Контейнеризация сегодня — одна из самых актуальныx тем. Количество публикаций о таких популярных инструментах, как LXC или Docker, исчисляется тысячами, если не десятками тысяч.
В этой статье бы хотели мы обсудить ещё одно решение, о котором публикаций на русском языке пока что мало. Речь идёт о systemd-nspawn — инструменте для создания изолированных сред, который является одним из компонентов systemd. А закрепление systemd в качестве стандарта в мире Linux — уже свершившийся факт. В свете этого факта есть все основания полагать, что в ближайшее время сфера применения systemd-nspawn существенно расширится, и познакомиться с этим инструментом поближе стоит уже сейчас.

В прошлой статье я вкратце рассказал о том, что такое контейнерная виртуализация, LXC в частности, зачем это нужно и как это все по-быстрому настроить.

В процессе использования, количество контейнеров постепенно растет. При этом, одни могут быть клонами других, и плюс ко всему, построены на снапшотах. Возникает естественное желание: облегчить себе процедуру управления этим контейнерным складом.

Создание защищенной системы — задача комплексная. Одна из мер обеспечения безопасности — использование межсетевых экранов (они же брандмауэры и файрволы). Как все мы знаем, брандмауэры бывают программными и аппаратными. Возможности и первых, и вторых — не безграничны. В этой статье мы попробуем разобраться, что могут брандмауэры обоих типов, а что им не под силу.

И снова в эфире наша постоянная рубрика «Лекции Технопарка». На этот раз предлагаем вам ознакомиться с материалами курса «Проектирование высоконагруженных систем». Цель курса — получение студентами навыков проектирования высокоэффективных программных систем.

Идея этого проектика (именно «проектика») возникла спонтанно. В компании используется memory-DB TimesTen, содержит одну большую таблицу с данными, более 150 млн записей, и объем около 15 гигов. TimesTen всегда работал исправно, ответ по любому запросу получали за считанные миллисекунды, всех это устраивало. В один из дней, T10 стал отвечать на запросы очень долго, время ответа увеличилось до 3-5 секунд. Техподдрежка конечно начала проведение работ по поиску проблемы, но параллельно мы задались вопросом, а для чего вообще используется T10, почему нельзя перенести базу на обычную СУРБД Oracle или Postgres?

Приветствую. Сегодня я хотел бы поговорить о такой неприятной ситуации, как отказ мастера в случае применения нативной репликации в PostgreSQL 9.x. Итак, предположим, что у вас есть кластер из двух и более PostgreSQL-серверов и на мастер внезапно упал метеорит. Логично предположить, что вам придётся сделать мастером одну из реплик. Сделать это можно двумя способами.

Статья — заметка, выросшая из вопроса, заданного в Q&A. Вкратце дело было так… Был предложен вариант тестирования PostgreSQL на определенной файловой системе и стоял вопрос, нормальный ли это подход и можно ли хоть как-то доверять результатам этого теста. В ходе обсуждения вопроса альтернативных вариантов не нашлось и я решил тестировать как и задумал изначально.

Возникла необходимость быстро и как можно проще организовать репликацию данных с сервера БД на резервный сервер. Простой и понятный способ на просторах Сети так и не нашелся, по этому пришлось по частям собрать информацию, которая и стала этой статьёй.

Решаемая задача. Исходные данные

Итак, имеем сервер БД, с которым работают клиенты, и резервный сервер, на который надо настроить репликацию с основной базы данных.
В моём случае используется PostgreSQL 9.2.1, который установлен на обоих серверах и поддерживает потоковую репликацию. Предположим что база данных на основном сервере развернута и работает, на резервном только установлен, но не настроен PostgreSQL. Для примера возьмем IP-адрес 192.168.1.1 за адрес основного сервера, IP-адрес 192.168.1.2 — за адрес резервного.

Предположим что у нас есть postgresql в режиме потоковой репликации. master-сервер и hot-standby готовый заменить погибшего товарища. При плохом развитии событий, нам остается только создать trigger-файл и переключить наши приложения на работу с новым мастером. Однако, возможны ситуации когда вполне законные изменения были сделаны криво написанной миграцией и попали как на мастер, так и на подчиненный сервер. Например, были удалены/изменены данные в части таблиц или же таблицы были вовсе удалены. С точки зрения базы данных все нормально, а с точки зрения бизнеса — катастрофа. В таком случае провозглашение горячего hot-standby в мастера, процедура явно бесполезная…
Для предостережения такой ситуации есть, как минимум, два варианта…

Приветствую, хаброжители!
В этой статье я хочу поделиться опытом развертывания кластера Master-slave на СУБД PostgreSQL. Отказоустойчивость достигается с помощью возможностей pgpool-II (failover, online recovery).
pgpool — это прекрасное средство для масштабирования и распределения нагрузки между серверами и, думаю, немногие знают о возможностях автоматического создания failover на ведомом сервере при отказе ведущего и как добавить новые мощности в уже работающий кластер без отключения всего кластера.

