PostgreSQL逻辑复制中的数据一致性保证
2022-10-232.0k 阅读
逻辑复制基础概念
逻辑复制概述
PostgreSQL 的逻辑复制是一种基于逻辑层面的数据复制方式，与物理复制相对。物理复制是基于数据库物理层面的日志（如 WAL，Write - Ahead Log）进行复制，逻辑复制则是在数据库逻辑对象（如表、行）的层面来处理数据复制。
逻辑复制允许从一个 PostgreSQL 数据库（称为发布端，publisher）提取数据更改，并将这些更改应用到另一个 PostgreSQL 数据库（称为订阅端，subscriber）。它的实现依赖于发布和订阅机制。发布端定义哪些数据（例如哪些表）将被发布，订阅端则定义从哪个发布端订阅数据。
逻辑复制的工作原理
- 发布端：
- 发布端使用逻辑解码功能，将 WAL 日志中的数据更改转换为逻辑格式。逻辑解码插件会将 WAL 日志解析为便于理解的逻辑数据结构，例如将插入操作转换为包含表名、列名和对应值的结构。
- 发布端会跟踪这些逻辑更改，并将它们存储在一个队列中，等待订阅端来拉取。
- 订阅端：
- 订阅端定期连接到发布端，请求获取新的逻辑更改数据。
- 当获取到数据后，订阅端会按照逻辑顺序将这些更改应用到本地数据库，从而保持与发布端数据的一致性。
数据一致性的关键要素
数据完整性
- 实体完整性：
- 在 PostgreSQL 逻辑复制中，确保表中每一行数据都有唯一标识是保证实体完整性的关键。例如，对于一个
employees表，通常会有一个employee_id列作为主键。 - 在发布端，当插入一条新员工记录时：
- 在 PostgreSQL 逻辑复制中，确保表中每一行数据都有唯一标识是保证实体完整性的关键。例如，对于一个
CREATE TABLE employees (
employee_id SERIAL PRIMARY KEY,
first_name VARCHAR(50),
last_name VARCHAR(50)
);
INSERT INTO employees (first_name, last_name) VALUES ('John', 'Doe');
- 订阅端在应用这条插入操作时，必须确保同样的主键约束生效。如果订阅端已经存在
employee_id为 1 的记录，而发布端又试图插入相同employee_id的新记录，就会违反实体完整性。PostgreSQL 通过主键约束检查来防止这种情况，在订阅端应用数据时，如果违反主键约束，会抛出错误，例如：
-- 假设订阅端已经有 employee_id 为 1 的记录
INSERT INTO employees (employee_id, first_name, last_name) VALUES (1, 'Jane', 'Smith');
-- 会抛出错误：ERROR: duplicate key value violates unique constraint "employees_pkey"
- 参照完整性：
- 参照完整性涉及表与表之间的关系。例如，有一个
orders表和customers表，orders表中的customer_id列是对customers表中customer_id列的外键引用。 - 在发布端创建表并插入数据：
- 参照完整性涉及表与表之间的关系。例如，有一个
CREATE TABLE customers (
customer_id SERIAL PRIMARY KEY,
customer_name VARCHAR(50)
);
CREATE TABLE orders (
order_id SERIAL PRIMARY KEY,
customer_id INT,
order_date DATE,
FOREIGN KEY (customer_id) REFERENCES customers(customer_id)
);
INSERT INTO customers (customer_name) VALUES ('Alice');
INSERT INTO orders (customer_id, order_date) VALUES (1, '2023 - 01 - 01');
- 在订阅端应用这些操作时，必须先确保
customers表中存在customer_id为 1 的记录，才能成功插入orders表中的记录。否则，会违反参照完整性约束，例如：
-- 假设订阅端 customers 表中没有 customer_id 为 1 的记录
INSERT INTO orders (customer_id, order_date) VALUES (1, '2023 - 01 - 01');
-- 会抛出错误：ERROR: insert or update on table "orders" violates foreign key constraint "orders_customer_id_fkey"
事务一致性
- 事务传播：
- 在 PostgreSQL 逻辑复制中，事务一致性要求发布端的事务在订阅端以相同的逻辑顺序和原子性进行应用。当发布端执行一个包含多个操作的事务时，例如：
BEGIN;
INSERT INTO products (product_name, price) VALUES ('Product A', 10.00);
UPDATE inventory SET quantity = quantity - 1 WHERE product_id = 1;
