PGConf.Russia 2025

Если вы настраивали отказоустойчивый кластер Postgres, то сталкивались с необходимостью перенаправления пользовательского трафика на пишущий узел после аварии на основном узле и переключения на резервный. 

Скорее всего, для решения этой задачи вы настраивали дополнительное ПО, которое отслеживало состояние вашего отказоустойчивого кластера и перенаправляло трафик на нужный узел. Чтобы это ПО не превратилось в единую точку отказа, вы разворачивали дополнительную логику по обработке сбоев уже на этом слое. Кроме того, возможно, вы сталкивались с ограничениями Postgres по одновременной обработке большого количества клиентских сессий и с необходимостью пулинга запросов. 

Мы разработали расширение Proxima, которое снимает необходимость в настройке и администрировании дополнительного программного обеспечения. Proxima — масштабируемый, отказоустойчивый прокси-сервер и пулер соединений, способный перенаправлять трафик на пишущий узел, а при работе с BiHA переключение на новый пишущий узел в случае аварии происходит автоматически. 

В докладе я расскажу, как мы делали Proxima, какие архитектурные решения заложены в расширение, почему мы выбрали именно такой подход. Разберем тонкости реализации, которые позволили нам обрабатывать более 10 тысяч одновременных клиентских сессий. Рассмотрим примеры использования и ответим на ваши вопросы

Сейчас WAL-файлы сжимаемы с коэффициентом сжатия до 6. Потому что существующая система сжатия неэффективна. В докладе я расскажу о своей работе по сжатию WAL’а.

С СОБОЙ НЕОБХОДИМО ИМЕТЬ НОУТБУК! 1. Интеграция с Haproxy 1.1 Опрос с помощью скриптов валидации 1.2 Изменение конфигурации с помощью функций-обработчиков 2. Резервное копирование с помощью pg_probackup 2.1 Настройка копирования с выделенного узла 2.2 Восстановление лидера по резервной копии ведомого 2.3 Восстановление любого ведомого узла 2.4 Восстановление при сбое всего кластера

Время выполнения SQL-запросов зависит от наличия индексов, актуальной статистики и т. п. Большинство проблем с производительностью СУБД решаются оптимизацией самых медленных запросов. Но увы, бывают ситуации, когда классическая оптимизация запросов не приносит желаемого успеха. Система продолжает себя вести неадекватно, а бывают случаи, когда система падает, и это вызывает слёзы, крики, депрессию.

В данном докладе расскажем, как такие проблемы решают performance-инженеры из компании Postgres Professional, какой инструментарий используется, чего им в жизни ещё не хватает и куда они двигаются.