PGConf.Russia 2022

В архитектуре PostgreSQL есть ряд особенностей, которые стоит учитывать не только при эксплуатации БД, но и в процессе проектирования схемы данных. Опытным пользователям PostgreSQL хорошо известен такой механизм как очистка/заморозка(vacuum). На просторах интернета есть большое количество материалов на тему внутреннего устройства, настройки и мониторинга. Множество полезных докладов было сделано на конференциях. Тем не менее, все еще происходят случаи переполнения счетчика транзакций(xid), казалось бы, в достаточно небольших БД. В этом докладе я расскажу об одном интересном, на мой взгляд, случае у нашего клиента. Поделюсь тем, как череда ошибок на разных этапах жизненного цикла БД, однажды привела к ее полной остановке более чем на неделю, wraparound-у, битым блокам, проблемам с обслуживанием и бессонным ночам в поисках решения. Локальная победа была достигнута - БД удалось восстановить, но история еще не закончена. Тем она и интересна.

Расширение plv8 очень недооценено, хотя оно позволяет значительно упростить разработку для ряда задач. Уже год как мы используем его в наших проектах. Но главная причина низкой популярности – сложность сборки расширения, к тому же требующей много трафика и места на диске для временных файлов. Поэтому мы решили собирать plv8 сами и поставлять готовые бинарники (не только поставлять нашим заказчикам, а вообще выложить в открытый доступ). Сначала просто выложили бинарные файлы на github. Потом сделали докер-образ Postgres с уже установленным plv8 на основе Debian. Образ получился тяжеловатым, поэтому стали смотреть в сторону alpine, но сборка под alpine оказалась сложнее, чем мы предполагали. Я расскажу, с какими трудностями мы столкнулись и как их преодолели. Так же кратко расскажу, для каких задач хорошо подходит plv8 и как сделать процесс разработки удобнее. И, конечно, поделюсь ссылками на наши докер-образы для последних версий Postgres 13 и 14, действительно компактные и открытые для любого использования.

Катастрофоустойчивый кластер (КУК) подразумевает небольшую потерю данных при катастрофе основного Дата-центра (ДЦ) и переключении на резервный. Это обусловлено асинхронной репликацией между основным и резервным ДЦ. Но есть решение, которое позволит исправить эту ситуацию - обеспечить нулевую потерю данных при катастрофе основного ДЦ. Об этом решении и пойдет речь в моем докладе.