COMMIT;
- 订阅端必须将这一系列操作作为一个整体来应用。如果只应用了插入操作而没有应用更新操作，就会导致数据不一致。PostgreSQL 通过逻辑复制的事务标识和顺序号来确保事务在订阅端的正确传播。订阅端会按照从发布端接收到的事务顺序依次应用事务，保证事务的完整性。
- 并发事务处理：
- 在多用户环境下，发布端和订阅端都可能存在并发事务。在发布端，多个并发事务可能同时对数据进行更改。例如，事务 T1 试图更新
products表中product_id为 1 的产品价格，事务 T2 同时试图插入一条新的产品记录。 - 在逻辑复制过程中，发布端需要正确记录这些并发事务的逻辑更改，并保证订阅端能够按照正确的顺序应用。PostgreSQL 使用多版本并发控制（MVCC，Multi - Version Concurrency Control）机制来处理并发事务。MVCC 允许事务在不阻塞其他事务读取的情况下进行读写操作。在逻辑复制中，MVCC 确保了发布端并发事务产生的逻辑更改能够被准确记录和传播到订阅端，订阅端在应用这些更改时，也利用 MVCC 来保证数据的一致性。例如，当订阅端应用一个更新事务时，MVCC 会确保在更新数据时不会影响其他事务对该数据的读取，直到更新事务提交。
- 在多用户环境下，发布端和订阅端都可能存在并发事务。在发布端，多个并发事务可能同时对数据进行更改。例如，事务 T1 试图更新
逻辑复制实现数据一致性的机制
发布和订阅配置
- 发布配置：
- 在发布端，通过创建发布（publication）来定义哪些数据将被复制。例如，要发布
sales表：
- 在发布端，通过创建发布（publication）来定义哪些数据将被复制。例如，要发布
CREATE PUBLICATION sales_publication FOR TABLE sales;
- 发布可以选择不同的发布模式，如
INSERT、UPDATE、DELETE等操作的组合。例如，只发布sales表的插入操作：
CREATE PUBLICATION sales_insert_publication FOR TABLE sales WITH (publish = 'insert');
- 发布配置还可以包含对表的分区、继承等特性的处理。如果
sales表是分区表，发布配置可以确保分区数据的正确复制。例如，对于一个按日期分区的sales表：
CREATE TABLE sales (
sale_id SERIAL PRIMARY KEY,
sale_date DATE,
amount DECIMAL(10, 2)
) PARTITION BY RANGE (sale_date);
CREATE TABLE sales_2023 PARTITION OF sales FOR VALUES FROM ('2023 - 01 - 01') TO ('2024 - 01 - 01');
CREATE PUBLICATION sales_partition_publication FOR TABLE sales;
- 订阅配置：
- 在订阅端，通过创建订阅（subscription）来定义从哪个发布端订阅数据。例如：
CREATE SUBSCRIPTION sales_subscription
CONNECTION 'host=192.168.1.100 port=5432 dbname=source_db user=replication_user password=password'
PUBLICATION sales_publication;
- 订阅配置中可以设置一些参数来影响数据一致性，如
synchronize_data参数。当设置synchronize_data = true时，订阅端在创建订阅时会从发布端同步所有已发布的数据，确保初始数据的一致性。例如：
CREATE SUBSCRIPTION sales_subscription
CONNECTION 'host=192.168.1.100 port=5432 dbname=source_db user=replication_user password=password'
PUBLICATION sales_publication
WITH (synchronize_data = true);
逻辑解码与数据传输
- 逻辑解码插件：
- PostgreSQL 提供了多种逻辑解码插件，如
wal2json和pgoutput。wal2json插件将 WAL 日志解码为 JSON 格式，使得逻辑更改数据易于理解和处理。例如，使用wal2json插件：
- PostgreSQL 提供了多种逻辑解码插件，如
-- 安装 wal2json 插件
CREATE EXTENSION wal2json;
-- 开始逻辑解码
SELECT * FROM pg_logical_slot_get_changes('my_slot', NULL, NULL, 'include - xids', '0', 'pretty - print', '1');
pgoutput插件则以一种更紧凑、适合直接处理的格式解码 WAL 日志。这些插件在发布端将物理的 WAL 日志转换为逻辑格式，以便订阅端能够理解和应用。
- 数据传输：
