Patroni 开源项目教程
2024-08-21 15:47:15作者:江焘钦
项目介绍
Patroni 是一个用于管理 PostgreSQL 高可用性的开源项目。它通过使用分布式配置存储(如 etcd、Consul 或 ZooKeeper)来维护 PostgreSQL 集群的状态,确保在主节点故障时能够快速切换到备用节点,从而实现高可用性。Patroni 提供了丰富的功能,包括自动故障转移、手动切换、在线升级等,使得 PostgreSQL 集群的管理变得更加简单和高效。
项目快速启动
环境准备
在开始之前,请确保您已经安装了以下软件:
- PostgreSQL
- Python 3.6 或更高版本
- etcd 或 Consul
安装 Patroni
使用 pip 安装 Patroni:
pip install patroni[etcd]
配置 Patroni
创建一个 Patroni 配置文件 patroni.yml,以下是一个基本的配置示例:
scope: postgres
name: node1
restapi:
listen: 0.0.0.0:8008
connect_address: 192.168.1.1:8008
etcd:
host: 127.0.0.1:2379
bootstrap:
dcs:
ttl: 30
loop_wait: 10
retry_timeout: 10
maximum_lag_on_failover: 1048576
postgresql:
use_pg_rewind: true
parameters:
wal_level: hot_standby
hot_standby: "on"
max_connections: 100
max_wal_senders: 10
wal_keep_segments: 8
max_replication_slots: 10
synchronous_commit: "off"
synchronous_standby_names: ""
postgresql:
listen: 0.0.0.0:5432
connect_address: 192.168.1.1:5432
data_dir: /var/lib/postgresql/data
pg_hba:
- host replication replicator 127.0.0.1/32 md5
- host replication replicator 192.168.1.1/32 md5
- host all all 0.0.0.0/0 md5
authentication:
replication:
username: replicator
password: rep-pass
superuser:
username: postgres
password: secretpassword
parameters:
unix_socket_directories: '.'
tags:
nofailover: false
noloadbalance: false
clonefrom: false
nosync: false
启动 Patroni
使用以下命令启动 Patroni:
patroni patroni.yml
应用案例和最佳实践
应用案例
Patroni 广泛应用于需要高可用性的 PostgreSQL 数据库环境中。例如,在金融行业中,Patroni 可以确保交易系统的数据库始终可用,避免因数据库故障导致的业务中断。
最佳实践
- 监控和告警:使用 Prometheus 和 Grafana 监控 Patroni 和 PostgreSQL 的状态,并设置告警规则,以便在出现问题时及时通知运维人员。
- 定期备份:定期对 PostgreSQL 数据库进行备份,并将备份文件存储在安全的位置。
- 自动化测试:定期进行自动化测试,确保 Patroni 和 PostgreSQL 的配置和功能正常工作。
典型生态项目
Patroni 通常与其他开源项目一起使用,以构建完整的高可用性解决方案。以下是一些典型的生态项目:
- etcd:用于存储 Patroni 的配置和状态信息。
- HAProxy:作为负载均衡器,将客户端请求分发到不同的 PostgreSQL 节点。
- Prometheus 和 Grafana:用于监控 Patroni 和 PostgreSQL 的性能指标。
- pgBackRest:用于 PostgreSQL 数据库的备份和恢复。
通过结合这些生态项目,可以构建一个健壮、高可用的 PostgreSQL 集群环境。
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