Vous trouverez en ligne les différentes versions complètes de ce document.

Vous n’avez pas le droit d’utiliser cette création à des fins commerciales.

Si vous modifiez, transformez ou adaptez cette création, vous n’avez le droit de distribuer la création qui en résulte que sous un contrat identique à celui-ci.

Vous devez citer le nom de l’auteur original de la manière indiquée par l’auteur de l’œuvre ou le titulaire des droits qui vous confère cette autorisation (mais pas d’une manière qui suggérerait qu’ils vous soutiennent ou approuvent votre utilisation de l’œuvre). À chaque réutilisation ou distribution de cette création, vous devez faire apparaître clairement au public les conditions contractuelles de sa mise à disposition. La meilleure manière de les indiquer est un lien vers cette page web. Chacune de ces conditions peut être levée si vous obtenez l’autorisation du titulaire des droits sur cette œuvre. Rien dans ce contrat ne diminue ou ne restreint le droit moral de l’auteur ou des auteurs.

Le texte complet de la licence est disponible sur http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.0/fr/legalcode

Cela inclut 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.

Source de la photo : epSos.de via Wikimedia, licence CC-BY-2.0.

La réplication est le processus de partage d’informations permettant de garantir la sécurité et la disponibilité des données entre plusieurs serveurs et plusieurs applications. Chaque SGBD dispose de différentes solutions pour cela et introduit sa propre terminologie. Les expressions telles que « cluster », « actif/passif » ou « primaire/secondaire » peuvent avoir un sens différent selon le SGBD choisi. Dès lors, il devient difficile de comparer et de savoir ce que désignent réellement ces termes. C’est pourquoi nous débuterons ce module par un rappel théorique et conceptuel. Nous nous attacherons ensuite à citer les outils de réplication, internes et externes.

Dans cette présentation, nous reviendrons rapidement sur la classification des solutions de réplication, qui sont souvent utilisés dans un but de haute disponibilité, mais pas uniquement.

PostgreSQL dispose d’une réplication physique basée sur le rejeu des journaux de transactions par un serveur dit « en standby ». Nous présenterons ainsi les techniques dites de Warm Standby et de Hot Standby.

Depuis la version 10 existe aussi une réplication logique, basée sur le transfert du résultat des ordres.

Nous détaillerons ensuite les projets de réplication autour de PostgreSQL les plus en vue actuellement.

La communauté PostgreSQL propose plusieurs réponses aux problématiques de réplication. Le but de cette présentation est de vous apporter les connaissances nécessaires pour comparer chaque solution et comprendre les différences fondamentales qui les séparent.

À l’issue de cette présentation, vous serez capable de choisir le système de réplication qui correspond le mieux à vos besoins et aux contraintes de votre environnement de production.

Le domaine de la haute disponibilité est couvert par un bon nombre de termes qu’il est préférable de définir avant de continuer.

Toute la documentation (anglophone) de PostgreSQL parle de cluster dans le contexte d’un serveur PostgreSQL seul. Dans ce contexte, le cluster est un groupe de bases de données, groupe étant la traduction directe de cluster. En français, on évitera tout ambiguïté en parlant d’« instance ».

Dans le domaine de la haute disponibilité et de la réplication, un cluster désigne un groupe de serveurs. Par exemple, un groupe d’un serveur primaire et de ses deux serveurs secondaires compose un cluster de réplication.

Le serveur, généralement unique, ouvert en écriture est désigné comme « primaire » (primary), parfois « principal ». Les serveurs connectés dessus sont « secondaires » (secondary) ou « standby » (prêts à prendre le relai). Les termes « maître/esclave » sont à éviter mais encore très courants. On trouvera dans le présent cours aussi bien « primaire/secondaire » que « principal/standby ».

Dans la réplication asymétrique, seul le serveur primaire accepte des écritures, et les serveurs secondaires ne sont accessibles qu’en lecture.

Dans la réplication asynchrone, les écritures sont faites sur le primaire et le client reçoit une validation de l’écriture avant même qu’elles ne soient poussées vers le secondaire. La mise à jour des tables répliquées est différée (asynchrone). Le délai de réplication dépend de la technique et de la charge.

