PostgreSQL集群中部署备用集群时检查失败的解决方案
2025-06-30 06:55:33作者:管翌锬
背景介绍
在PostgreSQL数据库高可用架构中,使用Patroni管理备用集群(standby cluster)是一种常见的灾备方案。备用集群会从外部主PostgreSQL节点进行数据复制,在主集群出现故障时可以快速接管服务。然而在实际部署过程中,特别是在使用vitabaks/postgresql_cluster项目进行自动化部署时,可能会遇到一些检查失败的问题。
问题现象
当配置了patroni_standby_cluster参数部署备用集群时,系统会执行一系列预检查任务。这些检查中包括验证主节点是否处于恢复模式的操作,这在备用集群场景下会导致问题,因为:
- 备用集群中的所有节点本质上都是备用节点(standby),它们都处于恢复模式
- 如果将所有节点都配置为副本(replica),又会导致其他检查失败,因为很多任务依赖于存在主节点(master)的假设
技术分析
问题的核心在于自动化部署脚本中的条件检查逻辑没有充分考虑备用集群的特殊性。具体表现在:
- 检查主节点是否处于恢复模式的任务(
pg_is_in_recovery)在备用集群场景下永远无法通过,因为所有节点都处于恢复状态 - 许多任务(如设置max_connections参数)默认假设集群中必须存在主节点,通过检查
groups['master'][0]来定位主节点
解决方案
针对这个问题,项目维护者已经通过代码修改修复了这个问题。修复方案主要涉及:
- 修改条件检查逻辑,使其能够识别备用集群的特殊情况
- 调整任务执行条件,避免在备用集群场景下执行不适用检查
- 确保参数设置等基础功能在备用集群中也能正常工作
最佳实践建议
对于需要在生产环境部署PostgreSQL备用集群的用户,建议:
- 确保使用最新版本的部署脚本,其中已包含针对备用集群的优化
- 在配置文件中明确设置
patroni_standby_cluster相关参数,包括:- 外部主节点的地址和端口
- 复制槽名称(可选)
- WAL恢复命令(可选)
- 副本创建方法
- 根据集群角色合理配置hosts.ini文件,在纯备用集群场景下可以全部标记为replica
- 部署完成后,验证复制状态和集群健康状况
总结
PostgreSQL备用集群的部署虽然复杂,但通过合理的自动化工具和正确的配置方法可以大大简化这个过程。理解备用集群的特殊性,特别是所有节点都处于恢复状态这一特点,对于成功部署至关重要。随着社区对这类场景的持续优化,PostgreSQL高可用方案的部署将变得更加简单可靠。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
192
212
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
649
270
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
297
111
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
384
3.69 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
66
96
暂无简介
Dart
632
143