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Cette licence couvre les diapositives, les manuels eux-mêmes et les travaux pratiques. Cette formation peut également contenir quelques images et schémas dont la redistribution est soumise à des licences différentes qui sont alors précisées.

Sur les versions précédentes susceptibles d’être encore rencontrées en production, seuls quelques points très importants sont évoqués, en plus éventuellement de quelques éléments historiques.

Sauf précision contraire, le système d’exploitation utilisé est Linux.

Ce module se consacre à la configuration des ressources, que ce soit au niveau de Kubernetes et des Pods de nos Clusters mais également sur la configuration PostgreSQL qui est indispensable à faire. L’opérateur fait un certain nombre d’opérations pour nous, mais on verra qu’il reste encore de nombreuses choses à faire.

Quelques paramètres PostgreSQL basiques seront présentés et nous verrons comment l’opérateur configure par défaut les instances. Il existe plus de 300 paramètres pour le SGBD PostgreSQL, tout ne sera pas abordé dans cette formation. Nos autres formations sont là pour ça.

Avant de prendre le temps d’explorer la configuration des Cluster et de PostgreSQL, un petit détour est nécessaire sur les notions de base de l’attribution de ressources dans Kubernetes. Ces bases étant posées, nous pourrons nous attarder sur les implications que cela peut avoir sur un Cluster et notamment concernant la Quality of Service Class d’un Pod.

Il est évident que PostgreSQL doit également être correctement configuré. Cela fera l’objet de la dernière partie de ce module.

Dans Kubernetes, les Pods qui vont exécuter une charge applicative peuvent se voir attribuer des ressources. Ces ressources sont appliquées par le container runtime et, in fine, par le kernel du nœud. Sur des nœuds Linux, c’est le mécanisme de cgroup qui entre en jeu. Cette configuration est totalement optionnelle. Vous pouvez tout à fait déployer une application sans aucune attribution de ressources.

Prenons l’exemple des ressources RAM et CPU qui sont les principales à configurer. Le schéma montre la différence entre les deux catégories de ressources :

• requests ;
• et limits.

Dans l’exemple du schéma, 50 millicores de CPU sont demandés (requests) ainsi que 4 Go de RAM.

Le plan de contrôle va chercher un Node qui est en capacité de répondre à cette demande de ressources. Ce sont les quantités requises pour qu’un Pod puisse être déployé (d’autres éléments que les ressources disponibles peuvent entrer en jeu sur le déploiement ou non d’un Pod, mais ils ne seront pas abordés dans cette formation). Lorsque le plan de contrôle a trouvé un Node, le déploiement du Pod va se faire.

Les limits quant à elles fixent une quantité maximale qu’un Pod peut consommer à un instant. Pour la partie CPU, le kernel va tout simplement limiter la consommation selon ce qui aura été renseigné. On parle de CPU throttling. Pour la partie RAM, le kernel va faire appel au OOM Killer pour faire respecter la limite. Potentiellement donc, Kubernetes peut évincer le Pod s’il consomme trop de ressources du nœud.

Il est possible de trouver les capacités disponibles sur un Node dans sa description kubectl describe nodes <NODE>, plus particulièrement dans la partie Allocable.

Allocable:
  cpu:                12
  ephemeral-storage:  486903968Ki
  hugepages-1Gi:      0
  hugepages-2Mi:      0
  memory:             16052384Ki
  pods:               110

Les Huge Pages sont un type ressource moins connu, mais pour autant très intéressant à connaître dans le cas de PostgreSQL. Nous avons une page dédiée sur ce sujet dans notre base de connaissances.

L’utilisation des Huge Pages permet d’avoir moins de blocs adressables à quantité de mémoire équivalente, ceci permet d’améliorer l’efficacité du cache utilisé par le processeur pour gérer les adresses de ces blocs mémoires.