L’inconvénient de ce délai est que certaines données validées sur le primaire pourraient ne pas être disponibles sur les secondaires si le primaire est détruit avant que toutes les données, déjà validées auprès des clients, ne soient poussées sur les secondaires.

Autrement dit, il existe une fenêtre de temps, plus ou moins longue, de perte de données (qui entre dans le calcul du RPO).

Dans la réplication symétrique, tous les serveurs sont accessibles aussi bien en lecture qu’en écriture. On parle souvent de « multi-maîtres ».

La réplication asynchrone, comme indiqué précédemment, envoie des modifications vers les autres membres du cluster mais n’attend aucune validation de leur part. Il y a donc toujours un risque de perte de données déjà validées si le serveur tombe sans avoir eu le temps de les répliquer vers au moins un autre serveur du cluster.

Ce mode de réplication ne respecte généralement pas les propriétés ACID (Atomicité, Cohérence, Isolation, Durabilité) car si une copie échoue sur l’autre primaire alors que la transaction a déjà été validée, on peut alors arriver dans une situation où les données sont incohérentes entre les serveurs. Généralement, ce type de système doit proposer un gestionnaire de conflits, de préférence personnalisable, pour gérer ces cas de figure.

PostgreSQL ne supporte pas la réplication symétrique nativement. Plusieurs projets ont tenté de remplir ce vide.

BDR, de 2nd Quadrant (à présent EDB), se base sur la réplication logique et une extension propre au-dessus de PostgreSQL. BDR assure une réplication symétrique de toutes les données concernées de plusieurs instances toutes liées aux autres, et s’adresse notamment au cas de bases dont on a besoin dans des lieux géographiquement très éloignés. La gestion des conflits est automatique, mais les verrous ne sont pas propagés pour des raisons de performance, ce qui peut donc poser des problèmes d’intégrité, selon les options choisies. Les données peuvent différer entre les nœuds. L’application doit tenir compte de tout cela. Par exemple, il vaut mieux privilégier les UUID pour éviter les conflits. Les premières versions de BDR étaient sous licence libre, mais ne sont plus supportées, et la version actuelle (BDR4) est propriétaire et payante.

Bucardo se base, lui, sur de la réplication par triggers. Il sera évoqué plus loin.

Si l’application le permet, il est possible de se rabattre sur un modèle où chaque instance est le point d’entrée unique de certaines données (par exemple selon la géographie), et les autres n’en ont que des copies en lecture, obtenues d’une manière ou d’une autre, ou doivent accéder au serveur responsable en écriture. Il s’agit alors plus d’une forme de sharding que de véritable réplication symétrique.

Dans la réplication asymétrique, seul le serveur primaire accepte des écritures, les secondaires ne sont accessibles qu’en lecture.

Dans la réplication synchrone, le client envoie sa requête en écriture sur le serveur primaire, le serveur primaire l’écrit sur son disque, il envoie les données au serveur secondaire attend que ce dernier l’écrive sur son disque. Si tout ce processus s’est bien passé, le client est averti que l’écriture a été réalisée avec succès. Concrètement, un ordre COMMIT rend la main une fois l’écriture validée sur plusieurs serveurs, généralement au moins deux (un primaire et un secondaire). On utilise généralement un mécanisme dit de Two Phase Commit ou « validation en deux phases », qui assure qu’une transaction est validée sur tous les nœuds dans la même transaction. Les propriétés ACID sont dans ce cas respectées.

Le gros avantage de ce système est qu’il n’y a pas de risque de perte de données quand le serveur primaire s’arrête brutalement et qu’il est nécessaire de basculer sur un serveur secondaire. L’inconvénient majeur est que cela ralentit fortement les écritures.

