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逻辑复制概述 PostgreSQL 的逻辑复制是一种基于发布 - 订阅模型的复制机制。它允许从一个 PostgreSQL 数据库（发布端）向一个或多个其他 PostgreSQL 数据库（订阅端）复制数据更改。与物理复制不同，逻辑复制在逻辑层面工作，基于 WAL（Write - Ahead Log）中的逻辑日志记录，这些记录描述了数据库对象（如表、视图等）的更改。 逻辑复制具有诸多优点，例如可以基于表或行进行过滤，支持多订阅端，并且可以跨不同版本的 PostgreSQL 数据库进行复制。这使得它在数据分发、数据集成以及高可用和灾难恢复场景中具有广泛应用。 逻辑复制的工作原理 1. 发布端：当发布端的数据库发生数据更改时，这些更改首先被记录到 WAL 日志中。逻辑复制插件（如 pgoutput 或 wal2json）会将 WAL 日志中的逻辑更改提取出来，并转换为逻辑复制消息。这些消息被发送到订阅端。 2. 订阅端：订阅端接收来自发布端的逻辑复制消息，并将这些消息应用到本地数据库，从而使订阅端数据库与发布端数据库保持数据同步。 故障排查通用方法 1. 检查复制相关配置 在进行

1. PostgreSQL逻辑复制基础 1.1 逻辑复制概述 PostgreSQL 的逻辑复制是基于发布 - 订阅模型。在这种模型中，一个 PostgreSQL 数据库实例可以作为发布者（Publisher），将数据的更改以逻辑日志的形式发布出去，而其他的数据库实例作为订阅者（Subscriber）可以订阅这些更改，并应用到自身数据库中。 与物理复制不同，逻辑复制不是基于块级别的数据复制，而是基于数据库对象（如表、行等）的更改。这意味着逻辑复制可以更加灵活地选择需要复制的数据，而不必复制整个数据库。例如，在一个大型电商数据库中，可能只需要将用户订单表的数据复制到数据分析库中，而不需要复制用户评价、商品库存等其他表的数据，逻辑复制就可以轻松实现这种需求。 1.2 逻辑复制的工作原理 1. 发布端：当发布者数据库中的数据发生变化（如执行 INSERT、UPDATE、DELETE 操作）时，这些更改会被记录到预写日志（Write - Ahead Log，WAL）中。逻辑复制会从 WAL 中解析出这些更改，并将其转换为逻辑格式的更改集（Change Set）。这些更改集包含了对数据库

读写分离架构概述 读写分离架构的基本概念 在现代的应用系统开发中，随着业务的增长和数据量的不断攀升，数据库的负载压力也日益增大。读写分离架构应运而生，它将数据库的读操作和写操作分离开来，分别由不同的数据库服务器承担。一般来说，写操作（如插入、更新、删除等操作）会在主数据库上执行，以确保数据的一致性和完整性；而读操作（如查询操作）则会被分流到多个从数据库上执行，通过这种方式来分散读负载，提高系统的整体性能和可扩展性。 例如，一个电商平台，每天有大量的用户浏览商品信息（读操作），同时也会有用户下单、修改订单状态等操作（写操作）。如果所有这些操作都集中在一台数据库服务器上，随着业务量的增加，数据库很容易成为性能瓶颈。采用读写分离架构后，主库负责处理订单相关的写操作，从库则可以高效地处理大量用户的商品浏览查询请求。 读写分离架构的优势 1. 提高系统性能：通过将读操作分散到多个从库，减轻了主库的压力，使得主库可以更专注于写操作，提高写操作的效率。同时，多个从库并行处理读请求，能够显著提高读操作的响应速度，满足大量用户同时查询数据的需求。例如，在一个新闻资讯网站中，每天有海量的用户访问

