pgpool读写分离参数

负载均衡模式详解
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在 load_balance_mode 模式下，Insert 、Update 、Delete 操作只会发给Master ，Select 将会随机分发到两个节点上
pgpool-II读写分离
xcagy-国际性的文档记录中心
09-05 737
IP 角色 端口 192.168.0.31 master 5432 pgpool-II 9999 192.168.0.32 slave 5432 一、基础环境配置 host设置修改名称，如果在下面的配置中无法使用主机名称，则使用IP地址 hostnamectl set-hostname master hostnamectl set-hostname slave 192.168.0.31 master 192.168.0.32 slave
pgpool读写分离，配置设置及调研
Aiky哇
10-24 2516
pgpool基于官方版本4.2.
PostgreSQL9.4.5使用pgpool实现读写分离和负载均衡
09-27
pgpool是一个位于PostgreSQL服务器和PostgreSQL数据库客户端之间的中间件，它提供以下功能： 连接池 pgpool-II 保持已经连接到 PostgreSQL 服务器的连接，并在使用相同参数（例如：用户名，数据库，协议版本）连接进来时重用它们。它减少了连接开销，并增加了系统的总体吞吐量。 复制 pgpool-II 可以管理多个 PostgreSQL 服务器。激活复制功能并使在2台或者更多 PostgreSQL 节点中建立一个实时备份成为可能，这样，如果其中一台节点失效，服务可以不被中断继续运行。
基于pgpool实现读写分离
m0_46426259的博客
03-30 1113
基于pgpool实现读写分离 更新时间：2020-08-06 15:38 我的收藏 [本页目录](javascript:void(0)) 背景信息 部署环境 创建从库 配置pgpool 常见问题 本文介绍ECS实例上的PostgreSQL如何结合pgpool实现读写分离，您也可以通过RDS PostgreSQL实例及只读实例简化操作步骤。 背景信息 不使用pgpool实现数据库的高可用时，pgpool自身是无状态的，性能损耗很小，同时还支持横向扩展，因此搭配自身具有高可用架构的RDS PostgreSQ
pgpool + postgres 读写分离配置(3)
工作点滴
02-04 5027
配置 pgpool.conf 就像之前说的，每种操作模式在 pgpool.conf 文件中有它对应的配置项。一个 $prefix/etc/pgpool.conf.sample 文件在 pgpool-II 安装时已经被创建。重命名这个文件为 pgpool.conf 并修改它的内容。 cp $prefix/etc/pgpool.conf.sample $prefix
利用 Pgpool-II 实现 IvorySQL 集群读写分离
IvorySQL的博客
10-08 1136
由此证明，Pgpool-II不但可以兼容IvorySQL的PG端口，也可以完美适配IvorySQL兼容的Oracle端口，并实现读写分离架构，这也为想要快速搭建读写分离架构的Oracle用户，提供了一种可行的方案。读写分离是数据库架构中的一种常见策略，它通过将读操作和写操作分开处理来优化数据库的负载，可以显著提高数据库系统的性能和可伸缩性。IvorySQL 作为一款基于 PostgreSQL 研发的兼容 Oracle 的数据库，同样完美适配Pgpool-II，
pgpool实现读写分离的原理
数据龛
02-12 1052
如果请求中的 SQL 既不包含在 white_function_list 参数指定的函数，也不包含在 black_function_list 参数指定的函数，则 pgpool 会根据其他因素，如负载情况，请求频率等，决定将请求转发到读数据库还是写数据库。如果请求中的 SQL 中不包含在 white_function_list 参数指定的函数，但包含在 black_function_list 参数指定的函数，则 pgpool 认为这是一个读请求，并将请求转发到专门处理读请求的后端数据库。
PostgreSQL读写分离——pgpool-ll
Focus on PostgreSQL
02-06 3137
1、配置流复制环境 参考：PostgreSQL流复制 2、安装pgpool itm_pg@docker-> cd pgpool-II-4.0.2 itm_pg@docker->./configure –prefix=/home/itm_pg/pgpool -with itm_pg@docker->make&make install 3、配置pgpool itm_pg@do...
