PGConf.Russia 2022

Репликация - один из важных механизмов, призванный обеспечить отказоустойчивость и масштабируемость базы данных. В нашей практике мы регулярно сталкиваемся с проблемой низкой производительности репликации. Это побудило нас исследовать факторы, влияющие на скорость физической репликации. В этом докладе я расскажу о полученных результатах исследования. Также покажу, как менялась производительность репликации на разных версиях PostgreSQL.

Более семи лет назад вышел PostgreSQL 9.4, в котором впервые появились функции логического декодирования и слоты репликации. И, спустя несколько лет, на базе этих функций в PostgreSQL 10 наконец то появилась поддержка логической репликации встроенная в ядро. Казалось бы, наступило солнечное будущее к которому мы так долго шли, если бы не пара неприятных моментов: логическая репликация не работает на репликах, плюс в PostgreSQL нет механизмов создания логических слотов на реплике. Это означает что при переключении мастера на новый узел слоты репликации теряются и на практике делает невозможным использование логической репликации и CDC для серьезных промышленных решений.

Postgres-hackers уже много лет пытаются найти решение данной задачи, но к сожалению большинство попыток и горяих дискуссий в рассылке не привели ни к чему конкретному. Но, оказывается в PostgreSQL 11 была добавлена одна маленькая функция, которая позволила решить проблему потери слотов логической репликации с помощью внешних инструментов.

В докладе я расскажу как Patroni решает данную проблему используя исключительно на возможности PostgreSQL. Мы поговорим о плюсах и минусах данного решения, и попытаемся понять безопасно ли это немного погрузившись во внутренности Postgres.

Я пересмотрел за жизнь много всякого кода, и очень часто встречал некоторый разнобой в обработке дат и времени: то у сторон не сходились отчеты за месяц, то суточные отчеты получались разные в Москве и Сан-Франциско, то еще чего-нибудь в таком же роде. Это не сказать чтобы сильно страшно, но довольно утомительно. Причина такого рода проблем всегда была связана с неаккуратной обработкой дат и времени. Тому, как этого можно постараться избежать, и посвящен мой доклад.

Mamonsu - активный агент мониторинга PostgreSQL на базе Zabbix. Агент активно продолжает развиваться: появляются новые уникальные метрики, возможности визуализации. Но помимо непосредственно сбора метрик, Mamonsu обладает и другим полезным функционалом. В докладе я кратко опишу возможности утилиты (также известные как "Mamonsu tools"), преимущества перед другими средствами мониторинга и процесс установки.