在 Azure Kubernetes 服务（AKS）上部署高度可用的 PostgreSQL 数据库

2025-10-10

在本文中，你将在 AKS 上部署高度可用的 PostgreSQL 数据库。

如果尚未为此部署创建所需的基础结构，请按照创建基础结构以在 AKS 上部署高度可用的 PostgreSQL 数据库中的步骤进行设置，然后可返回到本文。

重要

AKS 文档和示例中都提到了开源软件。 AKS 服务级别协议、有限保修和 Azure 支持不涵盖你部署的软件。将开源技术与 AKS 一起使用时，请查阅相应社区和项目维护者提供的支持选项来制定计划。

例如，Ray GitHub 存储库描述了多个在响应时间、用途和支持级别方面各不相同的平台。

Microsoft 将负责生成我们在 AKS 上部署的开源包。该责任包括对生成、扫描、签名、验证和修补过程拥有完整的所有权，以及对容器映像中的二进制文件的控制。如需了解详细信息，请参阅 AKS 漏洞管理和 AKS 支持范围。

为启动应用用户创建机密

使用 kubectl create secret 命令为启动应用用户生成一个机密，通过交互式登录来验证 PostgreSQL 部署。

重要

Microsoft建议使用可用的最安全的身份验证流。此过程中所述的身份验证流要求在应用程序中高度信任，并且存在其他流中不存在的风险。仅当其他更安全的流（如托管标识）不可行时，才应使用此流。

PG_DATABASE_APPUSER_SECRET=$(echo -n | openssl rand -base64 16)

kubectl create secret generic db-user-pass \
    --from-literal=username=app \
     --from-literal=password="${PG_DATABASE_APPUSER_SECRET}" \
     --namespace $PG_NAMESPACE \
     --context $AKS_PRIMARY_CLUSTER_NAME

使用 kubectl get 命令验证是否已成功创建机密。

kubectl get secret db-user-pass --namespace $PG_NAMESPACE --context $AKS_PRIMARY_CLUSTER_NAME

设置用于 PostgreSQL 群集的环境变量

部署 ConfigMap，使用以下 kubectl apply 命令为 PostgreSQL 群集设置环境变量：

cat <<EOF | kubectl apply --context $AKS_PRIMARY_CLUSTER_NAME -n $PG_NAMESPACE -f -
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
    name: cnpg-controller-manager-config
data:
    ENABLE_AZURE_PVC_UPDATES: 'true'
EOF

安装 Prometheus PodMonitor

Prometheus 使用 CNPG GitHub 示例存储库中存储的一组默认记录规则为 CNPG 实例创建 PodMonitor。在生产环境中，将根据需要修改这些规则。

使用 helm repo add 命令添加 Prometheus 社区 Helm 存储库。

helm repo add prometheus-community \
    https://prometheus-community.github.io/helm-charts

升级 Prometheus 社区 Helm 存储库，并使用带有 helm upgrade 标志的 --install 命令在主群集上安装它。

helm upgrade --install \
    --namespace $PG_NAMESPACE \
    -f https://raw.githubusercontent.com/cloudnative-pg/cloudnative-pg/main/docs/src/samples/monitoring/kube-stack-config.yaml \
    prometheus-community \
    prometheus-community/kube-prometheus-stack \
    --kube-context=$AKS_PRIMARY_CLUSTER_NAME

创建联合凭据

在本部分，你将创建 PostgreSQL 备份的联合标识凭据，以允许 CNPG 使用 AKS 工作负载标识向存储帐户目标进行身份验证来进行备份。 CNPG 运算符会创建一个与 CNPG 群集部署清单中使用的群集同名的 Kubernetes 服务帐户。

使用 az aks show 命令获取群集 OIDC 颁发者 URL。

export AKS_PRIMARY_CLUSTER_OIDC_ISSUER="$(az aks show \
    --name $AKS_PRIMARY_CLUSTER_NAME \
    --resource-group $RESOURCE_GROUP_NAME \
    --query "oidcIssuerProfile.issuerUrl" \
    --output tsv)"