Les Huge Pages présentent deux avantages :

• elles ne peuvent pas être envoyées dans le swap, c’est une bonne chose pour la mémoire partagée de PostgreSQL ;
• leur utilisation permet de diminuer la taille de la PTE (table de pagination) allouée pour chaque backend de PostgreSQL en y réduisant le nombre d’entrées. En effet, les Huge Pages ont une taille par défaut de 2 Mo. Une seule entrée dans la PTE sera nécessaire pour adresser ce bloc mémoire au lieu de 512 entrées pour une taille de page de 4 Ko. L’économie en mémoire peut être importante, et d’autant plus qu’il y a beaucoup de sessions de longue durée et de gros shared buffers.

L’activation des Huge Pages se fait en modifiant le paramètre noyau vm.nr_overcommit_hugepages du Node. Elle sera donc prise en compte pour tous les Pods déployés sur votre Node. Cela suppose qu’un accès aux serveurs soit possible. Sur des instances avec un shared_buffers élevé, et de nombreux clients, l’économie de mémoire peut être importante.

Nous retrouvons, dans la définition d’un Cluster, une section resources qui permet de renseigner, comme vu juste avant, les quantités de RAM, de CPU et de Huge Pages qui seront attribuées aux Pods du Cluster.

Il n’est pas possible d’avoir des allocations de ressources différentes entre une instance primaire et une instance secondaire. Ceci est plutôt une bonne chose. On s’assure en effet qu’en cas de bascule sur un secondaire, il sera en capacité de soutenir la charge qu’il y avait sur l’ancien primaire.

Aussi, il faut bien avoir en tête que ces ressources là, sont attribués au Pod, et pas uniquement à PostgreSQL. Tout ce qui existerait en plus dans le Pod peut consommer des ressources, et notamment l’instance-manager qui est installé dans le Pod via le mécanisme d’init-container (voir notre article de blog à ce sujet).

Si vous créez et utilisez des images personnalisées, en rajoutant des outils qui vous sont propres, soyez attentifs à leur consommation. De la même manière qu’il est préconisé de dédier des machines virtuelles à PostgreSQL, le Pod devrait être dédié à PostgreSQL. Si des outils supplémentaires doivent être utilisés, l’utilisation de sidecar container semble plus approprié. Voir la documentation officielle sur ce sujet.

Voici un extrait d’un fichier YAML définissant un Cluster configuré avec 2 Go de RAM et 0.2 CPU. La définition des ressources se fait dans la partie spec du Cluster.

La modification de l’un ou l’autre des paramètres dans la définition du Cluster déclenchera une recréation du ou des Pods. Attention à ne pas le faire en production ! Prévoir des créneaux de maintenance est primordial.

Assez logiquement, les valeurs positionnées dans requests ne peuvent pas être plus hautes que celles de limits. Si une telle modification venait à être faite, une erreur sera remontée lors de l’application de la modification. Par exemple :

clusters.postgresql.cnpg.io "cluster-example" was not valid:
* spec.resources.requests.memory: Invalid value: "1000Mi": Memory request is greater than the limit

Par défaut, une configuration des ressources est faite pour le ou les Pods controller de CloudNativePG. Les ressources demandées sont plutôt faibles.

Il est possible de retrouver les ressources attribuées au controller (ou tout autre Pod) avec la commande kubectl suivante et l’utilitaire jq. D’autres méthodes existent pour retrouver cette information (avec kubectl describe par exemple).

 kubectl get pods -n cnpg-system cnpg-controller-manager-84d498b97-vr4vb -o json | jq .spec.containers[].resources
{
  "limits": {
    "cpu": "100m",
    "memory": "200Mi"
  },
  "requests": {
    "cpu": "100m",
    "memory": "100Mi"
  }
}

Le Pod controller est géré par une ressource Deployment. Si un changement de ressources doit être fait, il faudra le faire dans le Deployment cnpg-controller-manager certainement présent dans le Namespace cnpg-system. Là aussi, pour chaque modification, un nouveau Pod sera créé.

Dans Kubernetes, les ressources attribuées à un Pod définissent automatiquement une Quality of Service. Selon les requests et limits choisis pour la RAM et le CPU, une des trois QoS va être automatiquement attribuée au Pod.

Cette QoS est d’autant plus d’importante pour des applications de type SGBD comme PostgreSQL. Kubernetes utilise les classes de QoS pour prendre des décisions sur l’éviction de Pods si les ressources du Node viennent à manquer.