PostgreSQL逻辑复制概述 PostgreSQL的逻辑复制是一种强大的功能，它允许从一个PostgreSQL数据库（发布端）向一个或多个其他PostgreSQL数据库（订阅端）复制数据更改。与物理复制不同，逻辑复制基于数据库的逻辑层面，例如表的行级更改。这使得它在许多场景下更具灵活性，比如异构环境间的数据同步、数据子集的复制等。 逻辑复制通过发布和订阅的概念来实现。发布端定义要复制的数据库对象（通常是表）集合，称为发布（publication）。订阅端则定义订阅（subscription），指定从哪个发布端的哪个发布获取数据。 逻辑复制监控的重要性 在生产环境中，确保逻辑复制的健康运行至关重要。如果复制出现问题，可能导致数据不一致，影响依赖这些数据的应用程序的正常运行。监控逻辑复制可以帮助我们及时发现并解决以下问题： 1. 复制延迟：数据从发布端到订阅端的传输时间过长，可能是网络问题、系统资源瓶颈或复制配置不当导致。 2. 复制错误：例如由于数据类型不匹配、约束冲突等原因，导致复制无法正常进行。 3. 数据不一致：即使复制没有报错，但两边数据可能因为某些特殊情况（如手动修

逻辑复制基础概念 逻辑复制概述 PostgreSQL 的逻辑复制是基于发布 - 订阅模型实现的。在这种模型中，一个数据库实例作为发布者（Publisher），它将数据更改以逻辑日志的形式发布出去；而其他数据库实例作为订阅者（Subscriber），订阅这些发布的更改并应用到自身数据库中。逻辑复制与物理复制不同，物理复制是基于底层物理日志（如 WAL，Write - Ahead Log）进行数据块级别的复制，逻辑复制则是在更高层次上，基于数据库对象（如表、行等）的更改进行复制。 例如，当在发布者数据库的一张表中插入一条新记录时，逻辑复制会捕获这个插入操作的逻辑信息（如插入的列值等），并将其发送给订阅者，订阅者再根据这些逻辑信息在本地执行对应的插入操作。 逻辑复制的工作流程 1. 发布者端：首先，发布者需要定义一个发布（Publication），指定要发布的数据库对象，通常是表。例如，要发布名为 employees 的表，可以使用以下 SQL 语句： sql CREATE PUBLICATION employees_publication FOR TABLE employees;

1. PostgreSQL事务隔离级别概述 在深入探讨SSI（Serializable Snapshot Isolation，可串行化快照隔离）技术之前，先简要回顾一下PostgreSQL的事务隔离级别。PostgreSQL支持四种事务隔离级别：读未提交（Read Uncommitted）、读已提交（Read Committed）、可重复读（Repeatable Read）和可串行化（Serializable）。 - 读未提交：此级别下，一个事务可以读取到其他事务尚未提交的数据。这种隔离级别存在脏读的风险，因为其他事务可能回滚，导致读取到的数据是无效的。在PostgreSQL中，默认并不支持此级别，因为它可能会导致数据一致性问题。 - 读已提交：这是PostgreSQL的默认事务隔离级别。在此级别下，一个事务只能读取到其他事务已经提交的数据。每次执行查询时，都会获取一个新的快照，因此在事务执行过程中，可能会看到其他事务提交的数据变化。例如： sql -- 事务1 BEGIN; UPDATE accounts SET balance = balance - 100 WHERE ac

PostgreSQL SSI 简介 PostgreSQL 作为一款强大的开源关系型数据库，其Serializable Snapshot Isolation（SSI）特性为并发控制提供了一种高性能且符合可串行化隔离级别的解决方案。在并发事务处理环境中，确保事务的可串行化执行至关重要，因为这能避免诸如脏读、不可重复读和幻读等并发问题，保证数据的一致性和完整性。 SSI 的核心机制在于通过维护事务之间的依赖关系来检测和处理潜在的并发冲突。它打破了传统可串行化隔离级别下严格的锁机制，在提高并发性能的同时，依然能够保证事务执行的可串行化语义。 SSI 的依赖关系类型 读 - 写依赖（Read - Write Dependency） 当一个事务读取了另一个事务修改的数据时，就会产生读 - 写依赖。例如，事务 T1 修改了表 employees 中员工 Alice 的薪资信息，然后事务 T2 读取了 Alice 的薪资数据。此时，T2 对 T1 存在读 - 写依赖。 在 PostgreSQL 中，这种依赖关系的记录和管理是 SSI 实现的关键部分。数据库通过维护事务修改数据的版本信息以及

