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Pigsty v1.0:正式发布,监控大修
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Pigsty v1.0:正式发布,监控大修

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冯若航
作者
冯若航
Pigsty 创始人, @Vonng
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Pigsty - 这篇文章属于一个选集。
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GitHub Release | 发布注记 | 微信公众号

经过一年多的迭代与打磨,Pigsty 正式发布 v1.0.0 GA 版本。

Pigsty (/ˈpɪɡˌstaɪ/) 是 PostgreSQL In Graphic STYle 的缩写,即"图形化 Postgres"。


Pigsty 是什么?
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Pigsty 是一个开箱即用的 PostgreSQL 数据库发行版,将生产级的集群部署、扩容缩容、主从复制、故障切换、流量代理、连接池、服务发现、访问控制、监控系统、告警系统、日志采集解决方案集成封装为发行版。一次性解决在生产环境与各类场景下使用世界上最先进的开源关系型数据库 —— PostgreSQL 时会遇到的问题。

定位说明
发行版开箱即用的 PostgreSQL 发行版
监控系统全面专业的 PostgreSQL 监控系统
部署方案简单易用的 PostgreSQL 高可用部署方案
沙箱环境便捷全能的本地沙箱与数据分析可视化环境
开源软件自由免费,基于 Apache 2.0 协议开源

核心特性
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what

where

who


发行版
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所谓发行版,是指由数据库内核及其一组软件包组成的数据库整体解决方案。例如,Linux 是一个操作系统内核,而 RedHat、Debian、SUSE 则是基于此内核的操作系统发行版。PostgreSQL 是一个数据库内核,而 Pigsty、BigSQL、Percona、各种云 RDS 则是基于此内核的数据库发行版。

distro

作为数据库发行版,Pigsty 的核心特性:

  • 全面专业的监控系统
  • 简单易用的部署方案
  • 稳定可靠的高可用架构
  • 便捷全能的沙箱环境
  • 免费友好的开源协议

开箱即用
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所谓开箱即用(Battery-Included):用户只需一台刚装完系统的虚拟机,一行命令,10 分钟内即可完成基础设施、数据库、监控系统、管控平台的安装,进入可用状态。

Pigsty 将部署监控做到极致,让大规模数据库集群的部署实施、管理运维、设计使用这些门槛颇高的工作,成为普通研发人员即可轻松搞定的事情。

**面向专业用户,Pigsty 提供最全面专业的监控系统;面向大众用户,Pigsty 提供最简单易用的部署方案。**此外,针对数据研发人员,Pigsty 还集成了 JupyterLab、Echarts 等实用工具,可作为数据研发与可视化的集成开发环境。

battery


监控系统
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Pigsty 带有一个针对大规模数据库集群管理而设计的专业级 PostgreSQL 监控系统。包括约 1200 类指标、20+ 监控面板、上千个监控仪表盘,覆盖从全局大盘到单个对象的详细信息。与同类产品相比,在指标覆盖率与监控面板丰富程度上一骑绝尘,为专业用户提供无可替代的价值。

一个典型的 Pigsty 部署可以管理几百套数据库集群,采集上千类指标,管理百万级时间序列,并将其精心组织为上千个监控仪表盘,交织于几十个监控面板中实时呈现。从全局大盘概览,到单个对象(表、查询、索引、函数)的细节指标,如同实时的核磁共振/CT 机一般,将整个数据库剖析得清清楚楚,明明白白。

dashboards

监控面板什锦

pgsql-overview

单查询监控

pgsql-query

单表监控

pgsql-table

单实例主题监控面板

pgsql-instance

三大核心应用
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Pigsty 监控系统由三个紧密联系的核心应用共同组成:

PGSQL - 收集并呈现监控指标数据

pgsql-instance

PGCAT - 直接浏览数据库系统目录

pgcat

PGLOG - 实时查询搜索分析数据库日志

pglog

Pigsty 监控系统基于业内最佳实践,采用 Prometheus、Grafana 作为监控基础设施。开源开放,定制便利,可复用,可移植,没有厂商锁定。可与已有 PostgreSQL 数据库实例集成,亦可用于其他数据库或应用的监控与管理(例如 Redis)。


部署方案
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数据库是管理数据的软件,管控系统是管理数据库的软件。

Pigsty 内置了一套以 Ansible 为核心的数据库管控方案,并基于此封装了命令行工具与图形界面。它集成了数据库管理中的核心功能:包括数据库集群的创建、销毁、扩缩容;用户、数据库、服务的创建等。

Pigsty 采纳 Infra as Code 的设计哲学,使用类似 Kubernetes 的声明式配置,通过大量可选的配置选项对数据库与运行环境进行描述,并通过幂等的预置剧本自动创建所需的数据库集群,提供私有云般的使用体验。

用户只需通过配置文件或图形界面描述"自己想要什么样的数据库",而无需关心 Pigsty 如何去创建或修改它。Pigsty 会根据用户的配置文件清单,在几分钟内从裸机节点上创造出所需的数据库集群。

iac

对于不习惯配置文件与 Ansible 剧本的用户,Pigsty 亦提供了可选的 CMDB 模式与 CLI/GUI 工具封装常用操作。

gui

对于专业用户,Pigsty 提供了 160+ 可配置参数,允许对数据集群、基础设施运行时的方方面面进行配置与定制。而新手亦可在完全不修改配置的前提下,创建出相当可靠的数据库集群。


高可用集群
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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

