Patroni同步复制配置问题分析与解决方案
问题背景
在使用Patroni管理PostgreSQL集群时,用户尝试配置同步复制模式,但遇到了预期之外的行为。具体表现为:当尝试在3节点集群中设置节点1和节点2之间的同步复制时,系统意外地将节点2提升为Leader,而原本的主节点降级为副本。
配置问题分析
-
同步模式配置错误:用户错误地在配置文件中混合使用了Patroni的同步模式设置和PostgreSQL原生参数设置。Patroni提供了专门的
synchronous_mode
参数来管理同步复制,不应直接配置synchronous_standby_names
参数。 -
配置文件结构问题:配置文件中存在
dcs
嵌套结构,这是不正确的格式。Patroni的配置应该是扁平化的结构,所有参数都应直接位于bootstrap或postgresql部分下。 -
同步节点控制不足:没有明确指定哪些节点应作为同步副本,哪些应保持异步。这导致Patroni无法正确识别同步拓扑结构。
正确配置方法
1. 启用同步模式
正确的做法是通过Patroni的全局配置来管理同步复制,而不是直接修改PostgreSQL参数:
bootstrap:
dcs:
synchronous_mode: true
2. 控制同步节点
对于不需要参与同步复制的节点(如位于不同数据中心的节点3),应明确标记为不参与同步:
tags:
nosync: true
3. 完整配置示例
bootstrap:
dcs:
ttl: 30
loop_wait: 10
retry_timeout: 10
maximum_lag_on_failover: 1048576
synchronous_mode: true
postgresql:
use_pg_rewind: true
use_slots: true
parameters:
wal_level: replica
hot_standby: on
wal_keep_segments: 10
max_wal_senders: 5
max_replication_slots: 10
wal_log_hints: on
logging_collector: on
工作原理
当Patroni的synchronous_mode
设置为true时,它会自动:
- 管理
synchronous_standby_names
参数 - 确保至少有一个同步副本可用
- 在故障转移时自动调整同步拓扑
- 避免将标记为nosync的节点包含在同步复制中
最佳实践建议
-
避免手动修改PostgreSQL同步参数:让Patroni完全管理同步复制相关参数。
-
明确节点角色:通过tags明确指定每个节点的角色和特性,如nosync、nofailover等。
-
配置验证:修改配置后,使用patronictl show-config验证配置是否按预期应用。
-
监控同步状态:通过Patroni API或patronictl list命令监控集群状态,确保同步复制按预期工作。
通过遵循这些配置原则,可以确保Patroni集群中的同步复制按预期工作,同时保持高可用性和数据一致性。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~059CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。07GOT-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。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0381- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