数据库并发控制机制概述 在数据库系统中，并发控制是确保多个并发事务能够正确执行，避免数据不一致问题的关键技术。常见的并发控制机制包括锁机制、时间戳排序机制以及多版本并发控制（MVCC）等。不同的机制各有优劣，适用于不同的应用场景。 S2PL（严格两阶段锁协议） 1. 基本原理 - S2PL是一种基于锁的并发控制协议。在S2PL中，事务分为两个阶段：增长阶段和收缩阶段。 - 增长阶段：事务可以获取锁，但不能释放锁。在这个阶段，事务根据需要对数据项加锁，例如对要读取的数据项加共享锁（S锁），对要修改的数据项加排他锁（X锁）。 - 收缩阶段：事务只能释放锁，不能获取新锁。一旦事务开始释放锁，就进入收缩阶段，不再能获取任何新的锁。 - 严格性：S2PL还强调严格性，即事务持有的排他锁必须在事务提交或回滚时才能释放。这确保了已修改的数据在事务完成前不会被其他事务访问，从而避免了脏读等数据不一致问题。 2. 优点 - 简单直观：S2PL的原理相对简单，易于理解和实现。数据库系统可以通过简单的锁管理策略来实现S2PL，开发和维护成本相对较低。 - 数据一致性

MVCC基础概念 1. MVCC定义 MVCC（Multi - Version Concurrency Control，多版本并发控制）是一种在数据库管理系统中用于处理并发访问的技术。与传统的锁机制不同，MVCC通过维护数据的多个版本来避免读写操作之间的阻塞。在MVCC模型下，读操作通常不会阻塞写操作，写操作也通常不会阻塞读操作，这大大提高了数据库的并发性能。 2. MVCC工作原理 - 版本生成：当数据发生修改时，数据库不会直接覆盖旧数据，而是创建一个新的版本。每个版本的数据都会记录相关的事务信息，比如创建该版本的事务ID。例如，假设我们有一张简单的users表，包含id和name字段。当一个事务T1对users表中id = 1的记录进行更新，将name从'Alice'改为'Bob'时，数据库不会直接修改旧记录，而是生成一个新的版本，旧版本依然保留。 - 事务可见性：读操作根据事务的启动时间来决定可见的数据版本。如果一个事务T2在T1更新操作完成之前启动，那么T2读取id = 1的记录时，将看到旧版本的数据（name = 'Alice'）。而如果T2在T1提交之后启

PostgreSQL SSI 基础概念 事务隔离级别概述 在数据库管理系统中，事务隔离级别决定了事务之间如何相互影响。不同的隔离级别在并发控制和数据一致性之间提供了不同的权衡。常见的事务隔离级别包括读未提交（Read Uncommitted）、读已提交（Read Committed）、可重复读（Repeatable Read）和串行化（Serializable）。PostgreSQL 支持这些常见的隔离级别，并且通过 SSI（Serializable Snapshot Isolation）机制来实现一种高性能的串行化隔离级别。 读未提交是最低的隔离级别，它允许一个事务读取另一个未提交事务的数据，这可能导致脏读（Dirty Read）问题。读已提交则确保一个事务只能读取已提交事务的数据，避免了脏读，但可能会出现不可重复读（Non - Repeatable Read），即同一事务内多次读取同一数据可能得到不同结果，因为其他事务可能在两次读取之间修改并提交了该数据。可重复读在同一事务内多次读取同一数据时会返回相同结果，解决了不可重复读问题，但可能存在幻读（Phantom Read），即