Pigsty 的高可用架构久经生产环境考验,以极小的复杂度实现了完整的高可用方案,让传统主从架构的数据库用出分布式数据库的感觉。

ha-arch

默认接入方式架构(DNS+L2VIP+HAProxy,共 7 种)

failover


沙箱环境
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使用 PostgreSQL 不仅仅是企业,还有许许多多个人用户:用于软件的开发、测试、实验、演示;或者是数据的清洗、分析、可视化、存储。然而如何搭建环境往往成为用户面前的第一道拦路虎。

Pigsty 沙箱旨在解决这一问题,可以一键在笔记本或 PC 机上拉起完整的生产级 PostgreSQL 服务(通过 Vagrant 调用 VirtualBox 自动创建所需的虚拟机)。默认沙箱为单节点(2 核 4G),带有各类实用工具,可服务于各种用途。此外,还有四节点版本的完整版沙箱,可用于搭建生产仿真环境,充分探索 Pigsty 高可用架构与监控系统的能力。

sandbox

四节点沙箱环境架构示意图


数据分析
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Pigsty 提供了 PostgreSQL 作为后端数据库,JupyterLab Python 集成开发环境,Grafana 前后端运行时,以及 Grafana Echarts Panel 用于进行高级可视化。这些工具构成了数据处理、分析、开发数据应用的一整套完整工具组合。

可基于 Pigsty 环境进行数据分析,快速产出数据应用 POC Demo,并通过标准化的方式进行打包、分发、部署、发布。Pigsty 项目中自带两个数据应用样例:

COVID - 疫情数据可视化应用

covid

点击查看单个国家详情与时间线地图

ISD - 全球地表气象站历史数据查询应用

isd

点击查看单个气象站详情与历史气象要素数据


路线图
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roadmap-1

roadmap-2


开源
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Pigsty 基于 Apache 2.0 协议开源,可免费用于商业目的,但改装与衍生需遵守 Apache License 2.0 的显著声明条款。

Pigsty 的宗旨是:用好数据库,用好数据库

让中小企业用户真正拥有"自主可控"的选择,让所有人都能轻松享受 PostgreSQL 的乐趣。


v1.0.0 更新日志
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监控系统全面改进

  • 在 Grafana 8.0 上新增仪表盘
  • 新的度量定义,增加 PG14 支持
  • 简化的标签系统:静态标签集(job, cls, ins)
  • 新的警报规则与衍生度量
  • 同时监控多个数据库
  • 实时日志搜索 & csvlog 分析
  • 链接丰富的仪表盘,点击图形元素进行深入/汇总

架构变更

  • 将 Citus 和 TimescaleDB 加入默认安装部分
  • 增加对 PostgreSQL 14beta2 的支持
  • 简化 HAProxy 管理页面索引
  • 通过添加新角色 register 来解耦基础设施和 PGSQL
  • 添加新角色 lokipromtail 用于日志记录
  • 为管理节点上的管理员用户添加新角色 environ 以设置环境
  • 默认使用 static 服务发现用于 Prometheus(而非 consul
  • 添加新角色 remove 以优雅地移除集群和实例
  • 升级 Prometheus 和 Grafana 的配置逻辑
  • 升级到 vip-manager 1.0、node_exporter 1.2、pg_exporter 0.4、Grafana 8.0
  • 每个实例上的每个数据库都可自动注册为 Grafana 数据源
  • 将 Consul 注册任务移到 register 角色,更改 Consul 服务标签
  • 添加 cmdb.sql 作为 pg-meta 基线定义(CMDB & PGLOG)

应用框架

  • 可扩展框架用于新功能
  • 核心应用:PostgreSQL 监控系统 pgsql
  • 核心应用:PostgreSQL 目录浏览器 pgcat
  • 核心应用:PostgreSQL Csvlog 分析器 pglog
  • 添加示例应用 covid 用于可视化 COVID-19 数据
  • 添加示例应用 isd 用于可视化 ISD 数据

其他

  • 添加 JupyterLab,为数据科学提供完整的 Python 环境
  • 添加 vonng-echarts-panel 以恢复对 Echarts 的支持
  • 添加 wrap 脚本 createpgcreatedbcreateuser
  • 添加 CMDB 动态库存脚本:load_conf.pyinventory_cmdbinventory_conf
  • 移除过时的剧本:pgsql-monitorpgsql-servicenode-remove

API 变更

  • 新变量:node_meta_pip_install
  • 新变量:grafana_admin_username
  • 新变量:grafana_database
  • 新变量:grafana_pgurl
  • 新变量:pg_shared_libraries
  • 新变量:pg_exporter_auto_discovery
  • 新变量:pg_exporter_exclude_database
  • 新变量:pg_exporter_include_database
  • 变量重命名:grafana_url 改为 grafana_endpoint

Bug 修复

  • 修复默认时区 Asia/Shanghai (CST) 问题
  • 修复 pgbouncer & patroni 的 nofile 限制
  • 当执行标签 pgbouncer 时,pgbouncer 的用户列表和数据库列表将被生成

v1.0.1 更新日志
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2021-09-14

文档更新

  • 现已支持中文文档
  • 现已支持机器翻译的英文文档

错误修复

  • pgsql-remove 不会移除主实例
  • 用 pg_cluster + pg_seq 替换 pg_instance(Start-At-Task 可能因 pg_instance 未定义而失败)
  • 从默认共享预加载库中移除 Citus(Citus 会强制 max_prepared_transaction 的值为非零)
  • configure 中进行 ssh sudo 检查(现在使用 ssh -t sudo -n ls 进行权限检查)
  • pg-backup 脚本笔误修复

调整优化

  • 移除 NTP 合理性检查警报(与 ClockSkew 重复)
  • 移除 collector.systemd 以减少开销
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