PGConf.Russia 2024

В первой части своего доклада расскажу о некоторых моментах из истории PostgreSQL-сообщества (например, про русского Слоника на логотипе).

А во второй части покажу интересную статистику про сообщество и расскажу (используя информацию о коммитах в GIT и с сайта commitfest.postgresql.org) сколько патчей предлагается на коммитфестах и сколько из них принимается; в какие дни недели и в какое время происходит фиксация патчей; кто из авторов патчей являются самыми активными; и наглядно посмотрим на некоторые из интересных тенденций развития сообщества.

Поговорим о консистентности в распределенных системах с точки зрения СУБД, распределенной системы и распределенной СУБД. Рассмотрим иерархию уровней согласованности, в т.ч. с точки зрения допустимых аномалий. Рассмотрим и сравним гарантии согласованности данных, предоставляемые различными решениями на базе PostgreSQL включая Shardman от Postgres Pro. Рассмотрим архитектуру Shardman с точки зрения возможных аномалий и наши способы от этих аномалий избавиться. Расскажем о том, как мы в Shardman верифицируем гарантии консистентности с помощью jepsen-тестирования.

Довольно часто в кластерных конфигурациях PostgreSQL можно встретить настройку, отвечающую за ввод отказавшего ведущего сервера обратно в кластер в качестве реплики. Утилита pg_rewind выполнит синхронизацию данных между двумя серверами. Она копирует изменения из WAL-файлов основного сервера, которые не применялись на отстающем сервере (бывшем мастере). Однако без механизма fencing существует риск потери данных, если оба сервера (старый мастер и новый мастер) активны одновременно и оба принимают изменения данных. Эта ситуация называется split-brain, возникновение ее катастрофично для целостности данных. Поговорим о том, как минимизировать риски потери данных, какие есть варианты fencing-а, какие практики стоит использовать и в каких ситуациях.

Фаззинг-исследование, это когда мы подаем в программу (или ее часть) случайные входные данные (на самом деле случайность весьма условна) и смотрим что из этого получится. И так много раз на многих процессорах.

Фаззинг исследование большого монолитного программного комплекса всегда не простая задача требующая неординарных решений. В этом докладе я расскажу что и как мы искали при помощи фаззинга и к каким результатам оно привело.

Исследование функций парсинга типов данных (input-функции): для разогрева;
Исследование функций реализующих операции между типами (op-функции): тут лучше учитывать структуру;
Фаззинг сетевой подсистемы: давайте притворимся, что мы POSIX-вызовы, так дешевле;
Восстановление дискового контекста: нужен день сурка.