- 订阅端通过与发布端建立连接，从发布端拉取逻辑更改数据。数据传输过程中，采用可靠的协议来保证数据的完整性。例如，订阅端会定期向发布端发送请求，获取新的逻辑更改。发布端会按照请求顺序将数据发送给订阅端。如果在传输过程中出现网络故障等问题，订阅端和发布端会通过重试机制来确保数据的完整传输。例如，订阅端在获取数据失败后，会等待一段时间后重新发送请求，直到成功获取数据。
数据一致性验证与维护
数据一致性验证方法
- 基于触发器的验证：
- 在订阅端，可以创建触发器来验证数据的一致性。例如，对于
orders表和customers表的参照完整性验证，可以在orders表上创建一个插入前触发器：
- 在订阅端，可以创建触发器来验证数据的一致性。例如，对于
CREATE OR REPLACE FUNCTION check_customer_exists() RETURNS trigger AS $$
BEGIN
IF NOT EXISTS (SELECT 1 FROM customers WHERE customer_id = NEW.customer_id) THEN
RAISE EXCEPTION 'Customer with ID % does not exist', NEW.customer_id;
END IF;
RETURN NEW;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;
CREATE TRIGGER before_orders_insert
BEFORE INSERT ON orders
FOR EACH ROW
EXECUTE FUNCTION check_customer_exists();
- 这样，当订阅端从发布端接收到
orders表的插入操作时，触发器会先检查customers表中是否存在对应的customer_id，确保参照完整性。
- 定期数据比对：
- 可以使用工具定期对发布端和订阅端的数据进行比对。例如，使用
pgDiff工具（一种第三方工具）。首先，在发布端和订阅端分别导出数据：
- 可以使用工具定期对发布端和订阅端的数据进行比对。例如，使用
-- 在发布端导出 sales 表数据
COPY sales TO '/tmp/sales_publisher.csv' WITH CSV HEADER;
-- 在订阅端导出 sales 表数据
COPY sales TO '/tmp/sales_subscriber.csv' WITH CSV HEADER;
- 然后使用
pgDiff工具对两个 CSV 文件进行比对：
pgDiff /tmp/sales_publisher.csv /tmp/sales_subscriber.csv
- 通过这种方式，可以发现发布端和订阅端数据的差异，及时进行修复。
数据一致性维护策略
- 错误处理与修复：
- 当订阅端在应用数据更改时出现错误，如违反约束错误，需要采取相应的处理策略。例如，如果因为主键冲突导致插入失败，可以选择忽略该操作（如果业务允许），或者暂停复制，手动修复数据后再继续。例如，在订阅端发现
employees表插入主键冲突错误：
- 当订阅端在应用数据更改时出现错误，如违反约束错误，需要采取相应的处理策略。例如，如果因为主键冲突导致插入失败，可以选择忽略该操作（如果业务允许），或者暂停复制，手动修复数据后再继续。例如，在订阅端发现
-- 查看错误日志获取详细信息
SELECT * FROM pg_stat_activity WHERE query LIKE '%INSERT INTO employees%';
-- 假设发现是因为重复的 employee_id 导致错误，可以手动删除订阅端重复的记录
DELETE FROM employees WHERE employee_id = (SELECT employee_id FROM employees GROUP BY employee_id HAVING COUNT(*) > 1);
-- 然后重新启动逻辑复制
- 版本控制与升级：
- 在 PostgreSQL 版本升级或逻辑复制相关功能升级时，要确保数据一致性不受影响。例如，在升级到新的 PostgreSQL 版本后，检查逻辑解码插件的兼容性。如果插件需要更新，先在测试环境中进行验证，确保升级后逻辑复制能够正常工作，数据一致性得到保证。同时，对于发布和订阅配置，在升级前后要进行备份和恢复测试，确保配置在新版本中仍然能够正确实现数据一致性。
复杂场景下的数据一致性保证
多发布端与多订阅端
- 多发布端场景：
- 当有多个发布端向同一个订阅端提供数据时，需要确保数据的一致性。例如，一个电商系统可能有不同地区的数据库作为发布端，都向一个汇总数据库（订阅端）提供销售数据。每个发布端可能独立进行数据更改，如添加新订单、更新库存等。
- 为了保证一致性，需要在发布端之间进行协调。可以使用分布式事务管理工具，如 Atomikos 与 PostgreSQL 结合。例如，在不同发布端执行涉及多个数据库的事务：
// 使用 Atomikos 进行分布式事务管理的 Java 代码示例
UserTransaction ut = new UserTransactionImp();
ut.begin();
DataSource ds1 = new MysqlXADataSource();
// 配置数据源 1（发布端 1）
DataSource ds2 = new MysqlXADataSource();
// 配置数据源 2（发布端 2）
Connection con1 = ds1.getConnection();
