本文主要介绍了如何在Kubernetes环境中用Stolon去部署高可用的PostgreSQL，本文从Stolon的结构组成开始，由浅入深介绍原理，从开始安装到最后对其进行failover测试，深入浅出，为以后部署高可用的PostgreSQL提供了一种的解决方案。
创建一个高可用的PostgreSQL集群环境总是一件棘手的事情。在云环境里部署时更是非常困难。我至少找到了3个项目，它们可以在Kubernetes里提供高可用的PostgreSQL解决方案。
Patroni（https://github.com/zalando/patroni）
Patroni是一个模板，它使用Python为你提供一个自己订制的，高可用的解决方案，为最大程度的可用性，它的配置信息存储在像ZooKeeper, etcd或者Consul中。如果DBAs，DevOps工程师或者SRE正在寻找一个在数据中心中快速部署高可用PostgreSQL方案，或者其他的用途，我希望Patroni能够帮到他们。
Crunchy（https://github.com/CrunchyData/crunchy-containers）
Crunchy容器套件提供一个了Docker容器，它能快速部署PostgreSQL，同时也提供管理和监控的工具。并且支持多种用风格的部署PostgreSQL集群。
Stolon（https://github.com/sorintlab/stolon）
Stolon是一个cloud native的PostgreSQL高可用管理工具。它之所以是cloud native的是因为它可以在为容器内部的PostgreSQL提供高可用（Kubernetes 集成），而且还支持其他种类的基础设施（比如：cloud IaaS，旧风格的基础设施等）
漂亮的图表加上一些在kubernets.io上的用户分享说服我去试一下crunchy容器。但是过了一段时间，我改变了想法。
我不想说他设计上的某些缺点或者是其他的什么不好。但是它给我的感觉就好像是我自己在容器里手动安装PostgreSQL一样，并没有云的感觉。
所以我尝试了一下stolon。在一次又一次的安装和卸载之后，我运行了它的statefulset的例子并且用helm chart（https://github.com/lwolf/stolon-chart）创建。
如果你想知道更多关于stolon可以参考作者这篇介绍（https://sgotti.me/post/stolon-introduction/）。
下面我将展示一下安装过程并且演示一下集群环境下的failover。我们假设安装用的是helm chart。
Stolon 架构图
摘抄自Stolon的介绍（https://sgotti.me/post/stolon-introduction/）。
Stolon 是由3个部分组成的：
keeper：他负责管理PostgreSQL的实例汇聚到由sentinel(s)提供的clusterview。
sentinel：it负责发现并且监控keeper，并且计算最理想的clusterview。
proxy：客户端的接入点。它强制连接到右边PostgreSQL的master并且强制关闭连接到由非选举产生的master。
Stolon 用etcd或者Consul作为主要的集群状态存储。
Installation
$ git clone https://github.com/lwolf/stolon-chart
$ cd stolon-chart
$ helm install ./stolon
#You can also install directly from my repository
helm repo add lwolf-charts http://charts.lwolf.org
helm install lwolf-charts/stolon
安装的过程将会做如下的动作：
首先，会用statefulset创建3个etcd节点。Stolon-proxy和stolon-sentinel也会被部署。Singe time job将集群的安装暂停直到etcd节点状态变成availabe。
chart还会创建两个服务：
当所有的组件状态变为RUNNING时，我们可以试着连接它们。
我们可以用NodePort这种简单的连接方式部署service。用两个终端分别去连接master service和slave service。在post的过程中，我们假设stolon-proxy服务（RW）已经暴露了30543端口，stolon-keeper服务（RO）已经暴露了30544端口。
连接master并且建立test表
psql --host --port 30543 postgres -U stolon -W
postgres=# create table test (id int primary key not null,
value text not null);
CREATE TABLE
postgres=# insert into test values (1, 'value1');
INSERT 0 1
postgres=# select * from test;
id | value
---- --------
1 | value1
(1 row)
连接slave并且检查数据。你可以写一些信息以便确认请求已经被slave处理了。
psql --host --port 30544 postgres -U stolon -W
postgres=# select * from test;
id | value
---- --------
1 | value1
(1 row)
在测试通过后，我们去试试failover功能。
测试failover
这个案例是官方代码库中statefullset的一个例子（https://github.com/sorintlab/stolon/tree/master/examples/kubernetes/statefulset）。简单的说，就是为模拟了master挂掉，我们先删除了master的statefulset又删除了master的pod。
kubectl delete statefulset stolon-keeper --cascade=false
kubectl delete pod stolon-keeper-0
然后，在sentinel的log中我们可以看到新的master被选举出来了。
no keeper info available db=cb96f42d keeper=keeper0
no keeper info available db=cb96f42d keeper=keeper0
master db is failed db=cb96f42d keeper=keeper0
trying to find a standby to replace failed master
electing db as the new master db=087ce88a keeper=keeper1
现在，在刚才的那两个终端中如果我们重复上一个命令，我们可以看到如下输出。
postgres=# select * from test;
server closed the connection unexpectedly
This probably means the server terminated abnormally
before or while processing the request.
The connection to the server was lost. Attempting reset:
Succeeded.
postgres=# select * from test;
id | value
---- --------
1 | value1
(1 row)
Kubernetes的service把不可用的pod去掉，把请求转到可用的pod上。所以新的读取连接被路由到了健康的pod上。
最后，我们需要重新创建statefulset。最简单的方法就是更新部署了的helm chart。
helm ls
NAME REVISION UPDATED STATUS CHART NAMESPACE
factual-crocodile 1 Sat Feb 18 15:42:50 2017 DEPLOYED stolon-0.1.0 default
helm upgrade factual-crocodile .
2.用chaoskube模拟随机的pod挂掉
另一个测试集群弹性（resilience）的好方法是用Chaoskube（https://github.com/linki/chaoskube）。Chaoskube是一个小的服务程序，它可以周期性的在集群里随机的kill掉一些的pod。它也可以用helm charts部署。
helm install --set labels="release=factualcrocodile,
component!=factual-crocodine-etcd" --set
interval=5m stable/chaoskube
这条命令会运行chaoskube，它会每5分钟删除一个pod。它会选择label中release=factual-crocodile的pod，但是会忽略etcd的pod。
在做了几个小时的测试之后，我的集群环境仍然是一致并且工作的很稳定。
结论
我仍然在我的开发服务器上运行stolon。到目前为止我还是满意的。他真的很想一个本地的运环境。有很好的弹性和自动化的failover能力。
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