Patroni集群中从备库复制的限制与解决方案
2025-05-30 07:45:52作者:谭伦延
背景介绍
在PostgreSQL高可用解决方案中,Patroni是一个广泛使用的集群管理工具。在实际生产环境中,我们经常需要处理跨数据中心的集群部署和迁移场景。本文将探讨一个特定的技术场景:如何从Patroni备库建立新的复制关系。
问题现象
在尝试建立一个回滚集群时,管理员希望从现有的备库集群(尚未提升为主库)进行数据复制。然而,在完成基础备份(basebackup)阶段后,复制过程未能继续,并出现错误提示:"session is read-only"。这表明Patroni不允许从备库节点建立新的复制关系。
技术分析
复制限制的本质
PostgreSQL的复制机制本质上要求从主库(可写节点)流向备库(只读节点)。Patroni严格遵循这一原则,因此当尝试从备库建立新的复制关系时,会触发"session is read-only"错误。这是PostgreSQL核心设计的一部分,旨在确保数据一致性和复制链的完整性。
典型应用场景
在实际运维中,常见的跨数据中心部署模式包括:
- 主库位于DC1,备库位于DC2
- 当需要将服务迁移到DC2时,提升DC2的备库为主库
- 此时DC1的原主库需要转换为DC2新主库的备库
解决方案
推荐的架构设计
正确的做法是采用级联复制架构:
- 主库(DC1) → 备库(DC2)
- 备库(DC2)提升为主库后
- 原主库(DC1)转换为新主库(DC2)的备库
这种设计确保了:
- 复制链的完整性
- 数据一致性
- 故障转移时的快速恢复能力
配置要点
在Patroni配置中,关键参数是standby_cluster部分。当DC2的备库提升为主库后,DC1的原主库应配置为从DC2的新主库复制:
standby_cluster:
host: <DC2主库IP>
port: 5432
primary_slot_name: <复制槽名称>
运维建议
- 预配置复制关系:可以在迁移前预先配置好双向复制关系,这样在切换时能快速建立复制
- 监控复制延迟:跨数据中心的复制需要特别关注网络延迟和带宽
- 测试故障转移:定期测试故障转移流程,确保在真实故障时能快速恢复
结论
理解Patroni和PostgreSQL的复制机制对于设计高可用架构至关重要。虽然直接从备库建立复制看起来是合理的需求,但PostgreSQL的核心设计限制了这种做法。通过采用级联复制架构和正确的Patroni配置,可以实现安全可靠的跨数据中心部署和迁移。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
414
3.19 K
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
暂无简介
Dart
680
160
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++
689
326
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
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!
C
1.03 K
493