• Guaranteed : Les paramètres requests et limits en RAM et CPU doivent être définis pour tous les conteneurs du Pod. Les valeurs de requests et limits doivent être les mêmes. Exemple d’attribution dans la définition d’un Cluster.

    resources:
      requests:
        memory: "2Gi"
        cpu: "0.2"
      limits:
        memory: "2Gi"
        cpu: "0.2"

Cette QoS là permet de limiter les risques d’éviction du Pod. Il ne seront ciblés qu’en dernier recours. Les processus du Pod se voient attribuer un oom_score_adj. Dans le cas Guaranteed, la valeur de ce paramètre sera de -997. Aussi si des Pods doivent être évincés à cause d’une sur-utilisation des ressources du Node, notre Cluster PostgreSQL sera un des dernières à être ciblé.

La version 1.27 de CloudNativePG va même encore plus loin en positionnant le paramètre PG_OOM_ADJUST_VALUE à 0 pour le postmaster. Ainsi, ce sera le seul processus du Pod à conserver la valeur de -997. Les processus enfant auront quand à eux un oom_score_adj à 0. De cette manière, si l’OOM killer entre en jeu, il ciblera encore moins le postmaster.

Les ressources demandées seront garanties durant toute la durée de vie du Pod. Pour cette raison et les ajustements faits au niveau de oom_score_adj, nous préconisons d’utiliser la QoS Guaranteed pour les Pods embarquant PostgreSQL.

• Burstable : Cette QoS est attribuée lorsqu’au moins une limit ou une request est indiquée dans la définition du Pod.

Si les ressources demandées ne sont pas disponibles sur le Node, le Pod ne pourra pas être créé. Dans le cas d’éviction de Pod, les Pods avec cette QoS seront ciblés après les Pods en Best Effort.

• Best Effort : Enfin, cette QoS là est attribuée lorsqu’aucune limit ou request n’est indiquée. Le Pod en question pourra utiliser les ressources dans la limite de ce qu’il reste de disponible sur le Node. les Pod avec QoS seront les premiers ciblés en cas d’éviction. Cette QoS ne doit pas être utilisée pour des instances PostgreSQL en production.

Si la configuration « système » des ressources (RAM, CPU et Huge Pages) est primordiale, il reste à configurer PostgreSQL pour qu’il soit adapté à celle-ci.

Pour le bon fonctionnement des instances avec l’opérateur, certains paramètres ne peuvent pas être modifiés. Il s’agit des Fixed Parameters comme mentionné plus tôt dans la formation.

L’opérateur ne reconfigure pas automatiquement vos instances PostgreSQL pour vous (sauf cas bien précis ou d’évènements particuliers comme une bascule automatique).

Gardez en tête que c’est à vous de le faire, notamment pour avoir une bonne adéquation avec les ressources « système ». Retenez aussi que PostgreSQL est très conservateur dans ses paramètres par défaut. Autrement dit, sur des infrastructures modernes, une reconfiguration systématique des paramètres doit être faite.

Aussi, maintenant que PostgreSQL est déployé avec l’opérateur, tout doit se faire (autant que possible) dans la définition du Cluster, cette ressource étant la source de vérité de ce qui doit exister dans Kubernetes. Modifier la configuration avec des ordres SQL reste faisable.

Quelques paramètres seront passés en revue. Nos autres formations, notamment la DBA2 ou PERF1 apporteront de nombreux éléments à ce sujet.

Tous les paramètres PostgreSQL ont des valeurs par défaut qui résultent d’un choix des développeurs de PostgreSQL et de la communauté en fonction des nouveautés, des pratiques, des aspects de sécurité, etc…

La modification de leur valeur peut se faire à plusieurs endroits. Typiquement, initdb permet de modifier des paramètres que l’on pourrait qualifier de « structurels » pour l’instance. À titre d’exemple :

• l’activation des checksums ;
• l’encodage des caractères ;
• la taille des segments des journaux de transactions.

CloudNativePG modifie également certaines valeurs de certains paramètres en plus des Fixed Parameters dont on parlera juste après.

