另一些则接入到两个运行维护代理中进行使用。

而阿里云的老师给我们一个提议,其实我们并不需要这么麻烦,我们只需要对监控程序进行一个简单的改造就可以,整体的工作并非我们想的那么的复杂。

PolarDB的简易架构图
PolarDB的简易架构图

然后我们还是通过PolarDB 代理,稍微将语句进行一个改动在我们要 pg_stat_terminate(PID) 的select语句前面加入 /FORCE_ALL/ 即可进行广播节点式的查杀工作。

这里需要提醒,不能在查杀语句中直接使用now() 这样的函数,原因很简单,因为每个节点的NOW()得到的时间未必一致,可能有毫秒的差别,那么now() 函数又怎么能返回一个确定的值,所以语句需要修改,将now() 改成一个具体的时间,而这个具体的时间是一个变量我们输入即可,而变量的时间可以通过任意方法产生。当然这不是一个重点。

所以之前是我们多想了,还弄出一个方案1,设计上PolarDB FOR PG FOR MYSQL 两个数据库可以通过集群代理,来访问到数据库运维中所要去的所有节点,而这里有人会提到。

有必要这么麻烦吗? 节点固定好不就可以了,你固定去定位到固定的节点也可以,实际上PolarDB 是一个serverless的数据库,也就是他可能上一分钟,是2个节点,下一分钟就弹出一个节点,变成3个节点,你是无法固定这些节点的ID或者位置,所以记住今天说了这么多,PolarDB 中的一个命令。

/Force_ALL/ 他可以解决你在单点上可以解决,在云原生上你认为无法解决的 90%的问题。

好了今天就到这里,每天都是学习知识的一天。

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<think>好的,我现在需要回答用户关于PolarDB-PG系统账号replicator的问题。首先,我应该确认PolarDB-PG是什么。PolarDB是阿里云的一个关系型数据库,而PolarDB-PG可能是指其PostgreSQL兼容版本。系统账号replicator通常用于数据库的复制操作,负责数据同步或主从复制。 接下来,用户知道replicator账号的具体作用、权限以及使用场景。我需要回忆一下PostgreSQL的复制机制。在PostgreSQL中,复制通常需要一个具有复制权限的用户,这个用户可能拥有REPLICATION权限,允许其连接到主节点并获取WAL日志进行流复制。 PolarDB-PG基于PostgreSQL,可能沿用了类似的机制。replicator账号可能就是这个用于复制的内置账户。需要确认这个账号的默认权限,比如是否有REPLICATION、LOGIN等权限,以及是否具有对数据库的访问权限。 另外,安全方面也是重点。系统账号通常有较高权限,需要确保其密码安全,避免被未授权访问。可能还需要提及如何管理和维护这个账号,比如修改密码、限制访问IP等。 用户可能还知道在配置主从复制时如何使用replicator账号,步骤可能包括创建用户、授权,然后在从节点配置连接信息。需要给出示例的SQL命令,比如CREATE ROLE,ALTER ROLE,GRANT等。 还要注意,PolarDB可能有自己的特定配置或优化,可能与原生PostgreSQL有所不同,需要查阅相关文档确认是否有特别说明。如果存在差异,比如额外的参数或不同的管理方式,需要指出。 最后,整理回答的结构,分点介绍replicator账号的作用、权限、安全管理和使用步骤,确保逻辑清晰,用户能逐步理解。</think>关于 PolarDB-PG 的 `replicator` 系统账号,以下是分步说明: 1. **核心作用** - 专用于**主从复制**的默认账号 - 负责: - 主节点与只读节点间的**数据流式传输** - WAL 日志的实时同步 - 数据库高可用架构的底层通信 2. **权限特性** ```sql CREATE ROLE replicator WITH REPLICATION LOGIN PASSWORD 'secure_password'; ``` - 关键权限: - `REPLICATION` (核心权限) - `LOGIN` (允许建立连接) - `SUPERUSER` (部分场景需要) - 权限限制: - 默认无业务数据表操作权限 - 仅限内部通信网络访问 3. **安全管理** - 强制要求: - 部署时需立即修改默认密码 - 限制访问IP范围(通过 pg_hba.conf) ```bash # pg_hba.conf 示例 host replication replicator 10.0.0.0/8 scram-sha-256 ``` - 审计建议: - 监控其连接频率 - 记录异常登录尝试 4. **配置示例** - 主节点创建账号: ```sql ALTER USER replicator WITH PASSWORD 'new_strong_password'; ``` - 只读节点连接配置: ```ini primary_conninfo = 'host=master_host user=replicator password=your_password port=5432' ``` 5. **故障排查** - 常见问题: - 密码错误导致复制中断 - 网络策略阻断复制流量 - 权限变更引发同步异常 - 诊断命令: ```sql SELECT * FROM pg_stat_replication; ``` **注意**:PolarDB-PG 可能在公有云环境自动管理该账号的部分配置,但本地部署需手动维护。建议定期轮换密码并审计账号活动。
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