# 高可用PgSQL集群架构设计与落地 LLMS 索引： [llms.txt](/llms.txt) --- 把数据库拉起来是一回事，部署**专业水准**的数据库集群又是另一回事。想要真正用好管好数据库，需要良好的架构设计让多种组件协同配合起来。今天我们就来介绍一下典型的高可用PgSQL集群架构及其 **落地方式**。 本文将以 Pigsty v0.8 为例，介绍高可用集群的设计与部署。 **“** Pigsty针对大规模数据库集群监控与管理而设计，提供业界顶尖的PostgreSQL监控系统与开箱即用的高可用数据库供给方案，为用户带来极致的**可观测性**与丝滑的数据库使用体验。 Pigsty基于**开源生态**构建，旨在降低PostgreSQL使用管理的门槛，让所有人都能轻松享受到数据库的乐趣。**”**\ **\** ![图片](01.webp) 01 — 概览 **Pigsty创建的数据库集群是**分布式**、高可用的数据库集群。** 从效果上讲，**只要集群中有任意实例存活，集群就可以对外提供完整的读写服务与只读服务**。数据库集群中的每个数据库实例在**使用**上都是**幂等**的，任意实例都可以通过内建负载均衡组件提供完整的读写服务。 数据库集群可以自动进行故障检测与**主从切换**，普通故障能在几秒到几十秒内自愈，且期间只读流量不受影响。 ![图片](02.webp) > 图：Pigsty数据库集群样例 一套Pigsty部署在架构上分为两个部分： - **基础设施（Infra）** ：部署于**元节点**上，监控，DNS，NTP，DCS，Yum源等**基础服务**。 - **数据库集群（PgSQL）**：部署于**数据库节点**上，以集群为单位对外提供**数据库服务**。 所谓**节点**，是指用于部署的机器，物理机，虚拟机或Pod，节点分为两种： - **元节点**（**Meta**）：部署基础设施，执行控制逻辑，每个Pigsty部署至少需要一个元节点。 - **数据库节点**（**Node**）：用于部署数据库集群/实例，节点与数据库实例一一对应。 [](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NDAwMTA2MA==&mid=2695729815&idx=1&sn=7c7feb801bfb8fcf5dfe4e782a4ba3c1&chksm=83d74b5cb4a0c24a21e621ed3428fd808e80c2c5e806a8162cceee62a5930b0430d5506e0f8c&scene=21#wechat_redirect) [](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NDAwMTA2MA==&mid=2695729815&idx=1&sn=7c7feb801bfb8fcf5dfe4e782a4ba3c1&chksm=83d74b5cb4a0c24a21e621ed3428fd808e80c2c5e806a8162cceee62a5930b0430d5506e0f8c&scene=21#wechat_redirect) 02 —\ **沙箱样例** 以Pigsty附带的四节点**沙箱环境**为例，沙箱由一个元节点与四个数据库节点组成。其中元节点也被复用为一个数据库节点。沙箱部署有一套基础设施与两套数据库集群。 **`meta`** 为元节点，部署有**基础设施**组件，同时部署有单主数据库集群`pg-meta`。 `node-1`，`node-2`，`node-3` 为普通数据库节点，部署有一主两从数据库集群`pg-test`。组件在节点上的分布如下图所示： ![图片](03.webp) > 图：Pigsty沙箱中包含的节点与组件 下面，我们将依次介绍这几个部分：**数据库节点**，**数据库集群**，**基础设施** 03 —\ **数据库节点** **数据库节点**负责运行**数据库实例**， 在Pigsty中数据库实例固定采用**独占式部署**，一个节点上有且仅有一个数据库实例，因此节点与数据库实例可以互用唯一标识（IP地址与实例名）。所以下面提到**数据库节点**时，既可以指称数据库实例，也指称数据库实例所运行的节点。 最简单的数据库部署，就是单个PostgreSQL进程裸跑在单台机器上，实际上不少用户真的就是这么用的。玩一玩当然无所谓，但生产中这样佛系是不行的啊朋友们。 