Pour donner quelques exemples :

• allow_alter_system
• max_parallel_workers
• max_worker_processes
• wal_keep_size
• wal_level
• wal_receiver_timeout
• …

La modification de ces paramètres peut avoir du sens. Mais garder en tête que l’opérateur modifie par défaut un ensemble de paramètres, qui parfois, peuvent ne pas être adaptés à votre besoin.

Sur une instance vierge, la requête suivante vous permet de les retrouver :

SELECT name, setting, boot_val FROM pg_settings WHERE source != 'default'\gx

L’ajout d’intermédiaire comme CloudNativePG implique certains choix de configuration. Il est donc bienvenu de connaître ce que cela implique et de connaître toutes les strates possibles de configuration, sans oublier vos propres scripts.

Dans le cas d’un déploiement avec CloudNativePG, certains paramètres ne sont pas modifiables. L’opérateur vous empêchera de modifier tel ou tel paramètre. Si vous essayez, un message d’erreur vous sera remonté. Par exemple :

kubectl apply -f postgresql-config.yaml 
The Cluster "postgresql-config" is invalid: spec.postgresql.parameters.archive_command: Invalid value: "/bin/true": Can't set fixed configuration parameter

La liste des paramètres fixés se trouve dans la documentation.

L’objectif est simple : s’assurer que la configuration des instances PostgreSQL soit toujours adaptée à une utilisation avec l’opérateur. Cela concerne des paramètres globaux de l’instance qui jouent un rôle dans la gestion des traces, la gestion du recovery, de la réplication, ou encore l’emplacement des dossiers de données. Sur des instances installées sur des machines virtuelles, ces paramètres ne sont généralement modifiés qu’une seule fois puis ne sont plus touchés une fois l’instance en production.

Nous l’avons vu CloudNativePG propose, ou impose, une configuration pour certains paramètres. Mais il laisse aussi la possibilité de les modifier. Si certains changements découlent des retours de vos développeurs ou utilisateurs (requêtes lentes, timeout de transaction, etc), un bon nombre de paramètres peuvent être ajustés en amont.

Le choix de la locale peut être fait dans la partie spec.bootstrap.initdb qui ne sera appliquée que lors de la création de l’instance. Par exemple, pour avoir par défaut des bases avec le paramètre Collate à fr_FR.utf8, il faut utliser la configuration suivante dans la définition de votre Cluster.

[…]
spec:
  bootstrap:
    initdb:
      encoding: 
      localeCollate: "fr_FR.utf8"

                                                  List of databases
   Name    |  Owner   | Encoding | Locale Provider |  Collate   | Ctype | Locale | ICU Rules |   Access privileges   
-----------+----------+----------+-----------------+------------+-------+--------+-----------+-----------------------
 app       | app      | UTF8     | libc            | fr_FR.utf8 | C     |        |           | 
 postgres  | postgres | UTF8     | libc            | fr_FR.utf8 | C     |        |           | 
 template0 | postgres | UTF8     | libc            | fr_FR.utf8 | C     |        |           | =c/postgres          +
           |          |          |                 |            |       |        |           | postgres=CTc/postgres
 template1 | postgres | UTF8     | libc            | fr_FR.utf8 | C     |        |           | =c/postgres          +
           |          |          |                 |            |       |        |           | postgres=CTc/postgres
(4 rows)

Cette étape est primordiale pour que vos instances soient adaptées à vos applications. Il est préférable de se poser les questions avant de déployer une instance plutôt que de devoir revenir plus tard sur des configurations qui nécessiteront des redémarrages et donc des arrêts de production, voire même la reconstruction de votre Cluster.

Certaines reconfigurations doivent se faire selon l’infrastructure et les ressources attribuées à votre Cluster mais également selon vos besoins.

shared_buffers permet de configurer la taille du cache disque de PostgreSQL. Chaque fois qu’un utilisateur veut extraire des données d’une table (par une requête SELECT) ou modifier les données d’une table (par exemple avec une requête UPDATE), PostgreSQL doit d’abord lire les lignes impliquées et les mettre dans son cache disque. Cette lecture prend du temps. Si ces lignes sont déjà dans le cache, l’opération de lecture n’est plus utile, ce qui permet de renvoyer plus rapidement les données à l’utilisateur.

