StackGres 数据库平台工程,使用 Citus + Patroni 创建生产级高可用分布式 PostgreSQL 分片集群...

本文介绍了如何使用StackGres和Citus创建生产级高可用的分布式PostgreSQL分片集群。内容涵盖Sharded Cluster的概念、实现方式,以及详细步骤,包括配置Citus Sharded Cluster、自定义K8S pods、Postgres参数、pgBouncer、数据备份和分布式日志。此外,还讨论了配置SQL启动脚本和监控设置。

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什么是 Sharded Cluster(分片集群)

Sharded Cluster(分片集群)是实现数据库分片的集群。数据库分片是跨多台机器存储大型数据库的过程。这是通过在多个 Postgres 主实例之间分隔表行来实现的。这种方法提供了将数据库扩展到多个实例的能力,既有利于读取和写入吞吐量,也有利于在不同实例之间分离数据以实现安全性和/或满足法规或合规性要求。

Sharded Cluster 是如何实现的

一个分片集群是通过构造一个称为协调器的 SGCluster 和一个或多个称为 shards(分片) 的 SGCluster 来实现的。顾名思义,协调器协调实际存储数据的 shards(分片) 。StackGres 负责按照 SGShardedCluster 中设置的规范创建相关的 SGCluster。

SGShardedCluster 可以定义分片的类型(即所使用的内部分片实现)和要分片的数据库。

目前只有一个实现可用,这是通过使用 Citus 扩展提供的。

创建一个基本的 Citus Sharded Cluster

创建 SGShardedCluster 资源:

cat << EOF | kubectl apply -f -
apiVersion: stackgres.io/v1alpha1
kind: SGShardedCluster
metadata:
  name: cluster
spec:
  type: citus
  database: mydatabase
  postgres:
    version: '15'
  coordinator:
    instances: 2
    pods:
      persistentVolume:
        size: '10Gi'
  shards:
    clusters: 4
    instancesPerCluster: 2
    pods:
      persistentVolume:
        size: '10Gi'
EOF

此配置将创建一个包含 2 个 pod 的 coordinator(协调器)和4 个 shards(分片),每个分片包含 2 个 pod。

所有 Pod 就绪后,您可以通过发出以下命令来查看新创建的分片集群的拓扑:

kubectl exec -n my-cluster cluster-coord-0 -c patroni -- patronictl list
+ Citus cluster: cluster --+------------------+--------------+---------+----+-----------+
| Group | Member           | Host             | Role         | Stat
### PostgreSQL 的水平扩展能力 PostgreSQL 提供了多种方式实现水平扩展,主要依赖于分区表、分片技术以及分布式数据库解决方案。通过引入外部工具(如 Citus 或 Greenplum),可以进一步支持大规模的数据分布和查询优化[^4]。 #### 流复制 流复制是一种基于 WAL (Write-Ahead Logging) 的机制,允许主服务器将其更改实时传递到一个或多个备服务器上。这种同步过程几乎无延迟,适合构建高可用环境。以下是其核心特点: - **低延迟**:由于数据变更会立即写入日志文件并通过网络发送给副本。 - **物理复制**:它操作的是底层存储结构而非 SQL 命令本身,因此效率较高但灵活性较低。 - 使用 `replication slots` 可有效管理未确认的日志记录,从而减少因断连等原因造成的丢失风险[^3]。 ```sql -- 创建复制槽的例子 SELECT * FROM pg_create_physical_replication_slot('my_slot'); ``` #### 逻辑复制 相比之下,逻辑复制则更加抽象化,专注于传播 DML 和 DDL 操作而不是原始字节序列。这意味着它可以跨越不同版本甚至完全不同的 schema 设计工作。具体优势如下所示: - 支持多源订阅模式,即单一目标实例可以从多个源头获取更新信息; - 更易于维护跨平台迁移场景下的兼容性问题; 不过需要注意的是某些特定类型的对象可能暂时不受支持,比如那些涉及全局约束或者触发器定义复杂的表格[^2]。 ```sql -- 设置发布者端口 CREATE PUBLICATION my_pub FOR TABLE users, orders; -- 添加订户连接字符串参数至配置文件postgresql.conf中 slot_name = 'logical_slot' ``` ### 负载均衡与高可用性策略 为了达到更好的性能表现及灾难恢复能力,通常还会结合使用负载均衡技术和集群方案: - **应用层负载均衡**: 在微服务体系里常见做法是由各服务自行决定请求转发目的地,这样做的好处是可以更贴近实际业务逻辑做出最优路径选择[^1]。 - **高可用架构设计**: 结合 Patroni 等开源项目自动完成故障检测切换等功能,则能极大简化运维复杂度的同时保障持续在线时间。 综上所述,PostgreSQL 不仅具备强大的单机特性,在面对日益增长的工作负荷时也能借助上述方法顺利过渡到更大规模的应用场合之中。
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