使用 az identity federated-credential create 命令创建联合标识凭据。

az identity federated-credential create \
    --name $AKS_PRIMARY_CLUSTER_FED_CREDENTIAL_NAME \
    --identity-name $AKS_UAMI_CLUSTER_IDENTITY_NAME \
    --resource-group $RESOURCE_GROUP_NAME \
    --issuer "${AKS_PRIMARY_CLUSTER_OIDC_ISSUER}" \
    --subject system:serviceaccount:"${PG_NAMESPACE}":"${PG_PRIMARY_CLUSTER_NAME}" \
    --audience api://AzureADTokenExchange

部署高度可用的 PostgreSQL 群集

在本部分，你将使用 CNPG 群集自定义资源定义 (CRD) 部署高度可用的 PostgreSQL 群集。

群集 CRD 参数

下表概述了在群集 CRD 的 YAML 部署清单中设置的关键属性：

properties	定义
`inheritedMetadata`	特定于 CNPG 运算符。元数据由与群集相关的所有对象继承。
`annotations: service.beta.kubernetes.io/azure-dns-label-name`	公开读写和只读 Postgres 群集终结点时要使用的 DNS 标签。
`labels: azure.workload.identity/use: "true"`	指示 AKS 应将工作负载标识依赖项注入托管 PostgreSQL 群集实例的 Pod。
`topologySpreadConstraints`	需要不同的区域和具有 `"workload=postgres"` 标签的不同节点。
`resources`	配置服务质量 (QoS) 类 Guaranteed。在生产环境中，这些值是最大限度使用基础节点 VM 的关键，根据所使用的 Azure VM SKU 而有所不同。
`bootstrap`	特定于 CNPG 运算符。使用空的应用数据库进行初始化。
`storage` / `walStorage`	特定于 CNPG 运算符。为数据和日志存储的 PersistentVolumeClaim (PVC) 定义存储模板。还可以为表空间指定存储来进行分片，以增加 IOPs。
`replicationSlots`	特定于 CNPG 运算符。启用复制槽来实现高可用性。
`postgresql`	特定于 CNPG 运算符。映射 `postgresql.conf`、`pg_hba.conf` 和 `pg_ident.conf config` 的设置。
`serviceAccountTemplate`	包含生成服务帐户所需的模板，并将 AKS 联合标识凭据映射到 UAMI，从而能够从托管 PostgreSQL 实例的 Pod 进行 AKS 工作负载标识身份验证来访问外部 Azure 资源。
`barmanObjectStore`	特定于 CNPG 运算符。使用 AKS 工作负载标识配置 barman-cloud 工具套件，以便向 Azure Blob 存储对象存储进行身份验证。

PostgreSQL 性能参数

PostgreSQL 性能在很大程度上取决于群集的基础资源。下表提供了有关如何计算高性能的关键参数的一些建议：

properties	建议的值	定义
`wal_compression`	lz4	使用指定方法压缩 WAL 文件中的整页写入
`max_wal_size`	6GB	设置触发检查点的 WAL 大小
`checkpoint_timeout`	15 分钟	在自动 WAL 检查点之间设置最长时间
`checkpoint_flush_after`	2MB（兆字节）	在将以前执行的写入刷新到磁盘之前所要达到的页数
`wal_writer_flush_after`	2MB（兆字节）	WAL 写入器写出的 WAL 数量，达到该数量将触发刷新
`min_wal_size`	4GB	设置要将 WAL 收缩到的最小大小
`shared_buffers`	25% 的节点内存	设置服务器使用的共享内存缓冲区数
`effective_cache_size`	75% 的节点内存	设置规划器关于数据缓存总大小的假设
`work_mem`	1/256 的节点内存	设置要用于查询工作区的最大内存
`maintenance_work_mem`	6.25% 的节点内存	设置用于维护操作的最大内存
`autovacuum_vacuum_cost_limit`	2400	autovacuum 在短暂睡眠之前可用的清空成本量
`random_page_cost`	1.1	设置规划器对不按顺序提取磁盘页的成本估计值
`effective_io_concurrency`	64	磁盘子系统可有效处理的同时请求数
`maintenance_io_concurrency`	64	用于维护工作的“effective_io_concurrency”变体

