PostgreSQL的流复制断点续传

PostgreSQL的流复制断点续传

PostgreSQL的流复制（Streaming Replication）具有断点续传的能力，这意味着当主节点和备用节点之间的连接由于网络故障等原因中断后，备用节点会自动从中断点继续接收WAL（Write-Ahead Logging）数据。当连接恢复后，备用节点会从上次接收的数据位置继续接收并应用WAL数据，以保持数据的一致性。

实现断点续传的机制

1. WAL 记录：PostgreSQL使用WAL来记录所有对数据库的修改操作，这些记录通过流复制实时传送到备用节点。
2. WAL 保留：主便在连接中断时备用节点保留一定数量的WAL文件，以节点能够从中断点继续接收数据。
3. 重播机制：备用节点在恢复连接后，会自动从上次接收的位置继续接收和应用WAL记录。

配置相关参数

为了确保流复制能够有效地进行断点续传，以下几个配置参数至关重要：

主节点配置（Primary Node）

编辑 postgresql.conf 文件：

max_wal_senders = 10             # 允许的最大 WAL sender 进程数
wal_keep_size = 1024             # 保留的 WAL 日志大小（单位：MB）
max_replication_slots = 10       # 允许的最大复制槽数

• max_wal_senders：设置允许的最大 WAL sender 进程数。
• wal_keep_size：确保在一定时间内主节点保留足够的WAL文件，以便在连接中断时备用节点可以继续接收。
• max_replication_slots：设置允许的最大复制槽数。

使用复制槽（Replication Slots）

复制槽用于确保WAL记录不会在备用节点处理数据之前被删除，这在连接中断时非常重要。

创建复制槽

在主节点上，创建复制槽：

SELECT * FROM pg_create_physical_replication_slot('my_replication_slot');

配置备用节点以使用复制槽

编辑备用节点的 recovery.conf 或者 postgresql.auto.conf 文件，或在 PostgreSQL 13 及以上版本中使用 standby.signal：

primary_slot_name = 'my_replication_slot'

日常操作和维护

检查WAL发送和接收状态

在主节点，可以通过以下命令检查复制槽的状态：

SELECT * FROM pg_replication_slots;

在备用节点，可以通过以下命令查看接收的WAL数据：

SELECT * FROM pg_stat_wal_receiver;

监控WAL延迟

监控主节点和备用节点之间的WAL延迟情况：

-- 在主节点
SELECT application_name, client_addr, state, sent_lsn, write_lsn, flush_lsn, replay_lsn FROM pg_stat_replication;-- 在备用节点
SELECT slot_name, restart_lsn, confirmed_flush_lsn FROM pg_replication_slots;

故障处理

断点续传场景模拟

1. 切断连接：

# 模拟网络中断，通过防火墙规则切断主节点和备用节点之间的连接
sudo iptables -A INPUT -s <主节点IP> -j DROP

2. 切断连接后，开始对数据库进行写入操作：

-- 在主节点进行写操作
INSERT INTO my_table (col1, col2) VALUES ('value1', 'value2');

3. 恢复连接：

# 删除防火墙规则，恢复连接
sudo iptables -D INPUT -s <主节点IP> -j DROP

4. 验证断点续传：

-- 检查备用节点的数据是否与主节点一致
SELECT * FROM my_table;

总结

PostgreSQL 的流复制具备良好的断点续传能力，通过正确配置 max_wal_senders、wal_keep_size 和复制槽（Replication Slots）等参数，可以满足生产环境中的高可用性需求。在设置过程中，需要注意：

1. 合理配置WAL保留策略：确保在出现连接中断时，备用节点能够获取到所需的WAL文件。
2. 使用复制槽：防止WAL记录在备用节点处理之前被删除。
3. 监控WAL延迟和复制槽状态：确保系统健康运行。

通过这些措施，可以有效提高 PostgreSQL 数据库在高可用性场景下的稳定性和可靠性，确保数据实时同步和一致性。