PGConf.Russia 2018

Доклад рассмотрит следующие компоненты СУБД PostgreSQL, сравнивая архитектурные решения с СУБД ORACLE:

1. Что представляет из себя экземпляр работающей базы, какие процессы присутствуют и за что они отвечают?
2. Какими структурами оперирует база?
3. Механизм отказоустойчивости.
4. MVCC механизм и возможности восстановления базы.
5. Хранение базы на физических носителях.

Каждое из рассматриваемых решений будет оценено с точки зрения накопленного опыта работы в выбранных СУБД, удобства администрирования и доступных способов развития в будущем.

Доклад будет интересен:

• пользователям PostgreSQL, т.к. позволит взглянуть на другую СУБД и её особенности;
• администраторам PostgreSQL, т.к. ORACLE предлагает большие административные возможности, которые могли бы быть реализованы и в Postgres;
• разработчикам PostgreSQL, т.к. Postgres активно развивается и этот доклад может задать новые направления развития;
• желающим перейти с ORACLE (или другой СУБД) на проекты с открытым исходным кодом, т.к. доклад продемонстрирует возможности открытой СУБД Postgres в сравнении с коммерческим продуктом, в котором Postgres выглядит очень достойно!

В последние шесть месяцев я работал с массивным OLAP окружением, охватывающим порядка 400TB данных. Приходите и узнайте, как мы заставили это все работать, с какими трудностями сталкивались и какие навыки нам потребовались.

Этот доклад будет иметь мало общего с докладом про 10TB и выше, так как среды данных значительно отличаются. Мы рассмотрим эффективность аналитики, выравнивание данных, причины для разработки расширений на С, перемещение данных между серверами в нескольких центрах обработки данных.

Patroni - это Python-приложение для создания высокодоступных PostgreSQL кластеров на основе потоковой репликации. Оно используется такими компаниями как Red Hat, IBM Compose, Zalando и многими другими. С его помощью можно преобразовать систему из ведущего и ведомых узлов (primary - replica) в высокодоступный кластер с поддержкой автоматического контролируемого (switchover) и аварийного (failover) переключения. Patroni позволяет легко добавлять новые реплики в существующий кластер, поддерживает динамическое изменение конфигурации PostgreSQL одновременно на всех узлах кластера и множество других возможностей, таких как синхронная репликация, настраиваемые действия при переключении узлов, REST API, возможность запуска пользовательских команд для создания реплики вместо pg_basebackup, взаимодействие с Kubernetes и т.д.

Слушатели мастер-класса подробно узнают, как работает Patroni, получат практические навыки настройки высокодоступных кластеров на его основе, познакомятся с различными дополнительными возможностями и поучаствуют в диагностике проблем. Будут рассмотрены следующие темы:

• область применения: какие задачи HA успешно решаются Patroni
• обзор архитектуры
• создание тестового кластера
• утилита patronictl
• изменение конфигурации PostgreSQL для кластера, управляемого Patroni
• мониторинг с помощью API
• подходы к переключению клиентов
• дополнительные возможности: ручное переключение, перезагрузка по расписанию, режим паузы
• настройка синхронной репликации
• расширяемость и универсальность
• частые ошибки и их диагностика

Для полного участия в мастер-классе вам понадобится ноутбук с установленным git, vagrant и virtual box.

Vagrant можно загрузить со страницы https://www.vagrantup.com или установить с помощью пакетов в вашем дистрибутиве. Virtualbox: https://www.vagrantup.com

После установки Vagrant и Virtualbox нужно выполнить:

$ git clone https://github.com/alexeyklyukin/patroni-training
$ cd patroni-training
$ vagrant up

После того, как patroni box поднимется и установит необходимые пакеты к нему можно подключиться с помощью vagrant ssh.

В Avito объявления хранятся в базах данных PostgreSQL. При этом уже на протяжении многих лет активно применяется логическая репликация. С помощью неё успешно решаются вопросы роста объема данных и количества запросов к ним, масштабирования и распределения нагрузки, доставки данных в DWH и поисковые подсистемы, межбазные и межсервисные синхронизации данных и пр.

Но ничего не бывает "бесплатно" - на выходе мы имеем сложную распределенную систему. Отказы оборудования - это норма, к ним нужно быть готовым. Можно найти много примеров конфигурации логической репликации и success stories ее использования, при этом практических примеров по восстановлению после аварий почти нет, не говоря уже про готовые инструменты. За годы эксплуатации репликации PgQ мы наработали обширный опыт, многое переосмыслили, реализовали собственные надстройки и расширения для восстановления и согласования данных после аварий в распределенных системах обработки данных.

В докладе мы покажем, как наш опыт можно переложить на новую подсистему логической репликации в 10-ке. В текущей реализации это нетривиальные решения – остается ряд вопросов для комьюнити, сводящихся к реализации простых механизмов восстановления - таких же простых как и настройка репликации в 10-ке.