Ce cache est en mémoire partagée, et donc commun à tous les processus PostgreSQL. Généralement, il faut lui donner une grande taille, tout en conservant malgré tout la majorité de la mémoire pour le cache disque du système, à priori plus efficace pour de grosses quantités de données. Le configurer à 25% de la RAM en première intention est généralement un bon point de départ.

Les processus de PostgreSQL ont accès à la mémoire partagée, définie principalement par shared_buffers, mais ils ont aussi leur mémoire propre. Cette mémoire n’est utilisable que par le processus l’ayant allouée.

Le paramètre le plus important est work_mem, qui définit la taille maximale de la mémoire de travail que peut utiliser un processus dans un nœud de requête, en particulier pour des tris (ORDER BY), certaines agrégations (par hash), certaines jointures (hash join notamment), des déduplications (DISTINCT), des CTE matérialisées (WITH … AS …)…

Autre paramètre capital, maintenance_work_mem définit la mémoire utilisable pour les opérations de maintenance lourdes : VACUUM, CREATE INDEX, REINDEX, ajouts de clé étrangère…

Cette mémoire liée au processus est rendue immédiatement après la fin de l’ordre concerné.

maintenance_work_mem peut être monté de 256 Mo à 1 Go, voire plus sur les machines récentes, car il concerne des opérations lourdes (indexation, nettoyage des index par VACUUM…). Leurs consommations de RAM s’additionnent, mais en pratique, ces opérations sont rarement exécutées plusieurs fois simultanément.

Monter au-delà de 1 Go n’a d’intérêt que pour la création ou la réindexation de très gros index.

Configurer work_mem est plus compliqué.

Si work_mem est trop bas, beaucoup d’opérations ne s’effectueront pas en RAM. Par exemple, si une jointure par hachage impose d’utiliser 100 Mo en mémoire, mais que work_mem vaut 10 Mo, PostgreSQL écrira des dizaines de mégaoctets sur disque à chaque appel de la jointure. Par contre, si work_mem vaut 120 Mo, aucune écriture n’aura lieu sur disque, ce qui accélérera généralement la requête et réduira les I/O.

Trop de fichiers temporaires peuvent ralentir les opérations, voire saturer le disque. Supervisez leur présence. Mais il est illusoire de vouloir éviter tous les fichiers temporaires des grosses requêtes en montant work_mem à une valeur déraisonnable.

Le paramètre wal_level fixe le comportement à adopter. Comme son nom l’indique, il permet de préciser le niveau d’informations que l’on souhaite avoir dans les journaux. Il connaît trois valeurs :

• Le niveau replica est adapté à l’archivage ou la réplication, en plus de la sécurisation contre les arrêts brutaux. C’est le niveau par défaut. L’optimisation évoquée plus haut n’est pas possible.
• Le niveau minimal n’offre que la protection contre les arrêts brutaux, mais ne permet ni réplication ni sauvegarde PITR. Ce niveau ne sert plus guère qu’aux environnements ni archivés, ni répliqués, pour réduire la quantité de journaux générés, comme dans l’optimisation ci-dessus.
• Le niveau logical est le plus complet et doit être activé pour l’utilisation du décodage logique, notamment pour utiliser la réplication logique. Il n’est ni nécessaire pour la sauvegarde PITR ou la réplication physique, ni incompatible.

Dans le cadre d’une utilisation avec CloudNativePG, et pour pouvoir tirer profit de la réplication physique mise en place automatiquement, ce paramètre doit être positionné à minima à replica.

Par défaut, la valeur positionnée par l’opérateur est logical. C’est une valeur adaptée pour des besoins spécifiques de réplication logique. Dans 90%, voire même 95% des configurations rencontrées lors de nos audits ou sur notre support, un paramétrage à replica est suffisant. Le redescendre semble être une bonne chose et permet notamment de réduire la volumétrie globale des journaux de transactions, que ce soit localement ou sur le système d’archivage. C’est la conclusion d’un article sur notre blog.

effective_io_concurrency a pour but d’indiquer le nombre d’opérations disques possibles en même temps pour un client (prefetch). Il n’a d’intérêt que si un nœud Bitmap Scan a été choisi. Cela n’arrive qu’avec un certain nombre de lignes à récupérer, et est favorisé par une valeur importante de effective_cache_size et un peu de corrélation physique dans la table.