pgpool4.2.2+postgreSQL11.6读写分离高可用架构搭建测试
qq_39706302的博客
04-28 1612
同步复制环境 所有服务器执行 chown -R postgres:postgres /data/pgsql/ 配置各主机pg环境变量 Vim /etc/profile export PATH=/usr/package/pgsql/11/bin/:$PATH source /etc/profile mkdir/data/pgsql/archivedir 三台服务器 172.16.100.172 172.16.104.90（主节点） 172.16.104.91 主节点 修改主节点服..
pgpool-II的安装及配置读写分离的高可用pg集群
keepstudy_yangzh的博客
05-21 3918
pgpool-II的安装及配置1.源码安装pgpool-II2.postgresql 配置流同步2.1 安装postgresql。2.2 配置启动备份机器2.3 配置修改及开启流同步3.pgpool-II的配值及启动3.1.pgpool-II的相关配置3.1.1 pgpool.conf3.2启动与关闭 1.源码安装pgpool-II tar -xvf pgpool-II-4.2.2.tar.gz cd pgpool-II-4.2.2 ./configure --prefix=/usr/package/pg
PG基于pgpool-II实现读写分离和负载均衡
12-27 1511
PG基于pgpool-II实现读写分离和负载均衡 PG:12 pgpool-II:4.2.2 OS：CentOS7.6 IP 主机名 作用 port 类型 备注 172.72.6.2 mambapg64302 Master 5432 写入 对外提供写服务 172.72.6.3 mambapg64303 slave node1 5432 读 对外提供读服务 172.72.6.4 mambapg64304 slave node2 5432 读 对外提供读服 172.72.6.6
pgpool-Ⅱ一主两从同步流读写分离高可用方案测试
欢迎来到我的技术分享博客！这里将带你深入了解AI技术、Java架构设计、系统开发与优化等前沿技术内容。我专注于从实战经验
07-10 1万+
PostgreSQL pgpool-Ⅱ 一主多从读写分离HA搭建 环境 服务器 角色 10.10.56.16：5432 master 10.10.56.17：5432 slave 10.10.56.18：5432 slave 10.10.56.16：9999 pgpool-Ⅱ Master 10.10.56.17：99...
Lightdb Pgpool-II 读写分离使用
wxj1911674882的博客
12-22 790
Lightdb pgpool 读写分离使用
【一文搞懂PGSQL】6. PostgreSQL + pgpool-II 实现读写分离
hh的博客
08-30 843
支持 连接池、准备切换、负载均衡、读写分离支持原始模式，复制模式，主备模式，并行模式多种模式写性能不好，不支持部分查询pgpool-II单点只能绑定在主库。配置文件简介。
基于pgpool-II读写分离+postgresql10主从从流复制高可用部署方案
m0_64399852的博客
11-15 1675
基于pgpool-II读写分离+postgresql10主从从流复制高可用部署方案
pgpool + postgres 读写分离配置(4)
工作点滴
02-04 2522
必须按照的操作 必须是已经按照postgresql 下载并安装pgpool ===================================主机上安装========================== wget http://www.pgpool.net/mediawiki/images/pgpool-II-3.1.2.tar.gz
pgpool配置安装之服务器的配置
2301_76664379的博客
01-07 1836
所有参数名称均不区分大小写。每个参数都采用 值为以下五种类型之一：boolean、string、integer、floating point、 或枚举 （enum）。类型决定了设置 参数：布尔：值可以写成 on、off、true、false、yes、no、1、0（全部不区分大小写）或其中之一的任何明确前缀。字符串：通常，将值括在单引号中，将任何单个 值内的 quotes 中。如果值 是一个简单的数字或标识符。数字 （整数和浮点） ：仅允许浮点参数使用小数点。不要使用千位分隔符。不需要报价。
PostgreSQL的HA解决方案-2负载均衡（load balance）
a7892088的博客
09-18 590
一.部署说明 1.1实施环境 本文档实验环境如下： PGSQL主机:192.168.1.45 PGSQL备机:192.168.1.50 软件和系统版本 Pgsql版本:pgsql9.2.4 Linux版本:Redhat 5.8 pgpool版本：pgpool-II version 3.3.4 (tokakiboshi) 1.2 文档说明　　...