PostgreSQL permet d’ajuster ce ralentissement à la criticité. Par défaut (paramètre synchronous_commit à on), la réplication synchrone garantit que le serveur secondaire a bien écrit la transaction dans ses journaux et qu’elle a été synchronisée sur son disque (fsync), en plus de celui du primaire bien sûr. En revanche, elle ne garantit pas forcément que le secondaire a bien rejoué la transaction : il peut se passer un laps de temps où une lecture sur le secondaire serait différente du serveur primaire (le temps que le secondaire rejoue la transaction). PostgreSQL dispose d’un mode (synchronous_commit à remote_apply) qui permet d’avoir la garantie que les modifications sont rejouées sur le secondaire, au prix d’une latence supplémentaire. À l’inverse, on peut estimer qu’il est suffisant que les données soient juste écrites dans la mémoire cache du serveur secondaire, et pas forcément sur disque, pour être considérées comme répliquées (synchronous_commit à remote_write). La synchronicité peut être désactivée pour les requêtes peu critiques (synchronous_commit à local, voire off). Ce paramétrage peut être ajusté selon les besoins, requête par requête.

PostgreSQL permet aussi de disposer de plusieurs secondaires synchrones.

Ce système est le plus intéressant… en théorie. L’utilisateur peut se connecter à n’importe quel serveur pour des lectures et des écritures. Il n’y a pas de risque de perte de données, vu que la commande ne réussit que si les données sont bien enregistrées sur tous les serveurs. Autrement dit, c’est le meilleur système de réplication et de répartition de charge.

Dans les inconvénients, il faut gérer les éventuels conflits qui peuvent survenir quand deux transactions concurrentes opèrent sur le même ensemble de lignes. On résout ces cas particuliers avec des algorithmes plus ou moins complexes. Il faut aussi accepter la perte de performance en écriture induite par le côté synchrone du système.

PostgreSQL ne supporte pas la réplication symétrique, donc encore moins la symétrique synchrone. Certains projets évoqués essaient ou ont essayé d’apporter cette fonctionnalité.

Le besoin d’une architecture « multi-maîtres » revient régulièrement, mais il faut s’assurer qu’il est réel. Avant d’envisager une architecture complexe, et donc source d’erreurs, optimisez une installation asymétrique simple et classique, quitte à multiplier les serveurs secondaires, et testez ses performances : PostgreSQL pourrait bien vous surprendre !

Selon les cas d’utilisation, la réplication logique peut aussi être utile.

La récupération des données de réplication se fait de différentes façons suivant l’outil utilisé.

La diffusion de l’opération de mise à jour (donc le SQL lui-même) est très flexible et compatible avec toutes les versions. Cependant, cela pose la problématique des opérations dites non déterministes. L’insertion de la valeur now() exécutée sur différents serveurs fera que les données seront différentes, généralement très légèrement différentes, mais différentes malgré tout. L’outil Pgpool, qui implémente cette méthode de réplication, est capable de récupérer l’appel à la fonction now() pour la remplacer par la date et l’heure. En effet, il connaît les différentes fonctions de date et heure proposées en standard par PostgreSQL. Cependant, il ne connaît pas les fonctions utilisateurs qui pourraient faire de même. Il est donc préférable de renvoyer les données, plutôt que les requêtes.

Le renvoi du résultat peut se faire de deux façons : soit en récupérant les nouvelles données avec un trigger, soit en récupérant les nouvelles données dans les journaux de transactions.

Cette première solution est utilisée par un certain nombre d’outils externes de réplication, comme Slony ou Bucardo. Les fonctions triggers étant écrites en C, cela assure de bonnes performances. Cependant, seules les modifications des données sont attrapables avec des triggers, les modifications de la structure ne sont généralement pas gérées. Autrement dit, l’ajout d’une table, l’ajout d’une colonne demande une administration plus poussée, non automatisable.

La deuxième solution (par journaux de transactions) est bien plus intéressante car les journaux contiennent toutes les modifications, données comme structures. Il suffit au secondaire de réappliquer tous les journaux provenant du primaire pour être à l’image exacte de celui-ci. De ce fait, une fois mise en place, cette méthode requiert peu de maintenance. PostgreSQL offre nativement depuis longtemps deux variantes de cette solution : par journaux entiers (log shipping) ou par flux (streaming replication).

