Khi kết hợp logical replication với physical replication trong cụm PostgreSQL quản lý bởi Patroni, việc chuyển đổi thủ công (failover) có thể gây mất dữ liệu trên các replica logic bị tụt lại phía sau, ngay cả khi cụm vật lý không mất dữ liệu. Nguyên nhân là do Patroni tạo slot replication logic mới trên replica được thăng cấp bằng LSN hiện tại, bỏ qua các thay đổi WAL chưa được replica logic tiêu thụ. Bài viết đề xuất hai giải pháp: sử dụng tính năng đồng bộ slot replication tích hợp sẵn của PostgreSQL 17 (với sync_replication_slots, hot_standby_feedback, synchronized_standby_slots và tham số failover) hoặc nâng cấp lên Patroni 4.1+ để tránh can thiệp vào slot được gắn nhãn failover.
Vì sao nên đọc: Lập trình viên phải đọc bài này để hiểu cách bảo vệ dữ liệu trong trường hợp failover không mong muốn khi kết hợp logical replication với Patroni, đặc biệt khi sử dụng PostgreSQL 16 trở xuống, để tránh mất dữ liệu trên các replica lag trong quá trình chuyển quyền quản lý.
Trả lời 3 câu hỏi ngắn để nhận điểm thưởng cho bài này. Chỉ làm khi bạn muốn lấy điểm.
3 câu hỏi · dưới một phút · không bắt buộc
Nguồn: https://palark.com/blog/patroni-postgresql-logical-replication-failover. 8sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
Đọc tin ở đây, luyện code, học theo lộ trình và luyện IELTS trên các sản phẩm anh em — tất cả kết nối với nhau trong hệ sinh thái 8 Sync Dev.
Cổng chính của hệ sinh thái: giới thiệu sản phẩm, blog và bảng giá trọn bộ.
Khám pháHọc theo lộ trình với video, quiz chấm tự động, certificate và mentor đang làm nghề.
Xem khóa họcLuyện thuật toán chấm tự động 7 ngôn ngữ, chạy code ngay trên trình duyệt.
Tham số exit_on_error trong PostgreSQL biến mọi lỗi ERROR thành sự kiện chấm dứt phiên, giết chết kết nối backend ngay lập tức, gây phá hủy nhiều hơn lợi ích do hoạt động ở cấp OS process thay vì script hay transaction. Các công cụ client như psql (\set ON_ERROR_STOP on) đã xử lý dừng khi lỗi mà không hủy kết nối, tránh tình trạng ngắt kết nối khó chịu trong phiên tương tác hay làm tăng tải pooler khi kết nối bị lỗi thông thường.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách exit_on_error trong PostgreSQL có thể phá hủy kết nối ngay cả khi lỗi chỉ xảy ra trong script đơn thuần, khiến việc debug và quản lý ứng dụng trở nên phức tạp hơn nhiều so với cách kiểm soát lỗi ở cấp độ transaction hoặc client.
AI cho doanh nghiệp B2B: chat đa kênh AI phản hồi, gom lead tiềm năng, phân loại khách hàng.
Sắp ra mắtUnified Logs của Supabase đã ra mắt phiên bản beta công khai, cung cấp giao diện thống nhất để tìm kiếm, theo dõi trực tiếp (live tail), lọc và hiển thị nhật ký theo dòng thời gian cho tất cả dịch vụ của nền tảng.
Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách Unified Logs của Supabase giúp họ quản lý và theo dõi các hoạt động hệ thống một cách hiệu quả hơn, tiết kiệm thời gian và công sức trong việc debug và giám sát ứng dụng.

Sử dụng OFFSET 4000 khiến bảng điều khiển admin mất 47 giây tải, trong khi Keyset Pagination chỉ mất 12ms, cho thấy hiệu suất vượt trội của phương pháp phân trang sau.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tránh hiệu ứng "bước nhảy" bất ngờ trong pagination, giúp tối ưu hóa hiệu suất và trải nghiệm người dùng trong các ứng dụng có nhiều dữ liệu.

