云原生分布式 PostgreSQL+Citus 集群在 Sentry 后端的实践

优化一个分布式系统的吞吐能力，除了应用本身代码外，很大程度上是在优化它所依赖的中间件集群处理能力。如：kafka/redis/rabbitmq/postgresql/分布式存储(CephFS,JuiceFS,C urve,Longhorn)等集群的处理能力。

分布式存储集群(Longhorn)

这里主要用于 Citus 集群的协调器(coordinator)和工作器(worker) 节点的数据持久化。

具体文档，请参阅：https://longhorn.io/

分布式 PostgreSQL 集群(Citus)

这里主要用于对 Sentry 事件源数据大表 nodestore_node 的分片。

具体文档，请参阅：

https://docs.citusdata.com/en/v11.1/

读写分离和高可用(PgPool+Repmgr)

这里主要用于对 Citus 节点(协调器/工作器)进行读写分离和主备高可用。

具体文档，请参阅：

https://www.pgpool.net/docs/pgpool-II-4.2.3/en/html/example-kubernetes.html

https://repmgr.org/

管理集群节点(PgAdmin)

具体文档，请参阅：

https://www.pgadmin.org/

nodestore_node 大表分片

选择分布式 key，并将表转换分布式表，这里将表划分为 64 个分片，数据平均分配到 6 台 worker 节点：

# 创建分布式表
SELECT create_distributed_table('nodestore_node', 'id', colocate_with => 'none', shard_count => 64);
# 平衡分片
SELECT rebalance_table_shards();
# 查询分片
SELECT * FROM citus_shards;

总结

中间件集群基础设施建设，本身涉及细节较多，可以说是另一个领域。

本文提供了一种笔者的实践思路，抛砖引玉。