Добрый день, хабровчане. Сегодня я хочу рассказать о такой интересной вещи, как PgTune.

Вводная

В СУБД PostgreSQL есть такое интересное техническое решение — перед тем как собственно начать что то менять в файлах самой базы данных СУБД пишет уже переведенные во внутренний формат команды в специальный журнал — Write-Ahead Log, а после успешного завершения транзакции делает в этом журнале пометку. Сделано это было для восстановления после сбоев, но в итоге пытливый ум разработчиков дошел до идеи использовать этот журнал для резервирования и репликации. В принципе логично, все ходы в нём записаны, более того можно не просто восстановить данные из бэкапа, но и восстановить состояние базы на определенный момент времени, прервав проигрывание записей WAL-лога в нужный момент.

Однако давайте рассмотрим такой сценарий — допустим в понедельник вы сделали базовый бэкап и запустили архивацию WAL-логов, в среду вы выполнили запрос на удаление с ошибочной маской, а обнаружили это только в пятницу, когда менеджер сообщил об исчезновении какой то нужной ему записи. В данной ситуации мы можем только восстановиться из бэкапа до среды, потеряв всю работу менеджеров за четверг и пятницу.

Возникает логичный вопрос, а нельзя ли сделать проигрывание WAL-логов с понедельника по пятницу, при этом исключив наш «ошибочный» запрос?

В обычной ситуации я ограничился бы вопросом на форум, но у меня было 2 дистрибутива FreeBSD, 10 тарболлов с исходниками PostgreSQL разных версий, 10Гб места на винте, gcc, две относительно незагруженных недели, а также текила, ром, ящик пива и обрывочные воспоминания о синтаксисе языка C. Не то чтобы это был необходимый запас для решения, но раз уж заглянул в исходные коды, то сложно остановиться…

Много информации в сети по Zabbix, много и шаблонов самописных, хочу представить на суд аудитории свои модификации.
Zabbix — очень удобный и гибкий инструмент мониторинга. Хочешь — сотню мониторь, хочешь — тысячу станций, а не хочешь — следи за одним сервером, снимай сливки во всех разрезах. Буду не против отдать на github, если кто коллекционирует схожие.



Так случилось, что решили мы выложить на хостинг базу данных с оберткой из php-fpm+nginx. В качестве БД — postgres. Мысли собирать данные о работе машины были еще до покупки хостинга — это нужно, это полезно! Волшебным пенделем к внедрению системы послужили тормоза жесткого диска на нашей VDS станции — в начале скриптом каждую минуту кладем время и замерянную скорость в файл, а потом в экселе строим графики, сравниваем как было/стало, снимаем количественную статистику. И это всего один параметр! А вдруг виноват не VDS, а наши приложения, которые на нем работают. Вобщем, мониторить надо много, мониторить надо удобно!

PostgreSQL это современная, динамично развивающаяся СУБД с очень большим набором возможностей которые позволяют решать самый широкий спектр задач. Использование PostgreSQL как правило относится к очень критичному сегменту ИТ инфраструктуры который связан с обработкой и хранением данных. Учитывая особое место СУБД в инфраструктуре и степень критичности возложенных на нее задач, возникает вопрос мониторинга и надлежащего контроля за работой СУБД. В этом плане PostgreSQL обладает широкими внутренними средствами сбора и хранения статистики. Собираемая статистика позволяет получить довольно подробную картину о том что происходит под капотом в процессе функционирования СУБД. Эта статистика хранится в специальных системных таблицах-представлениях и постоянно обновляется. Выполняя обычные SQL запросы в эти таблицы можно получать разнообразные данные о базах, таблицах, индексах и других подсистемах СУБД.
Ниже я описываю способ и средства для мониторинга PostgreSQL в системе мониторинга Zabbix. Мне нравится эта система мониторинга поскольку предоставляет широкие возможности для реализации самого кастомного мониторинга самых разных систем и процессов.

Так уж случилось, что последнее время приходилось заниматься оптимизацией и масштабированием различных систем. Одной из задач было масштабирование PostgreSQL. Как обычно происходит оптимизация БД? Наверное, в первую очередь смотрят на то, как правильно выбрать оптимальные настройки для работы и какие индексы можно создать. Если обойтись малой кровью не вышло, переходят к наращиванию мощностей сервера, выносу файлов журнала на отдельный диск, балансировке нагрузки, разбиению таблиц на партиции и к всякого рода рефакторингу и перепроектированию модели. И вот уже все идеально настроено, но наступает момент, когда всех этих телодвижения оказывается недостаточно. Что делать дальше? Горизонтальное масштабирование и шардинг данных.