PostgreSQL permet, depuis la version 10, le décodage logique des modifications de données correspondant aux blocs modifiés dans les journaux de transactions. L’objectif est de permettre l’extraction logique des données écrites permettant la mise en place d’une réplication logique des résultats entièrement intégrée, donc sans triggers. Les modifications de structures doivent être gérées à la main.

La réplication physique de PostgreSQL est par défaut asynchrone et asymétrique. Il est possible de sélectionner le mode synchrone/asynchrone pour chaque serveur secondaire individuellement, et séparément pour chaque transaction, en modifiant le paramètre synchronous_commit.

La réplication physique fonctionne par l’envoi des enregistrements des journaux de transactions, soit par envoi de fichiers complets (on parle de log shipping), soit par envoi de groupes d’enregistrements en flux (on parle là de streaming replication), puisqu’il s’agit d’une réplication par diffusion de journaux.

La différence entre Warm Standby et Hot Standby est très simple :

• un serveur secondaire en Warm Standby est un serveur de secours sur lequel il n’est pas possible de se connecter ;
• un serveur secondaire en Hot Standby accepte les connexions et permet l’exécution de requêtes en lecture seule.

Un secondaire peut récupérer les informations de réplication depuis un autre serveur secondaire (fonctionnement en cascade).

Le serveur secondaire peut aussi n’appliquer les informations de réplication qu’après un délai configurable.

Le log shipping permet d’envoyer les journaux de transactions terminés sur un autre serveur. Ce dernier peut être un serveur secondaire, en Warm Standby ou en Hot Standby, prêt à les rejouer.

Cependant, son gros inconvénient vient du fait qu’il faut attendre qu’un journal soit complètement écrit pour qu’il soit propagé vers le secondaire. Or, un journal de 16 Mo peut contenir plusieurs centaines de transactions ! Si l’archivage a du retard (grosse charge, réseau saturé…), plusieurs journaux peuvent même être en attente. Le retard du secondaire par rapport au primaire peut donc devenir important, ce qui est gênant dans le cas d’un standby utilisé en lecture seule, par exemple dans le cadre d’une répartition de la charge de lecture.

On peut cependant moduler le risque de trois façons:

• sauf avarie très grave sur le serveur primaire, les journaux de transactions en attente peuvent être récupérés et appliqués sur le serveur secondaire ;
• on peut réduire la fenêtre temporelle de la réplication en modifiant la valeur de la clé de configuration archive_timeout. Au delà du délai exprimé avec cette variable de configuration, le serveur change de journal de transactions, provoquant l’archivage du précédent. On peut par exemple envisager un archive_timeout à 30 secondes, et ainsi obtenir une réplication à 30 secondes près. Attention toutefois, les journaux archivés font toujours 16 Mo, qu’ils soient archivés remplis ou non ;
• on peut utiliser l’outil pg_receivewal (nommé pg_receivexlog jusqu’en 9.6) qui crée à distance les journaux de transactions à partir d’un flux de réplication.

L’objectif du mécanisme de la streaming replication est d’avoir un secondaire qui accuse moins de retard. En effet, comme on vient de le voir, le log shipping exige d’attendre qu’un journal soit complètement rempli avant qu’il ne soit envoyé au serveur secondaire.

La réplication par streaming diminue ce retard en envoyant les enregistrements des journaux de transactions par groupe bien inférieur à un journal complet. Il introduit aussi deux processus gérant le transfert du contenu des WAL entre le serveur primaire et le serveur secondaire. Ce flux est totalement indépendant de l’archivage du WAL. Ainsi, en cas de perte du serveur primaire, sauf retard à cause d’une saturation quelconque, la perte de données est très faible.

Les délais de réplication entre le serveur primaire et le serveur secondaire sont très courts : une modification sur le serveur primaire sera en effet très rapidement répliqué sur un secondaire.

C’est une solution éprouvée et au point depuis des années. Néanmoins, elle a ses propres inconvénients : réplication de l’instance complète, architecture matérielle et version majeure de PostgreSQL forcément identiques entre les serveurs du cluster, etc.