部署 PostgreSQL

使用 kubectl apply 命令通过群集 CRD 部署 PostgreSQL 群集。

cat <<EOF | kubectl apply --context $AKS_PRIMARY_CLUSTER_NAME -n $PG_NAMESPACE -v 9 -f -
apiVersion: postgresql.cnpg.io/v1
kind: Cluster
metadata:
  name: $PG_PRIMARY_CLUSTER_NAME
spec:
  inheritedMetadata:
    annotations:
      service.beta.kubernetes.io/azure-dns-label-name: $AKS_PRIMARY_CLUSTER_PG_DNSPREFIX
    labels:
      azure.workload.identity/use: "true"

  instances: 3
  startDelay: 30
  stopDelay: 30
  minSyncReplicas: 1
  maxSyncReplicas: 1
  replicationSlots:
    highAvailability:
      enabled: true
    updateInterval: 30

  topologySpreadConstraints:
  - maxSkew: 1
    topologyKey: topology.kubernetes.io/zone
    whenUnsatisfiable: DoNotSchedule
    labelSelector:
      matchLabels:
        cnpg.io/cluster: $PG_PRIMARY_CLUSTER_NAME

  affinity:
    nodeSelector:
      workload: postgres

  resources:
    requests:
      memory: '8Gi'
      cpu: 2
    limits:
      memory: '8Gi'
      cpu: 2

  bootstrap:
    initdb:
      database: appdb
      owner: app
      secret:
        name: db-user-pass
      dataChecksums: true

  storage:
    size: 32Gi
    pvcTemplate:
      accessModes:
        - ReadWriteOnce
      resources:
        requests:
          storage: 32Gi
      storageClassName: $POSTGRES_STORAGE_CLASS

  walStorage:
    size: 32Gi
    pvcTemplate:
      accessModes:
        - ReadWriteOnce
      resources:
        requests:
          storage: 32Gi
      storageClassName: $POSTGRES_STORAGE_CLASS

  monitoring:
    enablePodMonitor: true

  postgresql:
    parameters:
      wal_compression: lz4
      max_wal_size: 6GB
      checkpoint_timeout: 15min
      checkpoint_flush_after: 2MB
      wal_writer_flush_after: 2MB
      min_wal_size: 4GB
      shared_buffers: 4GB
      effective_cache_size: 12GB
      work_mem: 62MB
      maintenance_work_mem: 1GB
      autovacuum_vacuum_cost_limit: "2400"
      random_page_cost: "1.1"
      effective_io_concurrency: "64"
      maintenance_io_concurrency: "64"
    pg_hba:
      - host all all all scram-sha-256

  serviceAccountTemplate:
    metadata:
      annotations:
        azure.workload.identity/client-id: "$AKS_UAMI_WORKLOAD_CLIENTID"
      labels:
        azure.workload.identity/use: "true"

  backup:
    barmanObjectStore:
      destinationPath: "https://${PG_PRIMARY_STORAGE_ACCOUNT_NAME}.blob.core.chinacloudapi.cn/backups"
      azureCredentials:
        inheritFromAzureAD: true
    retentionPolicy: '7d'
EOF

使用 kubectl get 命令验证是否已成功创建主要 PostgreSQL 群集。 CNPG 群集 CRD 指定了三个实例，可以在启动并加入每个实例进行复制后查看正在运行的 Pod 来验证。请耐心等待，因为所有三个实例需要一些时间才能联机并加入群集。

kubectl get pods --context $AKS_PRIMARY_CLUSTER_NAME --namespace $PG_NAMESPACE -l cnpg.io/cluster=$PG_PRIMARY_CLUSTER_NAME

示例输出

NAME                         READY   STATUS    RESTARTS   AGE
pg-primary-cnpg-r8c7unrw-1   1/1     Running   0          4m25s
pg-primary-cnpg-r8c7unrw-2   1/1     Running   0          3m33s
pg-primary-cnpg-r8c7unrw-3   1/1     Running   0          2m49s