Connection con2 = ds2.getConnection();
PreparedStatement pstmt1 = con1.prepareStatement("INSERT INTO sales (sale_amount) VALUES (?)");
pstmt1.setBigDecimal(1, new BigDecimal("100.00"));
pstmt1.executeUpdate();
PreparedStatement pstmt2 = con2.prepareStatement("UPDATE inventory SET quantity = quantity - 1 WHERE product_id =?");
pstmt2.setInt(1, 1);
pstmt2.executeUpdate();
ut.commit();
- 这样可以确保在多个发布端同时进行数据操作时，数据的一致性。在订阅端，需要按照正确的顺序应用来自不同发布端的数据更改。
- 多订阅端场景：
- 当一个发布端向多个订阅端提供数据时，要保证每个订阅端的数据一致性。例如，一个金融机构的核心数据库作为发布端，向多个分支机构的数据库（订阅端）提供客户账户信息。
- 发布端需要确保向每个订阅端发送的数据更改顺序一致。这可以通过在发布端维护一个全局的事务顺序号来实现。每个事务在发布端生成一个唯一的顺序号，订阅端按照这个顺序号来应用数据更改。例如，发布端在记录 WAL 日志时，为每个事务添加一个顺序号字段：
-- 假设在 WAL 日志记录中添加了一个 sequence_number 字段
INSERT INTO wal_log (transaction_id, sequence_number, change_type, table_name, data) VALUES (1, 1, 'INSERT','sales', '{"sale_amount": 100.00}');
- 订阅端在获取数据时，按照
sequence_number顺序应用事务，从而保证多个订阅端数据的一致性。
数据分区与分布式数据
- 数据分区场景：
- 在 PostgreSQL 中，数据分区表常用于处理大规模数据。在逻辑复制中，对于分区表需要特殊处理以保证数据一致性。例如，一个按年份分区的销售记录表
sales_by_year：
- 在 PostgreSQL 中，数据分区表常用于处理大规模数据。在逻辑复制中，对于分区表需要特殊处理以保证数据一致性。例如，一个按年份分区的销售记录表
CREATE TABLE sales_by_year (
sale_id SERIAL PRIMARY KEY,
sale_date DATE,
amount DECIMAL(10, 2)
) PARTITION BY RANGE (sale_date);
CREATE TABLE sales_2022 PARTITION OF sales_by_year FOR VALUES FROM ('2022 - 01 - 01') TO ('2023 - 01 - 01');
CREATE TABLE sales_2023 PARTITION OF sales_by_year FOR VALUES FROM ('2023 - 01 - 01') TO ('2024 - 01 - 01');
- 在发布端，当插入一条销售记录时：
INSERT INTO sales_by_year (sale_date, amount) VALUES ('2023 - 05 - 01', 200.00);
- 订阅端需要确保这条记录被正确插入到对应的分区表
sales_2023中。这就要求发布端在逻辑解码时，准确传递分区信息，订阅端在应用数据时，根据分区规则将数据插入到正确的分区。例如，逻辑解码插件可以在解码数据时，添加分区相关的元数据：
{
"change_type": "INSERT",
"table_name": "sales_by_year",
"data": {
"sale_id": 1,
"sale_date": "2023 - 05 - 01",
"amount": 200.00
},
"partition": "sales_2023"
}
- 订阅端根据这个元数据将数据插入到正确的分区。
- 分布式数据场景：
- 在分布式数据库环境中，数据可能分布在多个节点上。例如，使用 Citus 扩展将 PostgreSQL 扩展为分布式数据库。在逻辑复制时，需要协调不同节点的数据更改。例如，在一个分布式电商系统中，订单数据可能分布在多个节点上。
- 当一个订单创建事务涉及多个节点的数据更改时，如在节点 A 更新库存，在节点 B 创建订单记录：
-- 在节点 A
BEGIN;
UPDATE inventory ON node A SET quantity = quantity - 1 WHERE product_id = 1;
-- 在节点 B
BEGIN;
INSERT INTO orders ON node B (customer_id, order_date) VALUES (1, '2023 - 07 - 01');
-- 协调事务提交
COMMIT;
- 在逻辑复制过程中，需要确保这些分布式事务的逻辑更改能够正确传播到订阅端。这可能需要使用分布式事务协议，如两阶段提交（2PC）或三阶段提交（3PC），来保证数据一致性。同时，订阅端需要能够正确处理来自分布式环境的逻辑更改数据，按照事务顺序应用这些更改。