Le Warm Standby existe depuis la version 8.2. La robustesse de ce mécanisme simple est prouvée depuis longtemps.

Les journaux de transactions sont répliqués en log shipping ou streaming replication selon la version, le besoin et les contraintes d’architecture. Le serveur secondaire est en mode recovery perpétuel et applique automatiquement les journaux de transaction reçus.

Un serveur en Warm Standby n’accepte aucune connexion entrante. Il n’est utile que comme réplicat prêt à être promu en production à la place de l’actuel primaire en cas d’incident. Les serveurs secondaires sont donc généralement paramétrés directement en Hot Standby.

Le Hot Standby est une évolution du Warm Standby : il accepte les connexions des utilisateurs et permet d’exécuter des requêtes en lecture seule.

Ce serveur peut toujours remplir le rôle de serveur de secours, tout en étant utilisable pour soulager le primaire : sauvegarde, requêtage en lecture…

Cet exemple montre un serveur primaire en streaming replication vers un serveur secondaire. Ce dernier est configuré en Hot Standby. Ainsi, les utilisateurs peuvent se connecter sur le serveur secondaire pour les requêtes en lecture et sur le primaire pour des lectures comme des écritures. Cela permet une forme de répartition de charge des lectures, la répartition étant gérée par le serveur d’applications ou par un outil spécialisé.

Contrairement à la réplication physique, la réplication logique ne réplique pas les blocs de données. Elle décode le résultat des requêtes qui sont transmis au secondaire. Celui-ci applique les modifications issues du flux de réplication logique.

La réplication logique utilise un système de publication/abonnement avec un ou plusieurs « abonnés » qui s’abonnent à une ou plusieurs « publications » d’un nœud particulier.

Une publication peut être définie sur n’importe quel serveur primaire. Le nœud sur laquelle la publication est définie est nommé « éditeur ». Le nœud où un abonnement a été défini est nommé « abonné ».

Une publication est un ensemble de modifications générées par une table ou un groupe de table. Chaque publication existe au sein d’une seule base de données.

Un abonnement définit la connexion à une autre base de données et un ensemble de publications (une ou plus) auxquelles l’abonné veut souscrire.

La réplication logique est disponible depuis la version 10 de PostgreSQL. Contrairement à la réplication physique, elle s’effectue entre instances primaires, toutes deux ouvertes en écriture avec leurs tables propres. Rien n’interdit à une instance abonnée pour certaines tables de proposer ses propres publications, même de tables concernées par un abonnement.

Une « publication » est créée sur le serveur éditeur et ne concerne que certaines tables. L’abonné souscrit à cette publication, c’est un « souscripteur ». Un processus spécial est lancé : le logical replication worker. Il va se connecter à un slot de réplication sur le serveur éditeur. Ce dernier va procéder à un décodage logique de ses propres journaux de transaction pour extraire les résultats des ordres SQL (et non les ordres eux-mêmes). Le flux logique est transmis à l’abonné qui les applique sur les tables.

La réplication logique possède quelques limitations. La principale est que seules les données sont répliquées, c’est-à-dire le résultat des ordres INSERT, DELETE, UPDATE, TRUNCATE (sauf en v10 pour ce dernier). Les tables cible doivent être créés manuellement, et il faudra dès lors répliquer manuellement les changements de structure.

Il n’est pas obligatoire de conserver strictement la même structure des deux côtés. Mais, afin de conserver sa cohérence, la réplication s’arrêtera en cas de conflit. Des clés primaires sur toutes les tables concernées sont fortement conseillées. Les large objects ne sont pas répliqués. Les séquences non plus, y compris celles utilisées par les colonnes de type serial. Notez que pour éviter des effets de bord sur la cible, les triggers des tables abonnées ne seront pas déclenchés par les modifications reçues via la réplication.

En principe, il serait possible d’utiliser la réplication logique en vue d’un failover vers un serveur de secours en propageant manuellement les mises à jour de séquences et de schéma. La réplication physique est cependant plus appropriée et plus efficace pour cela.

