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在现代高并发业务系统中,传统单机数据库往往难以承载高速增长的数据写入和复杂查询压力。本篇将从实战角度出发,详细讲解如何基于 PostgreSQL + Citus 构建一个 高性能、可扩展的分布式数据库集群,支持在线扩容、数据分片、副本容灾等能力,满足百万级用户并发访问的业务需求。

一、方案概览与架构设计
技术选型
- PostgreSQL:功能丰富、稳定可靠的开源关系型数据库
- Citus:PostgreSQL 插件,支持分布式扩展、分片、查询并行处理
架构拓扑
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| 应用程序 (API) |
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| Citus Coordinator |
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| | |
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| Citus Worker1 | | Citus Worker2 | | Citus Worker3 |
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二、部署与配置步骤
Step 1:准备环境(3 节点)
假设使用 3 台服务器(或容器):
- Node1:Coordinator
- Node2、Node3:Worker 节点
所有节点安装 PostgreSQL + Citus:
# 安装 PostgreSQL 和 Citus
curl https://install.citusdata.com/community/deb.sh | sudo bash
sudo apt install postgresql-15-citus-11.3
Step 2:配置 PostgreSQL 参数
修改每个节点的 postgresql.conf:
listen_addresses = ‘*’
shared_preload_libraries = ‘citus’
配置 pg_hba.conf:
host all all 0.0.0.0/0 md5
Step 3:设置分布式集群角色
在 Coordinator 节点:
— 添加 Worker 节点
SELECT * from master_add_node(‘worker2_ip’, 5432);
SELECT * from master_add_node(‘worker3_ip’, 5432);
三、创建分布式表并测试
— 创建分布式表
CREATE TABLE orders (
id BIGINT,
user_id BIGINT,
amount NUMERIC,
created_at TIMESTAMP
);
— 按 user_id 分片
SELECT create_distributed_table(‘orders’, ‘user_id’);
插入数据测试:
INSERT INTO orders VALUES (1, 123, 100.00, now());
四、性能调优建议
- 使用 HASH 分片 确保数据均匀分布
- 开启 parallel query 提高复杂查询性能
- 搭配 pgBouncer 做连接池优化
- 可配合 Prometheus + pg_exporter 实现数据库监控
五、数据迁移与高可用性方案
- 使用 citus_shard_replication_factor 设置副本
- 通过 WAL 流复制+Keepalived 实现节点高可用
- 利用 rebalance_table_shards 实现在线扩容与负载均衡
六、总结
通过 PostgreSQL + Citus,我们可以在熟悉的关系型数据库基础上实现强大分布式能力,兼顾了传统 SQL 功能和 NoSQL 扩展性,是构建海量数据支撑系统的利器,适用于电商、金融、SaaS 等高并发业务场景。
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