Развёртывание PostgreSQL-кластера с балансировщиком запросов и мониторингом в Kubernetes

Kubernetes - это платформа оркестровки контейнеров с открытым исходным кодом для автоматизации развертывания, масштабирования и управления контейнерами приложений. В настоящее время все больше и больше приложений развертываются в контейнерах на Kubernetes.

Есть несколько решений для запуска кластера PostgreSQL на Kubernetes. Однако эти решения не предусматривают балансировку нагрузки. В этом выступлении я покажу вам, как объединить PostgreSQL-оператор с Pgpool-II для развертывания в Kubernetes кластера PostgreSQL с возможностью балансировки нагрузки.

Мониторинг - очень важная часть для любого реального продакшна. Хотя Kubernetes предоставляет базовый способ мониторинга состояния кластера PostgreSQL, этого недостаточно для управления кластером PostgreSQL в продакшне. Важным улучшением версии Pgpool-II 4.2 является возможность вывода более полезной статистики кластера PostgreSQL. В этом докладе я объясню, как отслеживать и визуализировать статистику кластера PostgreSQL в Prometheus для расширенного мониторинга кластера.

Всё о безопасности PostgreSQL

В PostgreSQL реализованы различные уровни безопасности. Данный доклад посвящен всем доступным техникам обеспечения безопасности, используемым в PostgreSQL 13. Мы разберём, как обеспечить безопасность на стороне клиента (LibPq, JDBC) и на стороне сервера. В нем будут затронуты все поддерживаемые методы аутентификации, а также плюсы и минусы всех этих методов. Ниже приведены некоторые подтемы данного доклада:

• Введение в криптографию.
• SSL, TLS, GSSAPI и OpenSSL.
• Шифрование на стороне клиента.
• Обеспечение безопасной аутентификации.
• Защита данных на диске.
• Безопасность резервного копирования и базового резервного копирования.
• Обеспечение безопасности репликации.
• Роли и привилегии внутри базы данных.

Важно знать обо всех уровнях обеспечения безопасности, включая (1) безопасность на уровне сети (2) на уровне диска (3) на уровне строки, (4), на уровне столбца. В этом докладе мы поговорим обо всех вышеперечисленных аспектах обеспечения безопасности, а также обсудим конкретные кейсы и приведём несколько примеров из реальной практики.

Ускорение быстрого текстового поиска с помощью индекса RUM

Быстрый текстовый поиск в PostgreSQL существенно ускоряется, если использовать обратные составные индексы по лексемам внутри типа tsvector. Индекс RUM - это свободное расширение, основанное на индексе GIN. Оно индексирует не только лексемы, но и их положение в текстовом поле, а также включает дополнительную информацию - вес лексемы, это позволяет полнее поддерживать возможности tsvector.

До недавних пор запросы с весами лексем в индексе RUM требовали перепроверки по таблице. Моя модификация (2020) в разы ускоряет такие запросы, делая их index-only.

В докладе будут представлены различные сценарии использования быстрого текстового поиска и применение индекса RUM для его существенного ускорения, а также бенчмарки по сравнению с встроенным в PostgreSQL индексом GIN.

Как будет развиваться логическая репликация?

Логическая репликация в PostgreSQL доступна начиная с версии 10.0, и с каждым новым релизом она улучшается. Мы начнём доклад с обсуждения базовой архитектуры логической репликации в PostgreSQL, а затем перейдём к различным способам её использования.

Одним из недостатков логической репликации по сравнению с физической является невозможность репликации транзакции до момента коммита. Для транзакций, которые выполняются продолжительное время, это может привести к серьёзной задержке на стороне реплики. Мы обсудим, какое решение этой проблемы реализовано в PostgreSQL.

Мы также остановимся на других крупных разработках в области логической репликации, которые позволят осуществлять потоковую передачу транзакций в заранее заданное время. Это позволит реализовать логическую репликацию без конфликтов. Это также можно будет использовать для масштабирования чтения. Благодаря протоколу 2PC мы сможем убедиться, что реплики получили все данные, закоммиченные на мастере. Теперь мы можем спроектировать систему, где определённые узлы являются владельцами некоторого набора таблиц. Так мы всегда сможем получить данные этих таблиц с этих узлов, а также установить некий внешний процесс для учитывающей это маршрутизации для операций чтения.

В конце доклада мы перечислим новые улучшения, связанные с логической репликацией и вошедшие в недавние релизы PostgreSQL.