La réplication logique vise d’autres objectifs, tels la génération de rapports sur une instance séparée ou la migration vers une version majeure de PostgreSQL avec une indisponibilité minimale.

Jusqu’en 2010, PostgreSQL ne disposait pas d’un système de réplication évolué, et plus d’une quinzaine de projets ont tenté de combler ce vide. L’arrivée de la réplication logique en version 10 met à mal les derniers survivants. En pratique, ces outils ne comblent plus que des niches.

La liste exhaustive est trop longue pour que l’on puisse évoquer en détail chacune des solutions, surtout que la plupart sont obsolètes ou ne semblent plus maintenues. Voici les plus connues :

• Slony (réplication par trigger, éprouvé et fiable) ;
• Bucardo (réplication par trigger, toujours maintenu) ;
• Pgpool (réplication d’ordres SQL parmi d’autres fonctionnalités ; toujours actif) ;
• pgLogical (réplication logique, toujours actif) ;
• Londiste ;
• PGCluster ;
• Mammoth Replicator/Replicator ;
• Daffodil Replicator ;
• RubyRep ;
• pg_comparator ;
• Postgres-X2 (ex-Postgres-XC)…

Pour les détails sur ces outils et d’autres, voir le wiki ou cet article : Haute disponibilité avec PostgreSQL, Guillaume Lelarge, 2009.

Le sharding n’est pas de la réplication, ce serait même l’inverse. Le principe consiste à répartir les données sur plusieurs instances différentes, chacune étant responsable d’une partie des données, et ouverte en écriture.

La volumétrie peut augmenter, il suffit de rajouter des serveurs. Plusieurs serveurs peuvent travailler en parallèle sur la même requête. On contourne ainsi le principal goulet d’étranglement des performances : les entrées-sorties.

Le problème fondamental est la clé de répartitions des données sur les différents serveurs. Un cas simple est la répartition des données de nombreux clients dans plusieurs instances, chaque client n’étant présent que dans une seule instance. On peut aussi opérer une sorte de hash de la clé pour répartir équitablement les données sur les serveurs. Il faut aviser en fonction de la charge prévue, de la nécessité d’éviter les conflits lors des mises à jour, du besoin de croiser les données en masse, des purges à faire de temps à autre, et de la manière de répartir harmonieusement les écritures et lectures entre ces instances. C’est au client ou à une couche d’abstraction de savoir quel(s) serveur(s) interroger.

PostgreSQL n’implémente pas directement le sharding. Plusieurs techniques et outils permettent de le mettre en place.

• Les Foreign Data Wrappers (et l’extension postgres_fdw en particulier) permettent d’accéder à des données présentes sur d’autres serveurs. La capacité de postgres_fdw à « pousser » filtres et jointures vers les serveurs distants s’améliore de version en version. Des tables distantes peuvent être montées en tant que partitions d’une table mère. Les insertions dans une table partitionnée peuvent même être redirigées vers une partition distante de manière transparente. Vous trouverez un exemple dans cet article ou à la fin du module de formation V1 Le parcours simultané des partitions distantes est même possible à partir de PostgreSQL 14. La réplication logique peut synchroniser des tables non distribuées sur les instances.

• PL/Proxy est une extension qui permet d’appeler plusieurs hôtes distants à la fois avec un seul appel de fonctions. Elle existe depuis des années. Son inconvénient majeur est la nécessité de réécrire tous les appels à distribuer par des fonctions, on ne peut pas se reposer sur le SQL de manière transparente.

• Citus est une extension libre dont le but est de rendre le sharding transparent, permettant de garder la compatibilité avec le SQL habituel. Des nœuds sont déclarés auprès du serveur principal (où les clients se connectent), et quelques fonctions permettent de déclarer les tables comme distribuées selon une clé (et découpées entre les serveurs) ou tables de références (dupliquées partout pour faciliter les jointures). Les requêtes sont redirigées vers le bon serveur selon la clé, ou réellement parallélisées sur les différents serveurs concernés. Le projet est vivant, bien documenté, et a bonne réputation. Depuis son rachat par Microsoft en 2019, Citus assure ses revenus grâce à une offre disponible sur le cloud Azure. Ceci a permis en 2022 de libérer les fonctionnalités payantes et de publier l’intégralité projet en open-source.