Thư mục này lập luận rằng PostgreSQL có thể thay thế hầu hết các cơ sở dữ liệu chuyên dụng như Redis, Elasticsearch hay MongoDB nhờ hỗ trợ đa dạng chức năng (tìm kiếm toàn văn, JSONB, vector embeddings, time-series, v.v.) qua extensions, giảm bớt overhead vận hành. Chỉ khi PostgreSQL không đáp ứng đủ, mới cần đến các dịch vụ chuyên biệt.
Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách PostgreSQL có thể thay thế nhiều dịch vụ chuyên dụng khác với chi phí thấp hơn về thời gian và chi phí vận hành, giúp tối ưu hóa kiến trúc dự án và giảm rủi ro phức tạp.

Bài viết giới thiệu lý do phát triển pg_hardstorage và triết lý đằng sau dự án này.
Lập trình viên muốn tối ưu hóa hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu PostgreSQL cho ứng dụng có yêu cầu lưu trữ vật lý mạnh mẽ sẽ tìm hiểu về pg_hardstorage để hiểu cách thiết kế giải pháp lưu trữ trực tiếp trên đĩa, giảm áp lực CPU và bộ nhớ.
MAAS cung cấp khả năng tự động hóa như cloud cho các máy chủ vật lý, giúp quản trị viên khám phá, triển khai và tái sử dụng máy chủ từ xa thông qua giao diện điều khiển trung tâm. Quá trình cài đặt MAAS đã được đơn giản hóa đáng kể để người dùng dễ dàng triển khai hơn.
Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách tự động hóa quản lý máy vật lý (bare metal) như một dịch vụ cloud, giúp tiết kiệm thời gian và công sức trong việc triển khai, quản lý và tái sử dụng máy server một cách hiệu quả.
Doltgres, cơ sở dữ liệu tương thích PostgreSQL với tính năng kiểm soát phiên bản kiểu Git, sẽ ra mắt phiên bản 1.0 vào ngày 6 tháng 8. Phiên bản này tập trung vào tính chính xác (99% tuân thủ SQL Logic Test), ổn định định dạng lưu trữ, hiệu năng (trong phạm vi 3x PostgreSQL), và tương thích rộng rãi với các ORM, thư viện và công cụ phổ biến. Các tính năng bổ sung như workflow remote push/pull, giao thức nhân bản riêng cho thiết lập HA, cùng garbage collection tự động cũng đang được hoàn thiện. Nhóm phát triển kêu gọi người dùng thử nghiệm Doltgres trên workload thực tế và báo cáo lỗi trước khi ra mắt.
Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách Doltgres kết hợp cơ sở dữ liệu PostgreSQL với hệ thống quản lý phiên bản Git, giúp phát triển ứng dụng trở nên hiệu quả hơn với tính ổn định, tương thích ORM và khả năng mở rộng cho các dự án lớn.
Bài viết hướng dẫn xây dựng pipeline dữ liệu thời tiết toàn diện bằng các công cụ mã nguồn mở: Airflow điều phối, PostgreSQL lưu trữ, Metabase tạo dashboard BI, tất cả chạy trên Docker. Dữ liệu được thu thập mỗi giờ từ WeatherAPI cho các thủ phủ bang Brazil, xử lý qua DAG nhiều tầng của Airflow, rồi hiển thị dưới dạng dashboard thời tiết hiện tại, lịch sử và dự báo trên Metabase.
Lập trình viên muốn tự động hóa và tích hợp các công cụ phân tích dữ liệu từ API đến báo cáo trực quan sẽ tìm hiểu cách xây dựng một pipeline hoàn chỉnh với Airflow, PostgreSQL và Metabase để tối ưu hóa quy trình xử lý và chia sẻ thông tin thời tiết hiệu quả.