Здравствуйте. Хочу поделиться с хабровчанами своим опытом развертывания кластера Postgres-xl в виде мини-инструкции для «чайников». Статей и мануалов на тему развертывания кластера postgres-xl не то чтобы много, но достаточно. И в них всех есть пару существенных недостатков на взгляд такого человека как я, который никогда прежде не занимался кластеризацией и тем более никогда прежде не работал в линукс-подобных осях. Все статьи подобного рода написаны для людей уже более-менее знакомых с линуксом и развертыванием postgresql/postgres-xl на таком окружении.

Поэтому и возникло желание поделится с остальными своими наработками. Далее я пошагово опишу весь процесс развертывания, от скачивания исходников postgres-xl и их компиляции, до конфигурирования кластера.

Так как много статей «для опытных» уже написано, и на хабре тоже, я опущу описание самого Postgres-xl, его компонентов и их типов (ролей).

Решил поделиться с вами опытом настройки кластера PostgreSQL 9.3, состоящего из двух нод, управлением которого занимается pgpool-II, без использования Stream Replication (WAL). Надеюсь, кому-нибудь будет интересно.

Схема:



Как Вы понимаете, это будут два отдельно стоящих сервера, которыми будет управлять pgpool-II.

Конфигурация нод с PostgreSQL:
Оба сервера идентичны по своим аппаратным составляющим.

• 4vCPU;
• 16 Гб памяти;
• CentOS 6.5;

Диски:

• 50 Гб — система;
• 100 Гб — pg_xlog
• 500 Гб — каталог с данными

Пример,

Filesystem      Size  Used Avail Use% Mounted on
/dev/sda3        48G  7.4G   38G  17% /
tmpfs           7.8G     0  7.8G   0% /dev/shm
/dev/sda1       194M   28M  157M  15% /boot
/dev/sdb1        99G  4.9G   89G   6% /var/lib/pgsql/9.3/data/pg_xlog
/dev/sdc1       493G  234G  234G  50% /var/lib/pgsql/9.3/my_data

Конфигурация нод с pgpool-II:

• 4vCPU;
• 8 Гб памяти;
• CentOS 6.5;

Диски:

• 50 Гб — система;

Про установку PostgreSQL в детали вдаваться не буду, так как она стандартная.

Настройка pgpool-II.
За основу настройки pgpool-II, взял инструкцию с официального сайта: www.pgpool.net/pgpool-web/contrib_docs/simple_sr_setting2_3.3/index.html

Хотел бы обратить внимание только самые важные моменты:

Можно прочитать много книг по базам данных, написать кучу приложений на аутсорс или для себя. Но при этом невозможно не наступить на грабли, при работе с действительно большими базами/таблицами особенно, когда downtime на большом проекте хочется свести к минимуму, а еще лучше совсем избежать. Вот здесь самые простые операции, как например изменение структуры таблицы может стать более сложной задачей. Наиболее интересные случаи, проблемы, грабли и их решения из личного опыта с которыми нам на проекте Pushwoosh пришлось столкнуться описаны под катом. В статье нет красивых картинок, зато есть много сухого текста.

В свете недавнего поста про сравнение PostgreSQL и MySQL, в комментариях возникла проблема выбора удобного интерфейса для работы с постгресом. Я сам столкнулся с такой проблемой, решив поискать альтернативы всем известному phpMyAdmin / php*Admin, который считается стандартом у веб-мастеров.

Хочу поделиться новым продуктом со всеми пользователями замечательной базы данных Postgresql. Встречайте — SQL Tabs — графическая SQL консоль для Postgresql. Это новый GUI клиент, в котором можно просматривать объекты базы данных, писать SQL запросы и строить графики.

На сегодняшний день можно скачать версии для OSX и Ubuntu. Пользователи других linux-дистрибутивов могут запустить приложение из исходников. К сожалению, версии для Windows пока нет. Хочется надеяться, что приложение понравится сообществу, и найдутся разработчики, способные помочь в выпуске пакетов под разные платформы: rpm, debian, windows.

Немного информации для разработчиков: SQL Tabs написано на стэке javascript, electron, react
 и использует native libpq драйвер для работы с базой. Выпускается под лицензий GPL3.


Теперь об основных особенностях SQL Tabs, отличиях от других похожих продуктов и основной мотивации, которая стоит за разработкой.