La valeur d’effective_io_concurrency n’influe pas sur le choix du plan, mais sa valeur peut notablement accélérer l’exécution du Bitmap Heap Scan. Le temps de lecture peut fréquemment être divisé par 3 ou plus.

Les valeurs possibles d’effective_io_concurrency vont de 0 à 1000. En principe, sur un disque magnétique seul, la valeur 1 ou 0 peut convenir. Avec du SSD, et encore plus du NVMe, il est possible de monter à plusieurs centaines, étant donné la rapidité de ce type de disque. Trouver la bonne valeur dépend de divers paramètres liés aux caractéristiques exactes des disques et de leur paramétrage noyau. Le read ahead du noyau intervient également. Le comportement de PostgreSQL sur ce point change aussi avec les versions. De plus, à partir d’un certain nombre de blocs, les I/O peuvent simplement saturer.

effective_cache_size :

Il permet d’indiquer la taille totale du cache disque disponible pour une requête. Pour le configurer, il faut prendre en compte le cache de PostgreSQL (shared_buffers) et celui du système d’exploitation. Ce n’est donc pas une mémoire que PostgreSQL va allouer, mais plutôt une simple indication de ce qui est disponible. Le planificateur se base sur ce paramètre pour évaluer les chances de trouver des pages de données en mémoire. Une valeur plus importante aura tendance à faire en sorte que le planificateur privilégie l’utilisation des index, alors qu’une valeur plus petite aura l’effet inverse.

random_page_cost :

Le paramètre random_page_cost permet de faire appréhender au planificateur le fait qu’une lecture aléatoire (autrement dit avec déplacement de la tête de lecture) est autrement plus coûteuse qu’une lecture séquentielle. Par défaut, random_page_cost vaut 4, la lecture aléatoire d’un bloc donné a donc un coût 4 fois plus important que s’il était lu au sein d’une lecture séquentielle avec de nombreux autres blocs. Ce n’est qu’une estimation, qui n’a pas à voir directement avec la vitesse des disques et prend aussi en compte l’effet du cache, et elle est plutôt adaptée aux disques magnétiques.

Si random_page_cost est revu à la baisse, les parcours aléatoires deviennent moins coûteux et, par conséquent, les parcours d’index sont plus facilement sélectionnés. Avec des disques magnétiques rapides, il ne faut pas hésiter à descendre un peu cette valeur (entre 2 et 3 par exemple). Si les données tiennent entièrement en cache ou sont stockées sur des disques SSD directement attachés, on descend souvent à 1,1. Il ne faut pas descendre en-dessous de seq_page_cost qui définit le coût pour une lecture séquentielle, et vaut 1,0. À l’inverse, un stockage réseau sur des SSD mais avec une grosse latence pourrait justifier de remonter la valeur de random_page_cost.

Le nombre maximum de processus utilisables pour un nœud d’exécution dépend de la valeur du paramètre max_parallel_workers_per_gather (à 2 par défaut). Ils ne seront lancés que si la requête le nécessite.

Si plusieurs processus veulent paralléliser l’exécution de leur requête au même moment, le nombre total de workers parallèles simultanés ne pourra pas dépasser la valeur du paramètre max_parallel_workers.

Ce nombre ne peut lui-même dépasser la valeur du paramètre max_worker_processes, nombre de processus d’arrière-plan.

Les paramètres max_worker_processes et max_parallel_workers sont positionnés à 32 par l’opérateur. Si ces paramètres sont trop hauts par rapport aux ressources associées au Pod, il y a un risque que les grosses requêtes saturent les CPU au détriment des plus petites et d’autres processus.

Si vos instances ne sont pas appelées à être solidement dimensionnées, c’est à dire que les request et limits en CPU ne dépassent pas quelques unités, les réduire serait une bonne chose car le risque est que les parallel workers soient lancés, mais qu’en réalité il y ait une contention sur le CPU du Node.