在Pigsty中，一个数据库节点，除了数据库本身还包含了一系列附属组件。 这里以一个典型的主库节点为例，一个典型数据库节点架构如下所示： ![图片](04.webp) > 图：单个数据库节点架构 业务流量通过VIP进入主库上的**负载均衡器HAProxy**。HAProxy通过不同的端口将不同性质的流量（生产/离线，读写/只读）分流至具体的节点上。 典型的生产读写流量将通过Pgbouncer池化后打到对应的Postgres数据库实例上。 Postgres数据库由高可用组件Patroni管理，Patroni则依赖Consul进行状态同步与领导者选举。所有服务都会注册至Consul中。其中包括各类用于收集监控指标的Exporter。 当业务访问HAPrxoy上的只读服务时（在线 or 离线），主库上的HAProxy会将流量分发至集群中的**从库节点**。HAProxy会通过**健康检查**，从Patroni或PG Exporter获取集群成员的主从身份，完成流量分发工作。 监控基础设施中的Prometheus会从Consul获取所有数据库服务及监控组件的地址，拉取监控数据，并将监控数据与数据库实例相关联。 ### 节点组件 ![图片](05.webp) ### 组件交互 - `vip-manager`通过**查询**Consul获取集群主库信息，将集群专用L2 VIP绑定至主库节点。\ - Haproxy是数据库**流量**入口，用于对外暴露服务，使用不同端口（543x）区分不同的服务。 - Haproxy的9101端口暴露Haproxy的内部监控指标，同时提供Admin界面控制流量。 - Haproxy 5433端口默认指向集群主库连接池6432端口 - Haproxy 5434端口默认指向集群从库连接池6432端口 - Haproxy 5436端口默认直接指向集群主库5432端口 - Haproxy 5438端口默认直接指向集群离线实例5432端口 - Pgbouncer用于**池化**数据库连接，缓冲故障冲击，暴露额外指标。 - 生产服务（高频非交互，5433/5434）必须通过Pgbouncer访问。 - 直连服务（管理与ETL，5436/5438）必须绕开Pgbouncer直连。 - Postgres提供实际数据库服务，通过**流复制**构成主从数据库集群。 - Patroni用于**监管**Postgres服务，负责主从选举与切换，健康检查，配置管理。 - Patroni使用Consul达成**共识**，作为集群领导者选举的依据。 - Consul Agent用于下发配置，接受服务注册，服务发现，提供DNS查询。 - 所有使用端口的进程服务都会**注册**至Consul中 - PGB Exporter，PG Exporter， Node Exporter分别用于**暴露**数据库，连接池，节点的监控指标 \ 04 —\ **数据库集群** **\** 生产环境的数据库以**集群**为单位进行组织，**集群**是一个由**主从复制**所关联的一组数据库**实例**所构成的**逻辑实体**。每个**数据库集群**是一个**自组织**的业务服务单元，由至少一个**数据库实例**组成。 下图是Pigsty沙箱中提供的测试集群`pg-test`架构示意图。按照集群视角进行重排并去除了次要组件。这是一个一主两从的三节点集群。通过DNS，L2VIP与HAProxy接入外部流量。 ![图片](02.webp) > 图：从数据库集群的逻辑视角审视架构 集群中的三个数据库节点在部署与使用上是完全**幂等**的，尽管Postgres数据库有主从之别，但这种主从区别被幂等部署的HAProxy所**屏蔽**。 HAProxy采用Node Port的方式对外暴露**集群服务**：例如从效果上说，访问**任意实例**的5433端口即可访问主库，访问任意实例的5434端口即可访问从库。而且只要集群一息尚存，还有任何一个节点活着，读与写服务都不会中止。这是通过Patroni自动故障切换与Haproxy自动流量切换实现的。如下图所示。 05 —\ **数据库接入** **\** 一个高可用方案有两个最重要的部分，**主从切换**与**流量切换**。 **主从切换**即集群主库发生故障时，集群可以自动选举出新的领导者来。这一点是通过Patroni与Consul保证的。 另一个重要的问题是，当集群发生**主从切换**后，如何将客户端的**流量**正确分发至正确的节点上，这一点是通过HAproxy保证的。