• Русский
  • Исключение переключения мастер-слейв

    Содержание

    Описание проблемы

    Во время переключения между мастером и слейвом в кластере PostgreSQL происходит исключение, что может привести к:

    • Увеличенному времени переключения
    • Несоответствию данных
    • Прерыванию обслуживания

    Распространенные причины

    1. Сетевое разделение
    2. Проблемы с производительностью хранения
    3. Неправильно настроенные параметры
    4. Недостаточно ресурсов

    Шаги по устранению неполадок

    1. Проверка состояния кластера

    kubectl get postgresql <cluster-name> -o yaml

    Ключевые поля для внимания:

    • status.PostgresClusterStatus
    • status.master
    • status.pods

    2. Просмотр логов Patroni

    kubectl logs <pod-name> -c patroni

    Ключевые логи для проверки:

    • Процесс выборов лидера
    • Информация о выявлении неисправностей
    • Временные метки переключения

    3. Проверка статуса репликации

    kubectl exec -it <pod-name> -c postgres -- psql -c "\x" -c "select * from pg_stat_replication;"

    Ключевые поля для внимания:

    • state
    • sync_state
    • replay_lag

    4. Проверка сетевого соединения

    kubectl exec -it <pod-name> -c postgres -- ping <other-node-IP>

    Решения

    Проблемы с сетью

    1. Проверьте конфигурацию сетевой политики
    2. Убедитесь в возможностях связи между узлами
    3. Оптимизируйте сетевую производительность

    Проблемы с хранением

    1. Проверьте метрики производительности хранения
    2. Оптимизируйте конфигурацию ввода-вывода
    3. Обновите оборудование для хранения

    Оптимизация конфигурации

    1. Настройте параметры Patroni:
      • ttl
      • loop_wait
      • retry_timeout
    2. Оптимизируйте конфигурацию PostgreSQL:
      • wal_keep_segments
      • max_wal_senders

    Недостаток ресурсов

    1. Увеличьте ресурсы CPU и памяти
    2. Оптимизируйте производительность запросов
    3. Масштабируйте узлы кластера

    Профилактические меры

    1. Регулярно тестируйте переключение на резервный узел
    2. Следите за состоянием кластера
    3. Оптимизируйте конфигурацию ресурсов
    4. Настраивайте разумные пороговые значения для предупреждений