PostgreSQL HA集群高可用方案介绍 & pgpool-II+PostgreSQL HA方案部署
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sunny05296的博客
11-05 2万+
PostgreSQL HA集群高可用方案介绍 & pgpool-II+PostgreSQL HA方案部署 一、PostgreSQL HA集群高可用方案介绍 二、pgpool-II+PostgreSQL HA方案部署 三、pgpool-II常用命令 一、PostgreSQL HA集群高可用方案介绍 介绍PostgreSQL的集群高可用方案前，先了解一下几个概念 单主复制 单一主复制意味着仅允许在单个节点上修改数据，并将这些修改复制到一个或多个节点。只能在主节点上进行数据更新和插入。在这种情况
在Python中如何实现数据库读写分离？
最新发布
06-01
<think>好的，用户现在想在Python中实现PostgreSQL的读写分离。我之前已经回答过如何优化Python与PostgreSQL的连接性能，现在需要根据用户的新问题和提供的引用内容来制定解决方案。首先，我需要回顾用户提供的引用内容，看看是否有可以直接利用的信息。引用[3]提到了一个智能查询路由器的伪代码，使用机器学习模型来根据查询特征和从库状态选择最合适的从库。这可能是一个高级的实现方法，但用户可能需要更基础的方案。引用[4]提到了分库分表和读写分离的工具，比如ProxySQL，但用户可能更倾向于在Python层面实现，而不是依赖外部工具。用户的上一个问题中，我提到了连接池、批量操作、异步处理等方法，现在需要将这些与读写分离结合起来。读写分离的核心在于将读操作分发到多个从库，写操作发送到主库。因此，我需要考虑如何在Python中管理多个数据库连接，并自动路由查询。可能的实现方法包括手动路由、使用ORM的读写分离功能，或者基于中间件的自动路由。根据引用[3]中的MLQueryRouter类，可以设想一个基于负载均衡的路由机制，但用户可能需要更简单的方案。例如，Django的数据库路由配置可能是一个参考点，但用户使用的是PostgreSQL，可能需要通用的Python实现。 另外，引用[2]中的示例显示了通过不同的application_name连接到不同的服务器，这可能暗示可以通过配置不同的连接参数来连接到主库和从库。因此，在Python中，可以维护主库和从库的连接池，根据操作类型选择连接。需要考虑的几个方面：连接管理、路由策略、故障转移、数据同步延迟处理。对于数据同步延迟，可能需要强制从主库读取，比如在写入后立即读取关键数据时。可能的步骤包括：配置主从库的连接信息，创建连接池，根据SQL类型选择连接，处理事务中的读写分离，以及监控从库状态进行负载均衡。此外，使用像SQLAlchemy这样的ORM库可能内置了读写分离支持，可以简化实现。 需要检查用户是否使用特定框架，比如Django，但问题中没有提到，所以应该提供通用的Python方法。同时，要确保解决方案考虑了连接池和异步处理，以优化性能。最后，需要验证方案的可行性，比如如何自动识别读/写操作，如何处理事务，以及如何确保数据一致性。可能还需要提到使用中间件如Pgpool-II，但用户可能希望纯Python实现，所以应优先展示代码示例。</think>### Python实现PostgreSQL读写分离的深度解决方案 #### 一、基础架构设计 1. **连接池双通道** ```python from psycopg2.pool import ThreadedConnectionPool # 主库写连接池 master_pool = ThreadedConnectionPool( minconn=2, maxconn=5, host="pg-master", database="app_db", user="rw_user", password="MasterPass123" ) # 从库读连接池 slave_pool = ThreadedConnectionPool( minconn=5, maxconn=15, host="pg-slave", database="app_db", user="ro_user", password="SlavePass456" ) ``` 2. **路由决策函数** ```python def route_connection(sql): """基于SQL语义的路由决策""" normalized_sql = sql.strip().upper() # 写操作检测 if normalized_sql.startswith(('INSERT', 'UPDATE', 'DELETE', 'CREATE', 'ALTER')): return master_pool.getconn() # 读操作分流 else: return slave_pool.getconn() ``` #### 二、智能路由增强 1. **动态权重分配** 基于从库负载指标动态调整流量分配： $$ W_i = \frac{1}{\alpha \cdot \text{CPU}_i + \beta \cdot \text{Mem}_i + \gamma \cdot \text{Latency}_i} $$ 其中 $\alpha+\beta+\gamma=1$ 为可调权重系数[^3] 2. **延迟感知读取** 处理主从同步延迟的强制主库读取策略： ```python def query_with_consistency(sql, params, require_master=False): if