**但是HAProxy本身的可用性又如何保证？** **数据库集群提供的服务边界在负载均衡HAPrxoy处止步**。**用户只需要确保自己可以连接到任何一个存活的集群成员HAProxy即可享受完整的数据库服务**。 在上面的例子中，我们使用了一个二层VIP确保多个HAProxy实例的可用性。还有多种变体接入方案可供选择。 ![图片](06.webp) 每一种方案都有自己的优势与局限性，需要用户自行权衡。\ ### 变体：DNS接入 在上面对例子中，使用了二层VIP接入HAproxy，但L2 VIP要求所有数据库实例位于同一个二层网络中。这通常意味着集群位于同一个交换机下，因此交换机反而成为了系统的**单点**。 使用**DNS**直接解析至HAProxy则不存在此问题，但流量切换无法如VIP一般快速灵敏：当某节点宕机时，客户端需要及时连接至其他健康节点，DNS使得该过程更为缓慢。**DNS与客户端需要更多的工作**（轮询/长连接/建连重试）才能绕过此问题。 ![图片](07.webp) > 图：使用DNS接入数据库集群 ### 变体：L4 VIP接入 一种备选项是通过L4 VIP接入。相比DNS，L4 VIP可以实时对所有HAProxy实例进行健康检测与流量分发。允许用户同时使用**所有**的Haproxy实例均匀承载流量。相比L2 VIP则没有同一二层网络的限制。 但L4 VIP在网络路径中又增加了**额外的一跳**，会降低性能与吞吐量。 ![图片](08.webp) > 图：使用L4 VIP接入数据库集群 ### 变体：L4 VIP直接接入 L4 VIP与HAProxy都是四层代理，L4 VIP也可以直接取代HAproxy，完成负载均衡的工作，直接将流量分发至数据库或连接池。 在生产环境中，基于DPVS集群的L4 VIP提供了更好的性能与可靠性，同时也可以通过`toa`模块解决传统4层负载均衡 **客户端IP丢失** 的问题。 当然，这种方案虽然好处很多，它**对基础设施的要求会更高**，实施更为复杂。同时没有Haproxy屏蔽主从差异，集群中的每个节点也不再“**幂等**”。 ![图片](09.webp) 图：使用L4 VIP直接接入数据库集群 ### 变体：自行解决 此外，用户也可以选择完全绕开HAProxy，采用传统的静态DNS方式，或Consul动态服务发现，或Consul DNS的方式来连接数据库。**只要用户能自行确保连接至正确的数据库实例**（读写连主库，只读连从库，在线连连接池，离线直连数据库），那么就没有问题。 例如，用户可以使用Consul服务发现寻找集群的主库，或者通过连接串中指定多个IP地址与连接属性的方式定位集群主库，或者通过传统静态DNS的方式手工维护主从信息。 ![图片](10.webp) 图：使用Consul DNS服务发现接入数据库集群 ![图片](11.webp) 图：使用传统静态DNS接入数据库集群\ ![图片](12.webp) > 图：使用IP地址直连 06 —\ **基础设施**\ 介绍完数据库集群后，让我们再来看一下数据库集群赖以运行的环境 —— 基础设施。所谓**基础设施**，就是介于操作系统与数据库集群中间的那一部分 **运行时（Runtime）** 。 每一套 Pigsty **部署**（Deployment） 中，都需要有一些基础设施，才能使整个系统正常工作。基础设施通常由专业的运维团队或云厂商负责，但Pigsty作为一个开箱即用的产品解决方案，将基本的基础设施集成至供给方案中。包括： - 域名基础设施：Dnsmasq（部分请求转发至Consul DNS处理） - 时间基础设施：NTP - 监控基础设施：Prometheus - 报警基础设施：Altermanager - 可视化基础设施：Grafana - 本地源基础设施：Yum/Nginx - 分布式配置存储：Consul/etcd - Pigsty基础设施：元数据库MetaDB，管理组件Ansible，定时任务，与其他高级特性组件。 基础设施部署于 **元节点** 上。每一套部署中都包含一个或多个**元节点**用于基础设施部署。 ### 元节点 在每套环境中，Pigsty**最少**需要一个 **元节点** ，该节点将作为整个环境的控制中心。元节点负责各种管理工作：保存状态，管理配置，发起任务，收集指标，等等。整个环境的基础设施组件，Nginx，Grafana，Prometheus，Alertmanager，NTP，DNS Nameserver，DCS都将部署在元节点上。 