PG的两种集群技术：Pgpool-II与Postgres-XL

原文：https://segmentfault.com/a/1190000007012082

最近研究了PG的两种集群方案，分别是Pgpool-II和Postgres-XL，在这里总结一下二者的机制、结构、优劣、测试结果等。

1、 Pgpool-II和Postgres-XL简介

据我目前的了解，Pgpool-II和Postgres-XL是PG集群开源实现中比较成功的两个项目，互联网上相关的介绍也不少，但尚不确定二者在企业生产环境中是否被广泛使用。其中Pgpool-II的前身的Pgpool-I，Postgres-XL的前身是Postgres-XC。
1.1、Pgpool-II

Pgpool-II相当于中间件，位于应用程序和PG服务端之间，对应用程序来说，Pgpool-II就相当于PG服务端；对PG服务端来说，Pgpool-II相当于PG客户端。由此可见，Pgpool-II与PG是解耦合的，基于这样的机制，Pgpool-II可以搭建在已经存在的任意版本的PG主从结构上，主从结构的实现与Pgpool-II无关，可以通过slony等工具或者PG自身的流复制机制实现。除了主从结构的集群，Pgpool-II也支持多主结构，称为复制模式，该模式下PG节点之间是对等的，没有主从关系，写操作同时在所有节点上执行，这种模式下写操作的代价很大，性能上不及主从模式。PG
9.3之后支持的流复制机制可以方便的搭建主从结构的集群（包括同步复制与异步复制），因此Pgpool-II中比较常用的模式是流复制主从模式，其结构如下图（也可以一主多从）。





既然PG可以通过自身的流复制机制方便的搭建主从结构集群，为什么还要在它上面搭建Pgpool-II呢？因为简单的主从结构集群并不能提供连接池、负载均衡、自动故障切换等功能，Pgpool-II正好可以做到这些，当然负载均衡只针对读操作，写操作只发生在主节点上。为了避免单点故障，Pgpool-II自身也可以配置为主从结构，对外提供虚拟IP地址，当主节点故障后，从节点提升为新的主节点并接管虚拟IP。

1.2、Postgres-XL

Postgres-XL的机制和Pgpool-II大不相同，它不是独立于PG的，是在PG源代码的基础上增加新功能实现的。简单来说，Postgres-XL将PG的SQL解析层的工作和数据存取层的工作分离到不同的两种节点上，分别称为Coordinator节点和Datanode节点，而且每种节点可以配置多个，共同协调完成原本单个PG实例完成的工作。此外，为了保证分布模式下事务能够正确执行，增加了一个GTM节点。为了避免单点故障，可以为所有节点配置对应的slave节点。Postgres-XL结构图见下图，来自官网。



Postgres-XL的Coordinator节点是整个集群的数据访问入口，可以配置多个，然后在它们之上通过Nginx等工具实现负载均衡。Coordinator节点维护着数据的存储信息，但不存储数据本身。接收到一条SQL语句后，Coordinator解析SQL，制定执行计划，然后分发任务到相关的Datanode上，Datanode返回执行结果到Coordinator，Coordinator整合各个Datanode返回的结果，最后返回给客户端。

Postgres-XL的Datanode节点负责实际存取数据，数据在多个Datanode上的分布有两种方式：复制模式和分片模式，复制模式下，一个表的数据在指定的节点上存在多个副本；分片模式下，一个表的数据按照指定的规则分布在多个数据节点上，这些节点共同保存一份完整的数据。这两种模式的选择是在创建表的时候执行CREATE TABLE语句指定的，也可以通过ALTER TABLE语句改变数据的分布方式。

2、 Pgpool-II和Postgres-XL对比



3、 Pgpool-II和Postgres-XL的性能测试

我分别使用pgbench和benchmarksql测试了Pgpool-II集群和Postgres-XL集群的性能，为了对比，还测试单机PG的性能。

测试条件：Pgpool-II集群是搭建在两台虚机上的主从复制（异步）集群；Postgres-XL集群也是搭建在相同条件上的两台虚机的集群，其中包含两个Coordinator节点和两个Datanode节点。单机PG也是运行在相同条件的虚机上。操作系统是CentOS 6.6，单机PG和Pgpool-II集群种的PG版本号是9.5，Postgres-XL的版本号是Postgres-XL 9.5 R1.3，也只基于PG 9.5的。
3.1、pgbench测试

pgbench是PG自带的一款简单的PG性能测试工具，测试指标是TPS，表示每秒钟完成的事务数。测试过程如下：

1) 建库

psql -h 10.192.33.244 -p7777 -c "create database pgbench"

2) 生成数据

pgbench -i -s 1000 -h 10.192.33.244 -p 7777 pgbench
#参数-s指定数据量，这里使用1000，最终生成的数据量大小约16G。

3) 测试

pgbench -h 10.192.33.244 -p7777  -c30 -T300 -n
#测试时间5分钟，连续测试3次。

pgbench测试结果：



pgbench的测试结果显示，Pgpool-II集群的性能比单机PG的性能差一些，约为84%；Postgres-XL集群的性能比单机PG的性能好一些，约为137%。

3.2、benchmarksql测试

benchmarksql的是一款常用的TPC-C测试工具，TPC-C测试衡量的是数据库的OLTP性能。测试过程如下：

1) 建库

psql -h 10.192.33.244 -p7777 -c "create database tpcc"

2) 生成数据

./runDatabaseBuild.sh props.pg
#props.pg为配置文件，配置数据库链接信息以及测试数据量、测试时间等，
#这里配置的数据量是100 warehouse，最终生成的数据约10G，测试时间1小时。

3) 测试

./runBenchmark.sh props.pg

benchmarksql测试结果：



benchmarksql测试结果显示，两种集群与单机PG的性能指标几乎一致，无法分辨高下。出现这种结果的可能原因之一是：测试数据量较小，无法发挥集群的性能优势，尤其像Postgres-XL这个集群在设计上针对大数据处理做了一些优化，应该更加适合大数据处理的场景。鉴于benchmarksql测试生成数据十分耗时，这里就不再进行较大数据量的测试了。

最后，综合来看，我更倾向于Postgres-XL，如果公司今后打算用的话，我会推介。