Barman备份工具中复制槽与同步模式配置解析
2025-07-02 04:59:55作者:明树来
概述
在使用Barman进行PostgreSQL数据库备份时,配置复制槽和同步模式是确保备份完整性和可靠性的关键环节。本文将深入探讨Barman与PostgreSQL主从架构交互时的典型配置问题及解决方案。
复制槽配置要点
当从备库进行备份时,Barman需要正确配置复制槽位置。常见误区包括:
-
复制槽位置错误:默认情况下,Barman会在主库创建复制槽,但实际应从备库获取WAL日志。需手动在备库创建复制槽或等待Barman自动创建。
-
主备切换问题:在主备切换场景下,复制槽不会自动迁移,需要管理员手动干预。这是当前Barman的一个已知限制。
-
配置参数:
streaming_conninfo应指向主库用于备份,而conninfo则指向备库用于常规连接。
同步模式配置分析
将Barman配置为同步备库时,需注意以下技术细节:
-
参数设置冲突:尽管在PostgreSQL中设置了
synchronous_standby_names,但Barman进程仍可能显示为异步模式。这是因为Barman的同步级别配置需要与PostgreSQL参数协调。 -
同步级别差异:
- PostgreSQL端显示为async
- Barman进程参数包含
--synchronous标志 - 实际同步状态需要通过
pg_stat_replication视图确认
-
性能考量:同步模式会增加主库写入延迟,需评估业务对延迟的容忍度。
最佳实践建议
-
复制槽管理:
- 定期监控复制槽状态
- 主备切换后及时重建复制槽
- 设置适当的复制槽保留大小
-
同步配置:
- 明确业务对数据丢失的容忍度
- 考虑使用多级同步策略
- 监控同步延迟指标
-
备份验证:
- 定期执行恢复测试
- 验证备份完整性
- 监控备份时间窗口
总结
Barman作为PostgreSQL的专业备份工具,在与主从架构交互时需要特别注意复制槽和同步模式的配置。理解这些配置背后的原理和限制,可以帮助DBA构建更可靠的备份体系。在实际生产环境中,建议结合监控告警系统,确保备份系统的稳定运行。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
最新内容推荐
Error Correction Coding——mathematical methods and algorithms:深入理解纠错编码的数学精髓 HP DL380 Gen9iLO固件资源下载:提升服务器管理效率的利器 RTD2270CLW/RTD2280DLW VGA转LVDS原理图下载介绍:项目核心功能与场景 JADE软件下载介绍:专业的XRD数据分析工具 常见材料性能参数pdf下载说明:一键获取材料性能参数,助力工程设计与分析 SVPWM的原理及法则推导和控制算法详解第四修改版:让电机控制更高效 Oracle Instant Client for Microsoft Windows x64 10.2.0.5下载资源:高效访问Oracle数据库的利器 鼎捷软件tiptop5.3技术手册:快速掌握4gl语言的利器 源享科技资料大合集介绍:科技学习者的全面资源库 潘通色标薄全系列资源下载说明:设计师的创意助手
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
523
3.71 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
328
384
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++
876
577
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
335
161
暂无简介
Dart
762
187
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.33 K
745
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
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
135