Le sharding permet d’obtenir des performances impressionnantes, mais il a ses inconvénients :

• plus de serveurs implique plus de sources de problèmes, de supervision, de tâches d’administration (chaque serveur a potentiellement son secondaire, sa réplication…) ;
• le modèle de données doit être adapté au problème, limitant les interactions d’un nœud avec les autres ; le choix de la clé est crucial ;
• les propriétés ACID et la cohérence sont plus difficilement respectées dans ces environnements.

Historiquement, plusieurs forks de PostgreSQL ont été développés en partie pour faire du sharding, principalement en environnement OLAP/décisionnel, comme PostgreSQL-XC/XL, à présent disparu, ou Greenplum, qui existe toujours. Ces forks ont plus ou moins de difficultés à suivre la rapidité d’évolution de la version communautaire : les choisir implique de se passer de certaines nouveautés. D’où le choix de Citus de la forme d’une extension.

Ce domaine est l’un de ceux où PostgreSQL devrait beaucoup évoluer dans les années à venir, comme le décrivait Bruce Momjian en septembre 2018.

Même si cette présentation est destinée à détailler les solutions logicielles de réplication pour PostgreSQL, on peut tout de même évoquer les solutions de réplication de « bas niveau », voire matérielles.

De nombreuses techniques matérielles viennent en complément essentiel des technologies de réplication utilisées dans la haute disponibilité. Leur utilisation est parfois incontournable, du RAID en passant par les SAN et autres techniques pour redonder l’alimentation, la mémoire, les processeurs, etc.

Un système RAID 1 ou RAID 10 permet d’écrire les mêmes données sur plusieurs disques en même temps. Si un disque meurt, il est possible d’utiliser l’autre disque pour continuer. C’est de la réplication bas niveau. Le disque défectueux peut être remplacé sans interruption de service. Ce n’est pas une réplication entre serveurs mais cela contribue à la haute-disponibilité du système.

Le RAID 5 offre les mêmes avantages en gaspillant moins d’espace qu’un RAID 1, mais il est déconseillé pour les bases de données (PostgreSQL comme ses concurrents) à cause des performances en écriture, au quotidien comme lors de la reconstruction d’une grappe après remplacement d’un disque.

Le système RAID 10 est plus intéressant pour les fichiers de données alors qu’un système RAID 1 est suffisant pour les journaux de transactions.

Le RAID 0 (répartition des écritures sur plusieurs disques sans redondance) est évidemment à proscrire.

DRBD est un outil capable de répliquer le contenu d’un périphérique blocs. En ce sens, ce n’est pas un outil spécialisé pour PostgreSQL contrairement aux autres outils vus dans ce module. Il peut très bien servir à répliquer des serveurs de fichiers ou de mails. Il réplique les données en temps réel et de façon transparente, pendant que les applications modifient leur fichiers sur un périphérique. Il peut fonctionner de façon synchrone ou asynchrone. Tout ça en fait donc un outil intéressant pour répliquer le répertoire des données de PostgreSQL.

DRBD est un système simple à mettre en place. Son gros avantage est la possibilité d’avoir une réplication synchrone. Ses inconvénients sont sa lenteur, la non-disponibilité des secondaires et un volume de données plus important à répliquer (WAL + tables + index + vues matérialisées…).

La plupart des constructeurs de baie de stockage proposent des systèmes de réplication automatisés avec des mécanismes de failover/failback parfois sophistiqués. Ces solutions présentent peu ou prou les mêmes caractéristiques, avantages et inconvéniants que DRBD. Ces technologies ont en revanche le défaut d’être opaques et de nécessiter une main d’œuvre hautement qualifiée.

Bibliographie :

• « Haute disponibilité, répartition de charge et réplication » (documentation officielle)