Après la phase de déploiement, il est indispensable de procéder à une phase de configuration de vos Clusters. Cette configuration doit se faire à plusieurs niveaux, notamment « système » avec les ressources RAM / CPU qui influencent directement la QoS de vos Pods mais également au niveau de PostgreSQL.

L’opérateur ne reconfigure pas vos instances selon les ressources attribuées et, sur certains points, l’opérateur positionne des paramètres qui peuvent ne pas être adaptés à vos besoins (wal_level, max_parallel_processes). Le parti pris suivi par les développeurs peut se résumer à « qui peut le plus, peut le moins ». En positionnant ces paramètres assez «haut », ils font en sorte que PostgreSQL puisse répondre à certaines demandes sans devoir redémarrer les instances.

Modifications de paramètres de configuration

apiVersion: postgresql.cnpg.io/v1
kind: Cluster
metadata:
  name: postgresql-config
spec:
  instances: 2
  storage:
    size: 5Gi
  walStorage:
    size: 5Gi
  affinity:
    enablePodAntiAffinity: true 
    topologyKey: kubernetes.io/hostname 
    podAntiAffinityType: preferred
  resources:
    requests:
      memory: "1024Mi"
      cpu: "1"
    limits:
      memory: "1024Mi"
      cpu: "1"

Modifications de paramètres de configuration

apiVersion: postgresql.cnpg.io/v1
kind: Cluster
metadata:
  name: postgresql-config
spec:
  instances: 2
  storage:
    size: 5Gi
  walStorage:
    size: 5Gi
  affinity:
    enablePodAntiAffinity: true 
    topologyKey: kubernetes.io/hostname 
    podAntiAffinityType: preferred
  resources:
    requests:
      memory: "1024Mi"
      cpu: "1"
    limits:
      memory: "1024Mi"
      cpu: "1"

kubectl apply -f ~/postgresql-config.yaml
cluster.postgresql.cnpg.io/postgresql-config created

[…]
spec:
  postgresql:
    parameters:

apiVersion: postgresql.cnpg.io/v1
kind: Cluster
metadata:
  name: postgresql-config
spec:
  instances: 2
  storage:
    size: 5Gi
  walStorage:
    size: 5Gi
  affinity:
    enablePodAntiAffinity: true 
    topologyKey: kubernetes.io/hostname 
    podAntiAffinityType: preferred
  resources:
    requests:
      memory: "1024Mi"
      cpu: "1"
    limits:
      memory: "1024Mi"
      cpu: "1"
  postgresql:
    parameters:
      shared_buffers: "256MB"

2026-04-16T07:41:10.347 INFO     postgresql-config-2 instance-manager Cluster has become unhealthy
2026-04-16T07:41:10.707 INFO     postgresql-config-2 instance-manager Received termination signal
2026-04-16T07:41:10.707 INFO     postgresql-config-2 instance-manager Requesting smart shutdown of the PostgreSQL instance
2026-04-16T07:41:10.712 INFO     postgresql-config-2 pg_ctl           pg_ctl: server is running (PID: 28)…
[…]
2026-04-16T07:41:10.791 INFO     postgresql-config-2 postgres         database system is shut down

[…]
2026-04-16T07:41:15.554 ERROR    postgresql-config-2 postgres         the database system is starting up
2026-04-16T07:41:15.665 INFO     postgresql-config-2 postgres         entering standby mode
2026-04-16T07:41:15.675 INFO     postgresql-config-2 postgres         redo starts at 0/4059E18
2026-04-16T07:41:16.018 INFO     postgresql-config-2 postgres         consistent recovery state reached at 0/6000000
2026-04-16T07:41:16.018 INFO     postgresql-config-2 postgres         database system is ready to accept read-only connections
2026-04-16T07:41:16.223 INFO     postgresql-config-2 postgres         started streaming WAL from primary at 0/6000000 on timeline 1

2026-04-16T07:41:23.704 INFO     postgresql-config-1 instance-manager Received request for postgres
2026-04-16T07:41:23.705 INFO     postgresql-config-1 instance-manager Requesting smart shutdown of the PostgreSQL instance
2026-04-16T07:41:23.744 INFO     postgresql-config-1 pg_ctl           pg_ctl: server is running (PID: 28)…
[…]
2026-04-16T07:41:23.869 INFO     postgresql-config-1 instance-manager Shutting down instance