require_master or is_critical_read(sql): conn = master_pool.getconn() else: conn = slave_pool.getconn() # 执行查询... ``` #### 三、事务处理策略 1. **写后读优化** 在事务中自动路由到主库： ```python class TransactionRouter: def __enter__(self): self.conn = master_pool.getconn() self.conn.autocommit = False return self.conn.cursor() def __exit__(self, exc_type, *_): if exc_type is None: self.conn.commit() else: self.conn.rollback() master_pool.putconn(self.conn) ``` 2. **多版本并发控制** 结合PostgreSQL的MVCC机制设计读取策略： ```sql SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL REPEATABLE READ; ``` #### 四、高级实现方案 1. **SQL解析路由** 使用sqlparse库进行深度SQL解析： ```python import sqlparse def analyze_sql_type(sql): parsed = sqlparse.parse(sql)[0] if parsed.get_type() in ('INSERT', 'UPDATE', 'DELETE'): return 'write' elif parsed.get_type() == 'SELECT' and 'FOR UPDATE' in sql.upper(): return 'lock_read' return 'read' ``` 2. **异步IO增强** 结合asyncpg实现非阻塞路由： ```python import asyncpg async def execute_query(sql): if is_write_query(sql): conn = await asyncpg.connect(host='pg-master', ...) else: conn = await asyncpg.connect(host='pg-slave', ...) return await conn.fetch(sql) ``` #### 五、监控与调优 1. **性能指标追踪** ```python class PerformanceMonitor: def __init__(self): self.metrics = { 'master': {'qps': 0, 'latency': deque(maxlen=100)}, 'slaves': defaultdict(lambda: {'qps':0, 'health':1.0}) } def update_slave_health(self, slave_id, response_time): # 健康度计算公式 health = max(0, 1 - (response_time / 1000)) # 假设1秒为阈值 self.metrics['slaves'][slave_id]['health'] = health ``` 2. **自动故障转移** 实现从库故障检测与自动剔除： ```python def health_check(): while True: for slave in slave_pools: try: with slave.getconn() as conn: conn.execute("SELECT 1") latency = measure_latency() monitor.update_slave_health(slave.id, latency) except OperationalError: disable_slave(slave.id) time.sleep(5) # 每5秒检测一次 ``` #### 六、部署架构建议 ``` +----------------+ +-----------------+ | Python App | | Connection | | (Business |----->| Router | | Logic) | | (Master/Slave) | +-------+--------+ +--------+--------+ | | +---------v--------+ +--------v---------+ | Master Pool | | Slave Pool | | (Write Queries) | | (Read Queries) | +------------------+ +------------------+ | | +---------v---------+ +--------v----------+ | PostgreSQL Master | | PostgreSQL Slave | | (Active) | | (Hot Standby) | +-------------------+ +-------------------+ ```
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