StackGres 数据库平台工程，使用 Citus + Patroni 创建生产级高可用分布式 PostgreSQL 分片集群-CFANZ编程社区

StackGres 数据库平台工程，使用 Citus + Patroni 创建生产级高可用分布式 PostgreSQL 分片集群_数据库

系列

StackGres, 可私有部署的云原生数据库平台工程
StackGres 数据库平台工程功能介绍与快速上手
StackGres 1.6 数据库平台工程集群配置管理(K8S Pods/PostgreSQL/PgBouncer)
StackGres 1.6 数据库平台工程，集群高可用(Patroni 3 管理)

什么是 Sharded Cluster(分片集群)

Sharded Cluster(分片集群)是实现数据库分片的集群。数据库分片是跨多台机器存储大型数据库的过程。这是通过在多个 Postgres 主实例之间分隔表行来实现的。这种方法提供了将数据库扩展到多个实例的能力，既有利于读取和写入吞吐量，也有利于在不同实例之间分离数据以实现安全性和/或满足法规或合规性要求。

Sharded Cluster 是如何实现的

一个分片集群是通过构造一个称为协调器的 SGCluster 和一个或多个称为 shards(分片) 的 SGCluster 来实现的。顾名思义，协调器协调实际存储数据的 shards(分片) 。StackGres 负责按照 SGShardedCluster 中设置的规范创建相关的 SGCluster。

SGShardedCluster 可以定义分片的类型（即所使用的内部分片实现）和要分片的数据库。

目前只有一个实现可用，这是通过使用 Citus 扩展提供的。

创建一个基本的 Citus Sharded Cluster

创建 SGShardedCluster 资源：

cat << EOF | kubectl apply -f -
apiVersion: stackgres.io/v1alpha1
kind: SGShardedCluster
metadata:
  name: cluster
spec:
  type: citus
  database: mydatabase
  postgres:
    version: '15'
  coordinator:
    instances: 2
    pods:
      persistentVolume:
        size: '10Gi'
  shards:
    clusters: 4
    instancesPerCluster: 2
    pods:
      persistentVolume:
        size: '10Gi'
EOF

此配置将创建一个包含 2 个 pod 的 coordinator(协调器)和4 个 shards(分片)，每个分片包含 2 个 pod。

所有 Pod 就绪后，您可以通过发出以下命令来查看新创建的分片集群的拓扑：

kubectl exec -n my-cluster cluster-coord-0 -c patroni -- patronictl list
+ Citus cluster: cluster --+------------------+--------------+---------+----+-----------+
| Group | Member           | Host             | Role         | State   | TL | Lag in MB |
+-------+------------------+------------------+--------------+---------+----+-----------+
|     0 | cluster-coord-0  | 10.244.0.16:7433 | Leader       | running |  1 |           |
|     0 | cluster-coord-1  | 10.244.0.34:7433 | Sync Standby | running |  1 |         0 |
|     1 | cluster-shard0-0 | 10.244.0.19:7433 | Leader       | running |  1 |           |
|     1 | cluster-shard0-1 | 10.244.0.48:7433 | Replica      | running |  1 |         0 |
|     2 | cluster-shard1-0 | 10.244.0.20:7433 | Leader       | running |  1 |           |
|     2 | cluster-shard1-1 | 10.244.0.42:7433 | Replica      | running |  1 |         0 |
|     3 | cluster-shard2-0 | 10.244.0.22:7433 | Leader       | running |  1 |           |
|     3 | cluster-shard2-1 | 10.244.0.43:7433 | Replica      | running |  1 |         0 |
|     4 | cluster-shard3-0 | 10.244.0.27:7433 | Leader       | running |  1 |           |
|     4 | cluster-shard3-1 | 10.244.0.45:7433 | Replica      | running |  1 |         0 |
+-------+------------------+------------------+--------------+---------+----+-----------+

请注意，pg_dist_node 表的 groupid 列与上面的 Patroni Group 列相同。特别是，标识符为 0 的组是 coordinator(协调器) 组（coordinator 的 shouldhaveshards 列设置为 f）。

创建一个自定义的生产级 Citus Sharded Cluster

Sharded Cluster 自定义配置

有关分片集群配置的更多详细信息，请参阅自定义你的 Postgres Cluster一节。具体来说，您将在 my-cluster 命名空间中创建以下自定义资源:

https://stackgres.io/doc/1.6/administration/cluster-creation/#customizing-your-postgres-clusters

SGInstanceProfile(k8s pods 自定义配置)

一个名为 size-small 的 SGInstanceProfile

https://stackgres.io/doc/1.6/administration/configuration/instance/

apiVersion: stackgres.io/v1
kind: SGInstanceProfile
metadata:
  namespace: demo
  name: size-small
spec:
  cpu: "4"
  memory: "8Gi"

SGPostgresConfig(postgres 自定义配置)

一个名为 pgconfig1 的 SGPostgresConfig

https://stackgres.io/doc/1.6/reference/crd/sgpostgresconfig/

apiVersion: stackgres.io/v1
kind: SGPostgresConfig
metadata:
  name: postgresconf
spec:
  postgresVersion: "11"
  postgresql.conf:
    password_encryption: 'scram-sha-256'
    random_page_cost: '1.5'
    shared_buffers: '256MB'
    wal_compression: 'on'

