PostgreSQL im Cluster - Linux

PostgreSQL im Cluster
Hans-Jürgen Schönig
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Über uns
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PostgreSQL Dienstleistungen
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Cybertec bietet Ihnen . . .
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24x7 Support für PostgreSQL
PostgreSQL Consulting
Performance Tuning
PostgreSQL Training
Cloud & Clustering
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PostgreSQL Cluster Features
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Use Cases:
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Gegen Hardware Fehler absichern
Lesezugriffe skalieren
Automatisches Failover ermöglichen
Daten geographisch verteilen
Analytische Abfragen skalieren
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Use case: Hardwarefehler
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Hardware kann jederzeit fehlschlagen
Redundanz ist nötig
Fallstrick:
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Die Disks zu spiegeln schützt nicht gegen Filesystem Corruption
‘Die SAN macht das’ kann gefährlich sein
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Lösung: Streaming Replication
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PostgreSQL bietet sogenannte ‘Streaming Replication’
Das Transaction Log wird repliziert
Ein Master bedient beliebig viele Slaves
Replikation erfolg BINÄR
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Technischer Hintergrund
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Warum nicht einfach alle SQLs am Slaves ausführen?
Das selbe SQL liefert nicht immer das selbe Ergebnis
INSERT INTO foo VALUES (1, 'hans', random());
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Nur das Transaktion Log garantiert Konsistenz
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Features
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Der Master ist im Read / Write Modus
Die Slaves sind Read / Only
Die Replikation erfolgt . . .
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‘sofort’
asynchron (= der Master wartet nicht auf den Slave)
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Use case: Lesezugriffe skalieren
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Lesezugriffe können mit Slaves skaliert werden
De facto kein Overhead
Extremst robust
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Durability kontrollieren
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Replikation kann synchron oder asynchron passieren
Durability kann für jede Transaktion definiert werden
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Wichtige Daten: Strenges COMMIT
Unwichtige Daten: So schnell wie möglich
Enorm wichtig für Performance
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Speed und Durability schließen sich aus
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Load Balancing
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Lesezugriffe können einfach verteilt werden
Schreibzugriffe sind schwieriger:
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Multimaster bringt gar nichts
Es muss jeder Knoten alle Daten schreiben
Das erhöht nur die Komplexität
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Use case: Automatisches Failover
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Master / Slave ist ideal für automatisches Failover
Der Master hat immer die ‘Wahrheit’
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Keine Konflikte
Sehr performant
Enorm robust
Im Fehlerfall kann automatisiert umgeschalten werden
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Maximale Verfügbarkeit
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Use case: Daten geographisch verteilen
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Einer der wenigen Use Cases für Multimaster Replikation
Kann verwendet werden, wenn die Standorte ‘unabhängig’ sind
Beispiel:
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In den USA werden amerikanische Daten verändert.
In Europa werden lokale Daten verändert.
Konflite können so vermieden werden.
PostgreSQL bietet Lösungen für asynchrones Multimaster
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Use case: Analytische Abfragen skalieren
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Oft übersteigt die Datenmenge die Kapazität eines Servers
Abfragen sollen auf mehrere Server skaliert werden
Verteilte Abfragen in neuen Versionen möglich
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Queries können über mehrere Server verteilt werden
Maximale Parallelität
Ideal für enorme Datenmengen
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Was kann erreicht werden?
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Kürzlich als Proof-Of-Concept realisiert:
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Analyse von 3 Mrd Zeilen in unter 3 Sekunden
Mehr ist möglich
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Weitere Features zur Skalierung sind am Weg
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Hinweis: Auch NoSQL Workloads sind skalierbar
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No need for Mongo und co.
Mehr Infos sind am Stand verfügbar
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Der Klassiker
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Was ist der Standard Fall?
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Für viele Kunden ist Master / Slave ideal
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Einfach, robust, schnell
Automatisches Failover kann OHNE Linux Pacemaker
Erfahrung realisiert werden
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Mehr Infos gefällig?
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