同时，元节点也将用于部署元数据库 （Consul 或 Etcd），用户也可以使用已有的**外部DCS集群**。如果将DCS部署至元节点上，建议在**生产环境**使用3个元节点，以充分保证DCS服务的可用性。DCS外的基础设施组件都将以对等副本的方式部署在所有元节点上。元节点的数量要求最少1个，推荐3个，建议不超过5个。 元节点上运行的服务如下所示： ![图片](13.webp) 部署于元节点上的基础设置架构如下图所示： ![图片](14.webp) > 图：部署于元节点上的基础设施组件 其主要交互关系如下： - Dnsmasq提供环境内的DNS**解析**服务（可选用已有Nameserver） 部分DNS解析将**转交**由Consul DNS进行 - Nginx对外**暴露**所有Web服务，通过域名进行区分转发。 - Yum Repo是Nginx的默认服务器，为环境中所有节点提供从离线安装软件的能力。 - Grafana是Pigsty监控系统的载体，用于**可视化**Prometheus与CMDB中的数据。 - Prometheus是监控用时序数据库。 Prometheus默认从Consul获取所有需要抓取的Exporter，并为其关联身份信息。 Prometheus从Exporter拉取监控指标数据，进行预计算加工后存入自己的TSDB中。 Prometheus计算报警规则，将报警事件发往Alertmanager处理。 - Consul Server用于保存DCS的状态，达成共识，服务元数据查询。 - NTP服务用于同步环境内所有节点的时间（可选用已有NTP服务器） - Pigsty相关组件： - 用于执行剧本，发起控制的Ansible - 用于支持各种高级功能的MetaDB（也是一个标准的数据库集群） - 定时任务控制器（备份，清理，统计，巡检，高级特性暂未加入） ## 基础设施与数据库的关系 以单个 元节点 和 单个 数据库节点 构成的环境为例，架构如下图所示： ![图片](15.webp) 图：基础设施与数据库节点 元节点与数据库节点之间的交互主要包括： - 数据库集群/节点的域名依赖元节点的Nameserver进行**解析**。 - 数据库节点软件**安装**需要用到元节点上的Yum Repo。 - 数据库集群/节点的监控**指标**会被元节点的Prometheus收集。 - Pigsty会从元节点上发起对数据库节点的**管理** 执行集群创建，扩缩容，用户、服务、HBA修改；日志收集、垃圾清理，备份，巡检等 - 数据库节点的Consul会向元节点的DCS同步本地**注册**的服务，并代理状态读写操作。 - 数据库节点会从元节点（或其他NTP服务器）**同步**时间 07 —\ **如何拥有？**\ 介绍完Pigsty中高可用数据库集群的架构之后，让我们回到用户最关心的问题上来。如何拥有这样一套生产级数据库集群方案？ 负责任的开发者不应该装完逼就跑，只讲自己多牛逼，不给别人解决实际问题。 Pigsty是开源免费（您想赞助掏钱我举双手资瓷！）的数据库供给方案。在Pigsty中拥有这样的数据库集群，只需要两步： 首先准备好机器，填入集群基本信息（IP地址，集群名，实例编号，实例角色） ![图片](16.webp) 然后运行剧本，一键拉起 ./pgsql.yml -l pg-test 实际上，不仅仅是数据库集群，整个基础设施与所有数据库集群都可以通过这样的命令一键拉起，而且还附带有开箱即用的**顶级PostgreSQL监控系统**。\ ![图片](17.webp) ![图片](18.webp) ![图片](19.webp) 详细的文档，可以参考这里：https://pigsty.cc 08 —\ **广告时间**\ Pigsty v0.8已经进入**RC阶段**，**冻结新功能**，**承诺API稳定**，可放心用于生产。 **v1.0 GA** 版本将于近期释出，不晚于2021-06-01。 另外据悉有数据库厂商在**洗稿集成**，说到底**模仿是最高的致敬**。我并**不介意**别人拿去卖钱商用，Apache2.0协议允许闭源商用。但**很介意**弄点字符串替换和样式替换然后说这是**自研自主独立创新**blahblah。这违反了Apache2.0协议中对于**Copyright Notice**的要求。 ![图片](20.webp)\ **后续Pigsty开源版本除了升级PG大版本与Bug修复不会再有功能更新**，当然这对于生产使用来说**也许是一件好事**。