SGPoolingConfig(pgBouncer 自定义配置)

一个名为 poolconfig1SGPoolingConfig

https://stackgres.io/doc/1.6/reference/crd/sgpoolingconfig/

apiVersion: stackgres.io/v1
kind: SGPoolingConfig
metadata:
  name: pgbouncerconf
spec:
  pgBouncer:
    pgbouncer.ini:
      pgbouncer:
        max_client_conn: '2000'
        default_pool_size: '50'
      databases:
        foodb:
          max_db_connections: 1000
          pool_size: 20
          dbname: 'bardb'
          reserve_pool: 5
      users:
        user1:
          pool_mode: transaction
          max_user_connections: 50
        user2:
          pool_mode: session
          max_user_connections: '100'

SGObjectStorage(s3 数据备份自定义配置)

一个名为 backupconfig1 的 SGObjectStorage

https://stackgres.io/doc/1.6/reference/crd/sgobjectstorage/

apiVersion: stackgres.io/v1beta1
kind: SGObjectStorage
metadata:
  name: objectstorage
spec:
  type: s3Compatible
  s3Compatible:
    bucket: stackgres
    region: k8s
    enablePathStyleAddressing: true
    endpoint: http://my-cluster-minio:9000
    awsCredentials:
      secretKeySelectors:
        accessKeyId:
          key: accesskey
          name: my-cluster-minio
        secretAccessKey:
          key: secretkey
          name: my-cluster-minio

SGDistributedLogs(分布式日志 server 配置)

一个名为 distributedlogs 的 SGDistributedLogs

https://stackgres.io/doc/1.6/reference/crd/sgdistributedlogs/

apiVersion: stackgres.io/v1
kind: SGDistributedLogs
metadata:
  name: distributedlogs
spec:
  persistentVolume:
    size: 10Gi

配置 SQL 启动脚本

最后但同样重要的是，StackGres 允许您包含几个 managedSql 脚本，以便在启动时执行集群操作。

在这个例子中，我们使用 Kubernetes secret 创建一个 Postgres 用户，并使用 Citus 创建一个分片表：

kubectl -n my-cluster create secret generic pgbench-user-password-secret \
  --from-literal=pgbench-create-user-sql="create user pgbench password 'admin123'"

然后我们在 SGScript 中引用这个 secret：

https://stackgres.io/doc/1.6/reference/crd/sgscript/

cat << EOF | kubectl apply -f -
apiVersion: stackgres.io/v1
kind: SGScript
metadata:
  namespace: my-cluster
  name: cluster-scripts
spec:
  scripts:
  - name: create-pgbench-user
    scriptFrom:
      secretKeyRef:
        name: pgbench-user-password-secret
        key: pgbench-create-user-sql
  - name: create-pgbench-tables
    database: mydatabase
    user: pgbench
    script: |
      CREATE TABLE pgbench_accounts (
          aid integer NOT NULL,
          bid integer,
          abalance integer,
          filler character(84)
      );      
  - name: distribute-pgbench-tables
    database: mydatabase
    user: pgbench
    script: |
            SELECT create_distributed_table('pgbench_history', 'aid');
EOF

脚本由之前创建的 Secret 和内联的 SQL 指令定义。

SGScript 将在分片集群的协调器的 managedSql 定义中被引用，如下所示。

请注意，我们同样可以在配置映射中定义 SQL 脚本，但是，由于 password 表示凭据，因此我们使用的是 secret。

创建 Citus 集群

执行了所有必要的步骤来创建我们的 StackGres 集群。

创建 SGShardedCluster 资源：

cat << EOF | kubectl apply -f -
apiVersion: stackgres.io/v1alpha1
kind: SGShardedCluster
metadata:
  namespace: my-cluster
  name: cluster
spec:
  type: citus
  database: mydatabase
  postgres:
    version: '15.3'
  coordinator:
    instances: 2
    sgInstanceProfile: 'size-small'
    pods:
      persistentVolume:
        size: '10Gi'
    configurations:
      sgPostgresConfig: 'pgconfig1'
      sgPoolingConfig: 'poolconfig1'
    managedSql:
      scripts:
      - sgScript: cluster-scripts
  shards:
    clusters: 3
    instancesPerCluster: 2
    sgInstanceProfile: 'size-small'
    pods:
      persistentVolume:
        size: '10Gi'
    configurations:
      sgPostgresConfig: 'pgconfig1'
      sgPoolingConfig: 'poolconfig1'
  configurations:
    backups:
    - sgObjectStorage: 'backupconfig1'
      cronSchedule: '*/5 * * * *'
      retention: 6
  distributedLogs:
    sgDistributedLogs: 'distributedlogs'
  prometheusAutobind: true
EOF

注意，每个资源都有自己的 name，并在 StackGres 分片集群定义中被引用。
创建 CR 的顺序与成功创建分片集群相关，即在创建依赖资源之前创建所有必要的 resources、secrets 和 permissions。

另一个有用的配置是 prometheusAutobind: true 定义。
此参数自动启用对分片集群的监控。
如果我们已经在 Kubernetes 环境中安装了 Prometheus operator。

https://stackgres.io/doc/1.6/install/helm/parameters/

https://hacker-linner.com
https://stackgres.io