验证 Prometheus PodMonitor 是否正在运行

CNPG 运算符使用在 Prometheus 社区安装期间创建的记录规则自动为主实例创建 PodMonitor。

使用 kubectl get 命令验证 PodMonitor 是否正在运行。

kubectl --namespace $PG_NAMESPACE \
    --context $AKS_PRIMARY_CLUSTER_NAME \
    get podmonitors.monitoring.coreos.com \
    $PG_PRIMARY_CLUSTER_NAME \
    --output yaml

示例输出

 kind: PodMonitor
 metadata:
  annotations:
    cnpg.io/operatorVersion: 1.27.0
...

如果使用 Azure Monitor for Managed Prometheus，则需要使用自定义组名称添加另一个 Pod 监视器。托管版 Prometheus 不会从 Prometheus 社区获取自定义资源定义（CRDs）。除了组名外，CRD 是相同的。这使得托管 Prometheus 的 Pod 监视器能够与使用社区 Pod 监视器的项并排存在。如果不使用托管 Prometheus，可以跳过这一步。创建新的 Pod 监视器：

cat <<EOF | kubectl apply --context $AKS_PRIMARY_CLUSTER_NAME --namespace $PG_NAMESPACE -f -
apiVersion: azmonitoring.coreos.com/v1
kind: PodMonitor
metadata:
  name: cnpg-cluster-metrics-managed-prometheus
  namespace: ${PG_NAMESPACE}
  labels:
    azure.workload.identity/use: "true"
    cnpg.io/cluster: ${PG_PRIMARY_CLUSTER_NAME}
spec:
  selector:
    matchLabels:
      azure.workload.identity/use: "true"
      cnpg.io/cluster: ${PG_PRIMARY_CLUSTER_NAME}
  podMetricsEndpoints:
    - port: metrics
EOF

验证是否已创建 Pod 监视器（请注意组名的差异）。

kubectl --namespace $PG_NAMESPACE \
    --context $AKS_PRIMARY_CLUSTER_NAME \
    get podmonitors.azmonitoring.coreos.com \
    -l cnpg.io/cluster=$PG_PRIMARY_CLUSTER_NAME \
    -o yaml

选项 A - Azure Monitor 工作区

部署 Postgres 群集和 Pod 监视器后，可以在 Azure Monitor 工作区中使用 Azure 门户查看指标。

选项 B - 托管 Grafana

或者，部署 Postgres 群集和 Pod 监视器后，可以在部署脚本创建的托管 Grafana 实例上创建指标仪表板，可视化导出到 Azure Monitor 工作区的指标。可以通过 Azure 门户访问托管 Grafana。导航到部署脚本创建的托管 Grafana 实例，然后选择端点链接，如下所示：

选择“终结点”链接将打开一个新的浏览器窗口，你可以在托管 Grafana 实例上创建仪表板。按照说明配置 Azure Monitor 数据源，然后就可添加可视化效果，创建 Postgres 群集指标仪表板。设置数据源连接后，从主菜单中选择“数据源”选项。您应该能看到用于数据源连接的一组数据源选项，正如这里所示。

在“托管 Prometheus”选项上，选择“生成仪表板”选项以打开仪表板编辑器。编辑器窗口打开后，选择“添加可视化效果”选项，然后选择“托管 Prometheus”选项以浏览 Postgres 群集中的指标。选择要可视化的指标后，选择“运行查询”按钮以获取可视化效果的数据，如下所示：

选择“保存”图标，将面板添加到仪表板。在仪表板编辑器中选择“添加”按钮后，可以添加其他面板，并通过重复此过程来可视化其他指标。添加指标可视化效果后，应会显示如下所示的内容：

选择“保存”图标以保存仪表板。

后续步骤

测试和验证 PostgreSQL

供稿人

Microsoft 会维护本文。本系列文章为以下参与者的原创作品：

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Russell de Pina | 首席 TPM
Adrian Joian | 高级客户工程师
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Carol Smith | 高级内容开发人员
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