У нас в True Engineering на одном проекте назрела необходимость в смене версии PostgreSQL с 9.6 на 11.1.

Зачем? База данных на проекте уже объемом 1,5 Tb и растет. Перформанс – одно из основных требований к системе. А сама структура данных эволюционирует: добавляются новые колонки, меняются существующие. Новая версия Postgres научилась эффективно работать с добавлением новых колонок с дефолтным значением, так что не нужно городить кастомных костылей на уровне приложения. Ещё в новой версии добавили несколько новых способов партиционирования таблиц, что тоже крайне полезно в условиях большого объема данных.

Итак, решено, мигрируем. Конечно, можно поднять параллельно со старой новую версию сервера PostgreSQL, остановить приложение, через dump/restore (или pg_upgrade) переместить базу и снова запустить приложение. Нам это решение не подошло из-за большого размера базы, к тому же, приложение работает в боевом режиме, и на даунтайм есть считанные минуты.

Поэтому мы решили попробовать миграцию с помощью логической репликации в PostgreSQL с использованием стороннего плагина под названием pglogical.

В процессе «проб» мы столкнулись с весьма обрывочной документацией по этому процессу (а на русском языке её вообще нет), а также некоторыми подводными камнями и неочевидными нюансами. В этой статье мы хотим изложить свой опыт в виде Tutorial.



TL;DR

• Всё получилось (не без костылей, о них и статья).
• Мигрировать можно в рамках PostgreSQL версии от 9.4 до 11.x, с любой версии на любую, вниз или вверх.
• Даунтайм равен времени, которое требуется вашему приложению, чтобы переподключиться к новому серверу БД (в нашем случае это был перезапуск всего приложения, но в дикой природе, очевидно, «возможны варианты»).

При микросервисной организации приложения существенная работа ложится на механизмы интеграционной связи микросервисов. Причем эта интеграция должна быть отказоустойчива, с высокой степенью доступности.

В наших решениях мы используем интеграцию и с помощью Kafka, и с помощью gRPC, и с помощью RabbitMQ.

В этой статье мы поделимся нашим опытом кластеризации RabbitMQ, ноды которого размещены в Kubernetes.



До RabbitMQ версии 3.7 его кластеризация в K8S была не очень тривиальной задачей, со множеством хаков и не очень красивых решений. В версии 3.6 использовался autocluster плагин из RabbitMQ Community. А в 3.7 появился Kubernetes Peer Discovery Backend. Он встроен плагином в базовую поставку RabbitMQ и не требует отдельной сборки и установки.

Мы опишем итоговую конфигурацию целиком, попутно комментируя происходящее.

Я устал испытывать определённые опасения за сохранность данных на выделенном сервере, наблюдая за происходящим у хостеров последнее время… 3FN, Agava, Hosting.UA, МакХост — тенденция получается очень нехорошая.

В итоге, МакХост стал последней каплей, и, чтобы не оказаться в числе тех, кто «уже делает бекапы», я перевёл систему бекапов своего сервера на Amazon S3. Получилось вполне себе быстро и прозрачно.

Хочу поделиться с общественностью простейшей реализацией.