2026-04-16T07:41:24.316 INFO     postgresql-config-1 instance-manager postmaster started
[…]
2026-04-16T07:41:24.403 INFO     postgresql-config-1 postgres         starting PostgreSQL 18.3 (Debian 18.3-1.pgdg13+1) on x86_64-pc-linux-gnu, compiled by gcc (Debian 14…
2026-04-16T07:41:24.403 INFO     postgresql-config-1 postgres         listening on IPv4 address "0.0.0.0", port 5432
2026-04-16T07:41:24.403 INFO     postgresql-config-1 postgres         listening on IPv6 address "::", port 5432
2026-04-16T07:41:24.408 INFO     postgresql-config-1 postgres         listening on Unix socket "/controller/run/.s.PGSQL.5432"
2026-04-16T07:41:24.422 INFO     postgresql-config-1 postgres         database system was shut down at 2026-04-16 07:41:24 UTC
2026-04-16T07:41:24.436 INFO     postgresql-config-1 postgres         database system is ready to accept connections

tail postgresql-config.yaml 
    requests:
      memory: "512Mi"
      cpu: "1"
    limits:
      memory: "512Mi"
      cpu: "1"
  postgresql:
    parameters:
      shared_buffers: "256MB"
      work_mem: "8MB"

kubectl apply -f ~/postgresql-config.yaml
cluster.postgresql.cnpg.io/postgresql-config configured

2026-04-16T07:53:36.281 INFO     postgresql-config-2 instance-manager Installed configuration file
2026-04-16T07:53:36.282 INFO     postgresql-config-1 instance-manager Installed configuration file
2026-04-16T07:53:36.383 INFO     postgresql-config-1 instance-manager reloading the instance
2026-04-16T07:53:36.384 INFO     postgresql-config-1 instance-manager Requesting configuration reload
2026-04-16T07:53:36.386 INFO     postgresql-config-1 pg_ctl           server signaled
2026-04-16T07:53:36.386 INFO     postgresql-config-1 postgres         received SIGHUP, reloading configuration files
2026-04-16T07:53:36.388 INFO     postgresql-config-1 postgres         parameter "work_mem" changed to "8MB"
2026-04-16T07:53:36.388 INFO     postgresql-config-1 postgres         parameter "cnpg.config_sha256" changed to "44cf902cab017fd0aa7e0ed149e1d779778870c5283b1dcc4af61b992…
2026-04-16T07:53:36.389 INFO     postgresql-config-2 instance-manager reloading the instance
2026-04-16T07:53:36.389 INFO     postgresql-config-2 instance-manager Requesting configuration reload
2026-04-16T07:53:36.401 INFO     postgresql-config-2 pg_ctl           server signaled
2026-04-16T07:53:36.401 INFO     postgresql-config-2 postgres         received SIGHUP, reloading configuration files
2026-04-16T07:53:36.404 INFO     postgresql-config-2 postgres         parameter "work_mem" changed to "8MB"
2026-04-16T07:53:36.404 INFO     postgresql-config-2 postgres         parameter "cnpg.config_sha256" changed to "44cf902cab017fd0aa7e0ed149e1d779778870c5283b1dcc4af61b992…

 kubectl cnpg psql postgresql-config -- -c 'show work_mem';
 work_mem 
----------
 8MB
(1 row)

kubectl cnpg psql postgresql-config 
psql (18.3 (Debian 18.3-1.pgdg13+1))
Type "help" for help.

postgres=# 

postgres=# ALTER DATABASE postgres SET transaction_timeout = '10s';
ALTER DATABASE

postgres=# \drds
             List of settings
 Role | Database |        Settings         
------+----------+-------------------------
      | postgres | transaction_timeout=10s
(1 row)

postgres=# ALTER SYSTEM SET idle_in_transaction_session_timeout = '10m';
ERROR:  ALTER SYSTEM is not allowed in this environment

postgres=# show allow_alter_system ;
 allow_alter_system 
--------------------
 off
(1 row)